@codesyntax Niagarank, con 40 canales temáticos en un agregador de noticias

24/04/2013

El agregador funciona analizando la ingente información en tiempo real que genera Twitter, sobre todo centrándose en los enlaces que tuitean los expertos de cada área temática

Niagarank funciona detectando en varios temas a personas y servicios que son referencia en Twitter. A esas cuentas de Twitter las seguimos en tiempo real, y analizamos los enlaces que tuitean, así como las conversaciones que se generan. Las noticias que despuntan en cada temática se publican y al hacerlo, les añadimos los tuits de referencia (en esa comunidad), así como conversaciones generadas, si las hubiera. Además, intentamos dar crédito al primer tuit que encontramos mencionando esa referencia.

Niagarank es un paso más en una serie de productos que viene desarrollando desde hace varios años CodeSyntax. Analizando la ingente información en tiempo real que genera Twitter, se puede crear aplicaciones informativas interesantes. El proyecto Umap fue uno de esos ejemplos, también está Txio (desarrollado para la tv vasca, EITB), y durante los últimos meses, el proyecto i+d Robsoc, que hemos presentado en varios congresos.

Niagarank es, de hecho, una aplicación del proyecto Robsoc entendido como un portal de noticias. El nombre hace referencia a Niagara... la idea de una catarata contínua de noticias, un torrente de información. Por lo menos, esa ha sido nuestra intención. El sufijo rank es por los rankings con los que funciona el sitio. En cada tema, hay un ranking de expertos renovado semanalmente. Y en las noticias, también hay un ranking en el que las distintas referencias compiten por alcanzar un umbral de publicación.

En cada uno de los temas de Niagarank, seguimos a centenares de usuarios. Se utilizan parámetros diversos, no sólo la popularidad basada en el número de followers. También se tiene en cuenta, mediante términos clave, que el contenido que tuitean esas cuentas tiene relación con cada tema. Un sistema de puntuación asigna un ranking a los usuarios, pero este es variable y cambiante, hay una re-evaluación constante de usuarios.

El diseño de Niagarank se adapta a todos los dispositivos. Podéis hacer la prueba con vuestro smartphone o tableta. La plantilla básica se basa en el tipo de diseño grid, de bloques líquidos distribuidos en columnas, que popularizó hace un año y medio Pinterest, y que se ha extendido bastante. En este caso, hemos usado esquema Masonry para desarrollar la distribución de bloques y columnas.

Y una nota para desarrolladores: Niagarank está construído con Django y programado en Python.

http://niagarank.es/

Noticias relacionadas

El 5,34% del producto interior bruto de Gipuzkoa y el 4,59% de la CAPV están vinculados al euskera

13/02/2020

Langune cuantifica el valor del euskera como sector productivo en términos económicos para conocer su peso en la economía del territorio. La Diputación de Gipuzkoa y la Asociación de Industrias de la Lengua en el País Vasco, Langune, han presentado en el espacio Etorkizuna Eraikiz Gunea los resultados de un informe que ha analizado el impacto económico del euskera en Gipuzkoa y la situación de la industria de las lenguas en la CAV.

Seminario: Aplicación de las Tecnologías del Lenguaje en el RIS3

02/12/2019

Fecha: 10 de diciembre. Lugar: Innobasque (Parque Tecnológico de Bizkaia, Laida Bidea 203). Organiza: Langune.

El congreso de 2019 de la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural será en Bilbao

16/07/2019

Entre el 24 y 27 de septiembre se celebrará el XXXV Congreso Internacional de la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural. Organizado por los Grupos de Investigación Aholab e Ixa de la Universidad del País Vasco, tendrá lugar en el Bizkaia Aretoa de Bilbao.