Il New York Times usa i big data per uno sguardo approfondito sul web

Condividere su Twitter non basta. Un’intensa attività sui social network non fa automaticamente aumentare i lettori web, tanto meno gli introiti. Al contrario, un articolo poco condiviso può esser letto a lungo. Il New York Times ha provato a utilizzare i big data per individuare quale correlazione c’è tra la viralità di un contenuto e il numero di persone che davvero sono interessante a un articolo.

Ha messo a punto Cascade 2.0, un sistema di visualizzazione dati che aiuta a individuare quale tipo e di coinvolgimento del lettore genera un articolo. Cascade genera grafici ad albero a partire dal monitoraggio dell’immenso traffico sui social network e ha l’obiettivo di rendere i big data utili per prendere decisioni sulle strategie seguire e, non meno importante, per evitare di incentivare inutili battibecchi sui social network.

Un grafico generato da Cascade 2.0

L’intero articolo e le diverse tipologe di grafico sono state pubblicate sulla Harvard Business Review il 27 agosto 2013.

 

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