Stockbuzz, el proyecto desarrollado por BBVA, ha sido seleccionado entre los más innovadores para participar en el evento FinovateEurope 2013. Esta cita anual que tuvo lugar la semana pasada en Londres, está dirigida a startups innovadoras , emprendedores y empresas tecnológicas del sector financiero y bancario.
Se trata de una aplicación web que mide las opiniones que los usuarios de Twitter emiten sobre los valores del índice IBEX35. Detecta de comentarios publicados y en base a ellos, trata de prever la tendencia del mercado y sus expectativas de evolución. De esta forma, la popular red social se convierte en una herramienta para visualizar la predisposición del sector.
Stockbuzz fue lanzado en fase beta el pasado mes de septiembre y a día de hoy, ya ha analizado 1,5 millones de mensajes. Para 2013, estiman analizar entre 3,5 y 4 millones de mensajes. Además, esta herramienta gratuita está diseñada para mejorar su eficacia con el tiempo, ya que acumula el aprendizaje de todo lo que va analizando.
“Estar entre los elegidos para presentar Stockbuzz en Finovate es todo un reconocimiento a nuestro esfuerzo por impulsar la innovación en un modelo abierto y colaborativo”, asegura José Antonio Gallego, responsable de Open Innovation del Centro de Innovación BBVA, quien ha liderado este desarrollo.
Debido al interés internacional que ha suscitado el proyecto, BBVA planea compartir su herramienta con los emprendedores interesados facilitándoles su API (Application Programming Interface). De esta manera, podrán construir sobre la aplicación sus propios desarrollos.
“Hemos visto con gusto que el proyecto de Open Innovation, y en específico la apertura de las APIs ha despertado interés en la comunidad de desarrolladores. Ahora, nuestrospróximos pasos están orientados a la formación de la comunidad y la puesta a disposición de la plataforma“, explica Gallego a TICbeat.
¿Cómo funciona Stockbuzz?
Todos los días la herramienta recoge todos los tuits que mencionen al IBEX35 y sus valores durante las últimas 24 horas. Acto seguido, se procede al filtrado de contenidos con una herramienta de análisis semántico automático que permiten eliminar los mensajes con palabras identificadas como no válidas, retweets y algunos otros criterios que identifican los mensajes no relevantes.
Una vez recogidos todos los tuits, se analizan en un proceso automático para ver cuál es el sentimiento que transmiten y se clasifican como positivos, negativos o neutros, asignándoles una puntuación en función de criterios como relevancia, número de retuits, seguidores, etc.
Con estos datos, se realiza un análisis estadístico de correlación y capacidad predictiva del indicador de sentimiento. Esto se compara con la evolución de las acciones en bolsa y sus cotizaciones para que los usuarios puedan ver toda la información en tiempo real.
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