En este proyecto han colaborado científicos de la Universidad Autónoma de Madrid, del NICTA australiano y de las universidades de Yale y de California-San Diego (EEUU), y se ha publicado en la revista 'PLoS ONE',

Se trata de un método de monitorización en el que se eligen 50.000 cuentas de usuarios en Twitter y, con el análisis de los intercambios de información, predice lo que será viral en toda la red.

Por ejemplo, el sistema adelantó la explosión “viral” del hashtag “#obamacare” en Twitter hasta dos meses antes de convertirse este en tendencia, y hasta tres meses antes de alcanzar el número máximo de apariciones en las búsquedas de Google. Los investigadores escogieron para el estudio un grupo de usuarios al azar, y formaron otro grupo “sensor” con algunos de sus seguidores.

Los resultados demostraron que estos “sensores-amigos” desempeñan un papel más importante de lo que se pensaba, pues reciben la información mucho antes que los usuarios previamente elegidos. "Nos quedamos muy sorprendidos. Pensábamos que el método nos daría una alerta temprana de un par de horas, pero en vez de eso nos dio varios días e incluso a veces semanas o meses”, dice otro de los autores, James Fowler, de la Universidad de California-San Diego (EEUU).

Esta herramienta Puede usarse en tiempo real y sobre diferentes temas, distintos idiomas o áreas geográficas, con lo que ofrece múltiples posibilidades: descubrir nuevas opiniones en un debate político, predecir movimientos sociales, anticipar la reacción de los consumidores ante nuevos productos y analizar cómo se extienden mensajes sobre determinadas enfermedades o epidemias en el ámbito de la salud pública”.

Sin embargo, no puede predecir eventos relacionados con la actualidad diaria, reacciones ante hechos como un partido de fútbol o catástrofes naturales.