Cuando monitorizamos una palabra específica en Twitter hay dos variables que merecen especial atención: la frecuencia con la que dicha palabra aparece en la red de contenido y el tono con el que la gente menciona el texto.
Lo que hace listentotwitter es transformar esas variables en música: si la palabra se menciona mucho, la música es más rápida, si la gente escribe el tono con alegría, tendremos tonos más agudos, en caso contrario, más graves. En la parte inferior veremos un río de emoticonos que aparecen en los tweets rastreados, ayudando siempre a entender la forma cómo la gente habla de ese asunto en Twitter.
En el experimento he buscado «2015», obteniendo tonos rápidos y agudos, lo que significa que hay muchas menciones y la mayoría mostrando optimismo. Si buscáis «ill» (enfermedad), veréis como tanto la velocidad como el tono baja bastante, la velocidad por causa de la frecuencia de la mención, el tono por causa de la tristeza reflejada en los textos.
Es interesante para monitorizar sin leer, para dejar el sonido de fondo y prestar atención cuando el tono baja, aunque esa función de «detectar sentimiento a partir de texto» siempre ha funcionado mejor en inglés que en español.