Nos animamos a empezar un libro por múltiples razones: porque nos atrae el título, la historia, porque conocemos al autor, nos lo recomiendan o porque por ejemplo hemos leído alguna crítica favorable de la obra. Pero ahora podremos saber con más profundidad qué piensan realmente los lectores en tiempo real gracias a Tekstum, una herramienta que se basa en una serie de parámetros recogidos de Internet y las redes sociales como son el Sentiment Analysis de los comentarios y las menciones de dicha obra en la red, el Social Engament que genera o la reputación y afinidad que tiene el autor con el público.
Tekstum es idea de Marc Santandreu y Marc Martínez y la hicieron realidad gracias a Incubio, una incubadora especializada en proyectos de Big Data. Pero ¿cuándo realmente surgió el proyecto? Según cuenta Santandreu, «la inquietud surgió durante mi experiencia profesional en la editorial norteamericana Author Solutions. Allí aparecieron las primeras evidencias de una necesidad no satisfecha actualmente en el sector editorial. Volví a España con la intención de hacer realidad la idea e iniciar un proyecto innovador en el sector. Fue entonces cuando me reencontré con mi socio, co-fundador de Tekstum, y sobre todo amigo».
Entre otros aspectos, ellos pensaron que «la aparición de internet supone una democratización de la opinión, es decir, ahora no sólo hablan sobre libros los críticos literarios o los periodistas especializados sino también cualquier lector que quiera dar su opinión y explicar su experiencia lectora. Toda esta ingente información que se encuentra en blogs, plataformas literarias como Goodreads, en Amazon o en redes sociales (Twitter, Facebook..) no está aprovechada en beneficio del sector editorial en su globalidad. Es una oportunidad», cree firmemente el cofundador y CEO de Tekstum.
Tekstum se define como el punto de encuentro entre el mundo del libro y del Big Data y para que se entienda esta unión, «hemos desarrollado un algoritmo basado en tecnología Big Data e Inteligencia Artificial (en su rama de Procesamiento de Lenguaje Natural) para medir las emociones y sentimientos que transmite un libro a sus lectores. Unimos subjetividad lectora con la objetividad de los datos. Nos identificamos con la ecuación Big Data + IA + libros = Tekstum…o dicho de otra manera, Tekstum se ubica en la intersección entre Tecnología + Ciencia + Cultura», desvela Santandreu.
Consideran fundamental evaluar qué nos provoca un libro «porque un libro es exactamente eso: sentimientos, emociones, matices, subjetividad…» y para ello, dividen la información en dos tipos: cuantitativa (ventas) y cualitativa (procedente de la experiencia lectora). «La información cuantitativa te permite conocer si un libro gusta o no. Pero no va más allá. En cambio, el análisis de la información cualitativa te permite dar un paso más, es decir, conocer el por qué gusta o no una obra determinada», explica Marc Santandreu.
¿Cómo funciona Tekstum?
En http://beta.tekstum.com/ se pueden ver ejemplos. En primer lugar se realiza una análisis de sentimiento de las reseñas, opiniones y comentarios en redes sociales de manera automatizada y en tiempo real. También miden la reputación de un libro (el Social Engagement…siguiendo su comportamiento en Twitter, Facebook, Youtube y Wikipedia) y la reputación digital del autor. El algoritmo analiza toda esta información y valora el libro: el Tekstum Score. Asimismo, también mostramos el perfil del lector de ese libro en concreto, con datos demográficos (sexo, edad y geolocalización). Lo hacemos mediante el estudio de los usuarios que opinan sobre la obra.
¿Qué piensan por ejemplo los lectores de Hombres Buenos de Arturo Pérez Reverte? Aquí los resultados.
Actualmente, se puede obtener la información que muestra Tekstum de 16 obras «pero internamente estamos analizando una gran cantidad de libros que nos van a permitir obtener conclusiones a nivel más global y no sólo de un libro específico», añade su creador.
Los editores a los que consideran su público objetivo actualmente han recibido con positivismo el trabajo que se realiza con Tekstum. «Lanzamos nuestra primera versión beta a finales de abril, con el objetivo de conocer el interés que generaba nuestra propuesta. Una vez hemos visto que la respuesta superaba nuestras expectativas más optimistas hemos decidido iniciar el proceso de monetización de la herramienta. Estamos ya en negociaciones con varias editoriales», dice Santandreu.
El próximo reto: conseguir que los usuarios se registren y paguen una pequeña cantidad para seguir haciendo mejoras en la herramienta y ofrecer la calidad que requiere, desarrollarla también en inglés y dirigirse al mercado anglosajón. «Nuestros retos deben plantearse des del punto de vista del mercado global», sentencia Santandreu.
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