Twitter non ha mai fatto segreto del suo interesse verso il machine learning e ieri la compagnia americana guidata da Jack Dorsey ha acquisito per 150 milioni di dollari la startup londinese Magic Pony Technology, specializzata proprio nel machine learning applicato ai processi video.

La tecnologia utilizzata da Magic Pony, che sfrutta circa 20 brevetti ora in mano di Twitter, utilizza sofisticati algoritmi per migliorare in tempo reale la qualità dei video sul web e sappiamo bene come questi contenuti siano importanti per realtà come Twitter, Facebook, Snapchat e altri colossi social. Una mossa che punta a portare essenzialmente tre benefici a Twitter. Eccoli nel dettaglio.

1 – Video migliori

Con la tecnologia di Magic Pony Twitter vuole rendere i video (soprattutto quelli in streaming) qualitativamente migliori, sfruttando processi che ne migliorano la risoluzione, la messa a fuoco e la stabilità in caso di riprese molto mosse. Il risultato, nei piani di Twitter, è di rendere una componente sempre più fondamentale come quella visiva più attraente e soddisfacente per gli utenti. E si sa bene come Twitter ultimamente faccia fatica ad attirare nuovi iscritti.

2 – Un focus più mirato sugli eventi

Indicizzare e categorizzare dati non strutturati come immagini e video non è affatto facile, ma rimane un aspetto fondamentale per fare in modo che questi contenuti vengano trovati e promossi. Ancor più se si tratta di notizie in tempo reale, che è proprio la specialità di Twitter. Un processo complesso che può trarre enormi benefici dal machine learning, un’area dove Magic Pony si è già dimostrata forte. Raccogliere infatti quasi istantaneamente contributi video da migliaia di utenti su un fatto di cronaca appena successo, attraverso reti neurali che mettono a confronto una singola immagine con migliaia di altre, può fare un’enorme differenza per una realtà come Twitter.

3 – L’importanza degli analytics

Attraverso gli algoritmi di Magic Pony Twitter potrebbe identificare specifiche persone, luoghi e oggetti all’interno di immagini e video, profilare utenti per scopi pubblicitari e per aumentare l’engagement, ma anche sfruttare il machine learning per identificare materiali coperti da copyright. Tutto ciò potrebbe aiutare Twitter a evolversi e ad andare oltre il semplice commento testuale per scoprire aree molto più redditizie.