Es habitual que en los sistemas complejos, altamente distribuidos y en los que se producen fenómenos de retroalimentación, el caos irrumpa como una de sus señas de identidad características. En las redes sociales confluyen todas estas circunstancias, por lo que cuando desde la perspectiva del marketing viral tratamos de cuantificar, entender y maximizar los rendimientos de las dinámicas de propagación, nos encontramos en un terreno incierto carentes de instrumentos de análisis que yendo más allá de la estadística clásica nos permitan comprender el fenómeno, por lo que nos vemos obligados a fiarnos en demasiados casos del instinto y la experiencia. Durante la última década, prestigiosos investigadores de procedencias diversas (Stanford, Cornell, Google, Microsoft o Yahoo) han contribuido a crear instrumentos cuantitativos válidos en el contexto actual, y este trabajo ha pretendido dar un paso más en esta dirección, aportando un nuevo planteamiento metodológico con experimentos prácticos que nos han permitido demostrar la mejor precisión y aplicabilidad del nuevo enfoque, basado en la combinación de métodos neuronales con algoritmos genéticos, y en en la integración en los modelos cuantitativos de las ideas más contrastadas sobre difusión e influencia en redes provenientes del campo de las ciencias sociales.
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