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descubro, vía loogic, una aplicación de la empresa touchgraph que permite mapear redes utilizando tecnología java junto con las APIs de google y amazon.

• touchgraph amazon browser: permite generar clusters de diferentes artículos de amazon (libros, música y vídeos) que guardan relación entre sí; ya sea por la temática, el autor, la editorial, la discográfica o cualquier otro vínculo creado por amazon o por los propios compradores-usuarios de este comercio. similar a liveplasma pero con mayor alcance (touchgraph incluye, además, el mapeo de libros y películas).

• touchgraph google browser: permite generar clusters de diferentes sitios web partiendo de la indexación de los bots de google.

me gusta mucho la idea de poder explotar las apis de ambos servicios de este modo.

ya comenté, en un post anterior, el potencial que este tipo de herramientas de mapeo pueden aportar a las redes sociales y a las búsquedas en general. estoy convencido de que pronto empezaremos a ver su utilización en sitios que tengan transfondo de red.

otros ejemplos de aplicación de la tecnología de touchgraph los encontramos en casos como el análisis de redes corporativas de empleados, análisis de datos relacionados de especies del museo de ciencias naturales de Londres, relaciones entre audiencias y programas de televisión o en comunidades virtuales como friendster:

mapear la red es, hoy por hoy, una tarea imposible dada su dimensión (billones de sitios web…y creciendo).

sin embargo, aplicar técnicas de configuración de mapas de redes en “mundos acotados” (como, por ejemplo, en un servicio web de comunidad) vemos que es posible, y que hace que el valor de la propia red se incremente para cada miembro de la misma. saber dónde uno está, en relación a los demás miembros de la red, es importante porque hace que la red sea operable.

quizá, un “mundo acotado” podrían ser las URLs de identidad, proporcionadas por los proveedores de OpenID.

barabási nos explica, en su estudio “Diameter of the World-Wide Web” (pdf), que 2 sitios en internet, seleccionados aleatoriamente, distan una media de 19 grados de separación el uno del otro. es decir, que para acceder de un documento a otro cualquiera en internet, tendremos que hacer clic una media de 19 veces.

sin embargo, en el mundo físico cualquier persona se sitúa a una media de 6 grados de separación de cualquier otra.

si una persona en internet genera una única identidad online representada por su URL de OpenID (independientemente de los sitios web que le pertenezcan o en los que participe), podríamos relacionarla con el resto de URLs existentes en internet y pertenecientes al resto de personas.

de esta manera, podríamos reducir los billones de sitios existentes en internet a un único sitio por persona física usuaria de internet. un sitio que le caracterice como una identidad única y que agrupe todas las características que definen dicha identidad.

una vez generado un identificador único para cada persona física en internet (identidad online provista por sistemas de OpenID), se podría mapear con el detalle de cual es su presencia en internet (lo que hace en internet) y cuales son sus relaciones o vínculos con otras identidades.