Desde que o conceito de "viral" existe, pesquisadores de tecnologia buscam sua fórmula mágica tanto quanto estudiosos de religião tentam provar a existência do cálice que Cristo e seus apóstolos teriam usado na última ceia.

Pois Justin Cheng, doutorando em ciência da computação da Universidade Stanford, possui evidências sobre a existência do Santo Graal do mundo contemporâneo.

Com a ajuda de pesquisadores da Universidade Cornell e do próprio Facebook, Cheng analisou 150 mil imagens, compartilhadas na rede social por 9 milhões de vezes em um período de 28 dias.

A partir de programação, eles utilizaram técnicas de "machine learning" –com as quais um robô fica mais "inteligente" à medida em que é usado– para determinar a probabilidade de uma dessas imagens dobrar sua quantidade de compartilhamentos.

A máquina foi capaz de prever quais imagens se tornariam virais em 79,5% dos casos, afirmou Cheng à revista "Technology Review".

Isso foi possível a partir da análise de quesitos diversos: o tipo de imagem, se havia legenda acompanhando, o número de seguidores do usuário que postou originalmente e até se trata-se de um close ou uma foto ao ar livre, entre outras variáveis.

Feito levando em conta apenas o comportamento de uma rede social, o estudo possui falhas –das quais Cheng está ciente. "Apesar das limitações, acreditamos que os resultados dão dicas gerais, que serão úteis em outros cenários", disse ele, também à publicação americana.