Hace tiempo, A propuso en los comentarios de Algoritmos de Google: El Page Rankâ„¢ la posibilidad de que explicásemos como funciona el algoritmo que evalua la Interestingnessâ„¢ (o “interesancia” para los hispano hablantes) de las fotos de flickr*. Para los que no lo conozcan, flickr es un servicio online que te permite, tras hacerte una cuenta, subir una cantidad de fotos determinada al més a sus servidores y compartirlas con tus amigos o con todo el mundo.

La Interestingnessâ„¢ de una foto, mide simplemente lo interesante que es esa foto. Y funciona tan bien que la gente empieza a buscar algunas imagenes en flickr en vez de emplear la búsqueda de imágenes de google.
Hagamos una Comparación: Google images vs Yahoo Interestingnessâ„¢
En Yahoo! están tan contentos con el resultado, que han patentado la Interestingnessâ„¢, extendiendola no solo a fotos, si no a cualquier tipo de media-object (música, video…). Aplicando un poco de ingeniería inversa, vamos a ver que tan mágica es esa fórmula.
(*)No busques este pantallazo de flickr por ningún sitio. No existe como tal. No obstante todas las fotos son de flickr. Por si buscabas el enlace a la foto de la chica… está en el texto de post.

Por resumirlo de alguna forma se trata del empleo múltiples de Clusters de Pichones* de bajo coste, trabajando en paralelo. Cada pichón procesa uno de los resultados de busqueda asociado a las palabras introducidas. Si encuentra un resultado interesante, activa con su pico un pulsador. Lo que incrementa la puntuación de la página en cuestión. Tras el procesado mediante pichones las páginas son ordenadas de mayor a menor puntuación y presentadas al usuario.
En TSS nos encantan los algoritmos, tanto que tenemos un 

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