análisis dinámico de redes sociales en diferentes eventos
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Análisis del comportamiento en twitter de los asistentes a eventos de distintos tipos (congresos, programas de televisión, acciones sociales...). Se detectan patrones comunies en todos ellos. Ponencia en Comunica 2.0 2014TRANSCRIPT
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Análisis dinámico de redes socialesen diferentes eventos
Elena DEL VAL (@_edelval_)Miguel REBOLLO (@mrebollo)
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Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventosE. del Val y M. Rebollo
Importancia de la métrica
2
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Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventosE. del Val y M. Rebollo
¿cómo medimos las relaciones?
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Análisis de redes
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¿qué es una red?
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¿cuál es nuestra red?
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¿cuál es nuestra red?
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¿cuál es nuestra red?
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¿qué podemos medir?
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grado
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diámetro
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camino medio
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clustering
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centralidad (betweenness)
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pagerank
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Estas medidas dan una instantánea de la red
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¿qué hemos hecho?
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Captar la evoluciónde la red
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Aplicarlos a eventos de diversos tipos
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¿qué hemos observado?
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aparición de la componente gigante
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Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventosE. del Val y M. Rebollo
Tamaño de la red#seo4seos 426 1.659
#kikodeluxe 2.638 5.030
#viacatalana 47.506 129.299
#breakingbad 71.130 105.344
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Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventosE. del Val y M. Rebollo
Clustering#seo4seos 0.73
#kikodeluxe 0.43
#viacatalana 0.28
#breakingbad 0.05
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0 1 2 3 4 5 6−2
0
2
4
6
8
10
12Degree Distribution for #viaCatalana
log(#nodes)
log(
degr
ee)
datagamma = −1.96081
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4−1
0
1
2
3
4
5
6
7Degree Distribution for #kikodeluxe
log(#nodes)
log(
degr
ee)
datagamma = −1.57073
0 1 2 3 4 5 6−2
0
2
4
6
8
10Degree Distribution for #breakingBad
log(#nodes)
log(
degr
ee)
datagamma = −1.58171
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4Degree Distribution for #seo4seos
log(#nodes)
log(
degr
ee)
datagamma = −1.15605
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Conclusionescreación tardía de la componente gigante
cuentas oficiales poco influyentes
creación de comunidades alrededor de personas relevantes que se van uniendo
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