el análisis de redes sociales en la era de los datos masivos
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El Análisis de Redes Sociales en la era de los datos masivos
Imagen: http://bit.ly/1Xc3pIE
Fernando Santamaría González. Docente e Investigador
Fernando Santamaría GonzálezEspañol. Llevo 3 años en Colombia. Soy profesor e investigador en distintas universidades de Bogotá.
Especialista en tecnología educativa y tecnologías emergentes
@lernys
http://fernandosantamaria.com
https://co.linkedin.com/in/fernandosantamariahttp://www.slideshare.net/lernys
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Índice
✤ Introducción: Definición, disciplinas
✤ Medidas y métricas de ARS
✤ Posibles áreas de investigaciones en la Ciencia de las Redes.
✤ Bibliografía. Libros.
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Empezamos definiendo el Análisis de Redes
Una red social es una estructura social compuesta por nodos y relaciones. Cuando se hace Análisis de Redes Sociales se hace una abstracción o modelado de un fenómeno social en el que elemento fundamental es la relación entre esos nodos. Se representa esa abstracción por medio de grafos (Teoría de Grafos).
En el ARS están entrando nuevo actores y está cambiando. Vamos a intentar crear unos bocetos de esto.
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PersonaPersona
Objeto
Persona
Objeto
Persona
Persona
Persona
Nodofuerte
Enlacesocial
Relaciónindirecta
Relación directacon “Persona”
Redes sociales: representación o grafo
Nododébil
Persona
Interesescomunes: clusters
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Campos de investigación
SociologíaCiencias de la Comunicación
Antropología Politología
Matemáticas (Teoría de Grafos y matemática
discreta)
Física
Web y redes físicas
Estudio de las organizaciones
Educación
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Donde ponemos el foco por la cantidad de datos utilizados
NoSQL
Tipos de análisis en ARS
✤ Análisis basado en la vinculación y en la estructura, tanto social como de red. Con ello se ve la identidad social y la extracción de patrones relacionales entre individuos
✤ La metodología posicional. Las que son identifican el nodo/individuo con respecto a la red, se hacen una serie de métricas con el fin de cuantificar la posición de los individuos en la red.
✤ Análisis basado en el contenido. Nuevos modelos12
Ciencias de comportamiento con análisis de redes.
Una tendencia es el estudio social de comportamiento humano con tecnologías emergentes y viendo analíticamente los patrones que emergen (Ver Reality Mining)
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Campos o subáreas de investigación en Análisis de Redes Sociales
Metodología y técnicas centrada en datos
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Social Network Data Analytics
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El análisis/minería de texto consiste en la recuperación de información del análisis léxico para estudiar las distribuciones de frecuencia de palabras, reconocimiento de patrones, etiquetado / anotación, extracción de información con técnicas de minería de datos.
Obtención y agrupamiento de texto —> Preprocesamiento —> Generación de atributos —> Selección de los atributos —> La propia Minería de datos —> Interpretación y evaluación
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Text Mining /Sentiment Analysis
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ARS en Terrorismo y criminalidad
Valdis Krebs
Muchos de los clásicos algoritmos en ARS (Kernighan-Lin, el de agrupación jerárquica por medidas de similitud, disección espectral) no funciona con los datos de Internet. Se han investigado otros algoritmos mucho más productivos como el de la intermediación de borde.Fuente: http://bit.ly/1OaGjjt
Está estrechamente ligado al concepto de agrupamiento o clusters.Uno de los problemas es su dinamismo que lo hace complicado detectar.Analítica predictiva para adelantarse a las comunidades “en peligro”.
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Detección de comunidades en las Redes Sociales
Medible en el tiempo y de cambios constantes. Por lo general se aplica un ARS simple en una instantánea de un momento determinado del dinamismo de una red.
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Análisis de Redes Dinámicas (ARD)
Difusión de la informaciónEs un aspecto del ARS que se ha desarrollado ampliamente en la última década gracias a las técnicas de Internet como la comunicación viral.
Difusión de plagas o enfermedades, de comunicación (como memes) y a nivel de participación ciudadana.
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Este tipo de estudios analiza las interacciones de las personas con edificios y otros artefactos que están inmersos en una ciudad. Una red social es una estructura social y a la vez se puede tratar como un ecosistema de las propias interacciones.
Se usa análisis espacial y estadísticas para investigar cómo los patrones físicos de la infraestructura urbana afecta a lo social. La calidad del entorno se mide y analiza para poder desarrollar mejores diseños ambientales (The City Form Lab de Singapur y MIT)
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Urban Network Analysis
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Minería de datos de la realidad (Reality Mining)
✤ Es la recopilación y análisis de datos ambientales por medio de sensores y otras tecnologías para averiguar el comportamiento social humano (Mining Human Behaviour), con el objetivo de identificar los patrones predecibles de comportamiento.
✤ La Reality Mining hace estudios (Alex Pentland) de interacciones humanas con el uso de dispositivos inalámbricos, como teléfonos móviles y sistemas GPS que proporcionan una imagen más precisa de lo que la gente hace, a dónde van y con quién se comunican. Reality Mining es un aspecto de análisis de la huella digital.
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Redes Complejas
Redes de pequeños mundos
Redes de escala libre
Modelo Barabási-Albert
Análisis de Redes Sociales Análisis de Redes Dinámicas
Watts y Strogatz Milgram y los seis grados de separación
Barabási y Albert
Redes aleatorias
Random Graphs Erdös and Rényi
Redes Bayesianas Redes neuronalesSocial Network Analysis (SNA)
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Red de escala libre
La red de escala libre tienen amplias conexiones, y sólo un determinado número de nodos. Tienen una repartición de enlaces dispares. Podemos encontrarlas en:
✤ Redes de amistad
✤ Crimen organizado
✤ Distribución de red eléctrica
✤ Páginas web
✤ Red de neuronas
Redes de escala libre
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Redes de pequeños mundos
Las redes de pequeños mundos o small world es un tipo de grafo para el que la mayoría de los nodos no son vecinos entre sí, pero sin embargo la mayoría de los nodos pueden ser alcanzados desde cualquier nodo origen a través de un número relativamente cortos [Wikipedia]. Se encuentran en el mismo Internet
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Redes aleatorias Redes de escala libre
En matemática se denomina grafo aleatorio a un grafo que es generado por algún tipo de proceso aleatorio. La teoría de los grafos aleatorios cae en la intersección entre la teoría de grafos y la teoría de probabilidades y se fundamenta en el estudio de ciertas propiedades de los grafos aleatorios. Uno de los modelos matemáticos más aplicados en la generación de redes aleatorias es el modelo Erdös–Rényi.[Wikipedia]
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KPI, métricas en Social MediaKey Performance Indicators
Debe evolucionar
Libros sobre ARS y otros subcampos I34
Libros sobre ARS y otros subcampos I35
Libros sobre ARS y otros subcampos I36
Muchas gracias por su atención
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Google Académico: http://bit.ly/1EltBG4
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