1.
Q-Score:
Modelo de Influencia en Twitter
Javier Albarracín / @jalbarracin
Quántico Trends
Quántico – 4 de Febrero de, 2012
Trends™

2.
Q-Score 2
01
Introducción

3.
Q-Score 3
Q-Score: ¿Porqué un nuevo modelo?01
Existen muy buenos modelos vigentes para el cálculo de influencia de actores en
twitter. Entre ellos están Klout, Peer Index, Kred, Twitalyzer y otros.
En general todos los modelos miden la influencia de un usuario en toda la red
sin considerar límites geográficos o culturales. Se puede afirmar que todos los
scores existentes comparten la misma visión: no consideran la influencia dentro de
un país o ciudad determinados.
Q-Score es diferente. Partimos por identificar el universo de actores en twitter
de un país (por ejemplo Perú) y luego calculamos la influencia que tiene cada uno
de ellos sobre este universo acotado.
Esto permite saber con mayor precisión cuan influyentes son las personas dentro
del país que se está estudiando.

4.
Q-Score 4
Ficha técnica del Q-Score01
Q-Score es propiedad intelectual de QuanticoTrends
1.3+ Millones de personas (Peruanos en Twitter). Este universo
ha sido estimado tomando en cuenta las relaciones que hay entre
usuarios peruanos y va más allá del uso de la localidad expuesta
por el usuario o twits geolocalizados.
Universo
El Score se calcula semanalmente y registra las principales
menciones, quotes y RT's de los ultimos 60 días. El presente
score ha sido calculado el dia 3 de Febrero de 2013.
Período
de Estudio
Son 3 dimensiones las que se consideran:
- Popularidad: El numero de Followers que tiene una cuenta
- Autoridad: El puntaje que recibe de sus seguidores
- Impacto: El impacto de la cuenta en menciones, quotes y Rts
durante el período de estudio.
Dimensiones
Resultado
Final
Se presenta un puntaje (“Q-Score”) que tiene como límite
menor 0 y mayor 100. Siendo 100 el de mayor influencia.

5.
Q-Score 5
02
Proceso del
modelo y
resultados TOP10

6.
Q-Score 6
Primer paso: Identificamos 1.3 millones de Peruanos.
Usando la proporción de “peruanos conocidos”.
02
Fuente: Análisis QUANTICO
PE
?
?
?
?
?
p(PeruanosN)
X
?
?
?
?
?
?
p(PeruanosN)
>
? = “Peruanos Conocidos”
500 Peruanos peruanos
conocidos seleccionados.
Algunos ejemplos:
@larepublica_pe
262.768 seguidores
@elcomercio
481.019 seguidores
@Uterope
62.137 seguidores
Resultado:
1.3 Millones de
Peruanos Identificados
Hipótesis: “La proporción de peruanos conocidos que sigue un peruano, es mayor a la
proporción de peruanos conocidos que sigue un extranjero.”

7.
Q-Score 7
Segundo paso: Se obtienen los 1,000 usuarios de twitter
peruanos con más seguidores (“followers”)
02
1,000 1.3MMUSUARIOS DE TWITTER PERUANOS
SEGUIDORESDECADAUSUARIO
OBTENEMOS LOS TOP 1,000 USUARIOS CON MAS SEGUIDORES EN PERÚ
Fuente: Análisis QUANTICO

8.
Q-Score 8
SE SELECCIONAN DE ESTE GRUPO ÚNICAMENTE
PERSONAS QUE SON SEGUIDAS POR LOS 1,000 CON MAS SEGUIDORES
(MENOR AL UNIVERSO)
Tercer Paso: Se obtienen las personas que son seguidas por los
1,000 usuarios con más seguidores
02
1,000 1.3MMUSUARIOS DE TWITTER PERUANOS
SEGUIDORESDECADAUSUARIO
Fuente: Análisis QUANTICO

9.
Q-Score 9
Cuarto paso: Dividimos los Top 1000 usuarios con más
seguidores en 8 grupos, cada uno con 125 usuarios
02
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Grupo 5
Grupo 6
Grupo 7
Grupo 8
1-125
126-250
251-375
376-500
501-625
626-750
751-875
876-1000
128 puntos
64 puntos
32 puntos
16 puntos
8 puntos
4 puntos
2 puntos
1 punto
Grupo Orden de Usuario Puntaje que otorgarán a
quienes ellos siguen
Ejemplo: Cada uno de los top 125 usuarios (los 125 “más seguidos”) otorga 128 puntos de autoridad a todas las personas que sigue.
Fuente: Análisis QUANTICO

10.
Q-Score 10
Quinto paso: Cada usuario del Top1000 “entrega” puntaje de
Autoridad a todos los usuarios que él sigue.
02
1,000 1.3MM
USUARIOS DE TWITTER PERUANOS
SEGUIDORESDECADAUSUARIO
128 pts 128 pts 128 pts 128 pts 128pts
64 64 pts 64 pts 64 pts 64 pts
1 pts 1 pts 1 pts 1 pts 1 pts
Usuario
Recibe
128+64+1=
193 pts
Ejemplo:
2501 1,2MM
Fuente: Análisis QUANTICO

11.
Q-Score 11
Sexto paso: Para cada usuario calculamos el impacto en
conversaciones que ha obtenido en los últimos 90 días
02
ULTIMOS 90 dias: Menciones, RTs y Quotes más relevantes
@usuarioejemplo
Fuente: Análisis QUANTICO
61d -> 90d 31d -> 60d 1d -30d

12.
Q-Score 12
Proceso del Score: Resumen02
Q-Score es propiedad intelectual de QuanticoTrends
Después de haber obtenido 1.3 millones de usuários peruanos
seleccionamos a los TOP 1000 más seguidos (“más populares”)
nos sirven como punto de partida.
Cada uno de los 1000 usuarios más populares otorgará 128, 64,
32, 16, 8, 4, 2 o 1 puntos a cada uno de los usuarios que sigue.
Ese puntaje recibido lo llamamos “Puntaje de Autoridad”.
Se obtienen las menciones, quotes y RTs de los últimos 90 dias
para todos los usuarios que han recibido al menos 1 punto de
autoridad.
Se calcula el “Q-Score” (Score de 0-100) para cada uno de los
usuarios que han sido considerados en el proceso.
Popularidad:
Top 1000
Usuarios
Autoridad
Recibida
Impacto en
Conversación
Q-Score

13.
Q-Score 13
03
“Q-Score”:
Primeros
Resultados v1.0
TOP 25 Usuarios

14.
Q-Score 14
Niveles de Influencia según “Q-Score” alcanzado03
Fuente: Análisis QUANTICO
Muy Alta
Influencia
Alta
Influencia
Media
Influencia
Influencia
Estándar
50 – 100
35 – 49
20 – 34
< 20
Q-Score Usuarios
100 Usuarios
500 Usuarios
4,400 Usuarios
1.3MM+
Usuarios
Descripción
100 usuarios en su mayoría
medios, periodistas, políticos y
líderes de opinión que
usualmente lideran las
conversaciones en Twitter.
500 usuarios en su mayoría
políticos, periodistas, artistas y
líderes de opinión que
frecuentemente lideran las
conversaciones en Twitter.
4,400 usuarios en su mayoría
personas naturales líderes de
opinión que en ocasiones lideran
las conversaciones en Twitter.
1.3+ millones de usuarios en su
mayoria personas naturales
seguidores de usuarios
influyentes. Utilizan Twitter como
medio de información y compartir
opinión personal.

15.
Q-Score 15
TOP 20 Usuarios según Q-Score03
* Usuarios peruanos de acuerdo a definiciones propias de Quántico, universo 1.3MM
1. @elcomercio
2. @Peru21pe
3. @RPPNoticias
4. @larepublica_pe
5. @rmapalacios
6. @malditaternura
7. @gianmarcomusica
8. @alvarezrodrich
9. @gaston_acurio
10.@Capital967
11. @Ollanta_HumalaT
12.@VeroLinaresC
13.@BrunoPinasco
14.@NadineHeredia
15.@lamula
16.@valiabarak
17.@MilagrosLeivaG
18.@uterope
19.@terrape
20.@SusanaVillaran
Q-Score Seguidores Impacto 90d Categoría
78.62
71.75
69.48
69.10
67.66
67.10
67.00
66.13
65.38
65.28
64.31
64.12
64.07
63.54
63.12
62.97
62.72
62.67
62.28
61.41
542,562
292,453
175,256
182,484
370,036
277,037
592,204
243,946
378,597
224,199
475,343
169,276
567,229
365,915
83,160
78,111
80,693
72,054
88,001
108,836
129,351
49,154
63,685
65,693
30,194
31,702
59,921
19,213
5,676
50,753
11,714
9,937
16,847
8,703
30,104
7,952
23,822
16,089
15,539
27,531
Medio
Medio
Medio
Medio
Periodista
Periodista
Artistas
Periodista
Emprendedores
Medio
Política
Periodista
Lider Opinión
Política
Medio
Periodista
Periodista
Periodista
Medio
Política

16.
Q-Score 16
Resumen Final03
* Usuarios peruanos de acuerdo a definiciones propias de Quántico, universo 1.3MM
● El presente documento muestra desde una visión de alto nivel el proceso por el cual se obtiene
el Q-Score. El primer score de influencia que se calcula sobre un universo definido (en este
caso “Universo de Peruanos en Twitter”)
● El “Universo de peruanos en Twitter”* considerado para este documento es de 1.3MM
● El “Q-Score” que se calcula para cada usuario, es un puntaje de 1-100 y se define sobre las
siguientes dimensiones:
● Popularidad: Se obtienen los TOP 1000 usuarios más seguidos (“más populares”)
● Autoridad: Cada usuario recibe puntaje de Autoridad de los usuarios más populares
● Impacto: Para cada usuario se calcula el impacto que genera en conversaciones (RTs,
menciones, quotes)
● Se consideran cuatro niveles de influencia:
● Q-Score >= 50 (“Muy Alta Influencia”)
● Q-Score >= 35 < 50 (“Alta Influencia”)
● Q-Score >= 20 < 35 (“Media Influencia”)
● Q-Score < 20 (“Influencia Estándar”)
● Se presenta a manera de ejemplo los Top 20 usuarios con mayor puntaje “Q-Score”

17.
Q-Score:
Modelo de Influencia en Twitter
Javier Albarracín / @jalbarracin
Quántico Trends
Quántico – 4 de Febrero de, 2012
Trends™