El documento analiza las redes sociales dinámicas en diferentes eventos a través del tiempo. Midió el tamaño y clustering de las redes de los hashtags #seo4seos, #kikodeluxe, #viacatalana y #breakingbad a lo largo del tiempo. Observó que las redes crecían en tamaño con el tiempo y que aparecía una componente gigante conectada tardíamente. Las cuentas oficiales tuvieron poca influencia y las comunidades se formaron en torno a personas relevantes que se iban uniendo.

1. Análisis dinámico de redes sociales
en diferentes eventos
Elena DEL VAL (@_edelval_)
Miguel REBOLLO (@mrebollo)

2. Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventos
E. del Val y M. Rebollo
Importancia de la métrica
2

3. Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventos
E. del Val y M. Rebollo
¿cómo medimos las
relaciones?
3

4. Análisis de redes

5. ¿qué es una red?

6. ¿cuál es nuestra red?

7. ¿cuál es nuestra red?

8. ¿cuál es nuestra red?

9. ¿qué podemos medir?

10. grado

11. diámetro

12. camino medio

13. clustering

14. centralidad (betweenness)

15. pagerank

16. Estas medidas dan una
instantánea de la red

17. ¿qué hemos hecho?

18. Captar la evolución
de la red

19. Aplicarlos a eventos
de diversos tipos

20. ¿qué hemos observado?

21. aparición de la
componente gigante

22. Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventos
E. 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
22

23. Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventos
E. del Val y M. Rebollo
Clustering
#seo4seos
0.73
#kikodeluxe
0.43
#viacatalana
0.28
#breakingbad
0.05
23

24. Degree Distribution for #kikodeluxe
Degree Distribution for #seo4seos
4
7
data
gamma = −1.15605
3.5
6
3
5
log(degree)
2.5
log(degree)
data
gamma = −1.57073
2
1.5
1
4
3
2
0.5
1
0
0
−0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
log(#nodes)
3
3.5
−1
0
4
0.5
1
Degree Distribution for #breakingBad
1.5
2
2.5
log(#nodes)
3
3.5
4
Degree Distribution for #viaCatalana
10
12
data
gamma = −1.58171
data
gamma = −1.96081
10
8
8
log(degree)
log(degree)
6
4
6
4
2
2
0
−2
0
0
1
2
3
log(#nodes)
4
5
6
−2
0
1
2
3
log(#nodes)
4
5
6

25. Analisis dinámico de redes sociales en diferentes eventos
E. del Val y M. Rebollo
Conclusiones
creación tardía de la componente gigante
cuentas oficiales poco influyentes
creación de comunidades alrededor de personas
relevantes que se van uniendo
25