SNA
(Social Network Analysis)
09 - 2014
SNA: Intro
Qué [no] es?
Architectura
Cuándo usarlo?...
Herramientas
- Gephi
Componentes
Métricas
Casos de uso
Buenas Prácticas
Ejercicios
SNA: Agenda
SNA: ...no es Sociología
SNA: Arquitectura
Comprender una red social (on/off line) o hacerla más eficiente
Visualizar de forma gráfica una red y encontrar relaciones ocultas
Descubrir patrones y caminos de información
SNA: Por qué y Cuándo?
NodeXL: http://nodexl.codeplex.com/
Gephi: https://gephi.github.io/
NetMiner: http://www.netminer.com/sub02/sub02.php
Pahek: http://pajek.imfm.si/doku.php
Cytoscape: http://www.cytoscape.org/
R with SNA lib: http://cran.r-project.org/
otros ...
SNA: Herramientas
SNA: Herramientas - Gephi
Prácticas
Familiarizarse con Gephi
sif
psmi
sbml
GraphML
kgml
GML
XGMML
BioPAX
SNA: Archivos
cvs
tab
json
xls
others...
SNA: Componentes
F
G
E
D
C
B
A
Nodos
Aristas
SNA: Métricas - Degree
A
Nodos
Aristas
SNA: Métricas: Un/Directed Degree
F
G
E
D
C
B
A
SNA: Métricas - Peso / Ranking / Tipo
D
C
B
A
SNA: Métricas - Notación de Relaciones
nodos
a b c
x 0 1 0
y 1 1 0
z 1 1 1
nodos
x b
y a
y b
z a
z b
z c
nodos
x b
y a,b
z a,b,c
SNA: Métricas - In/out Degree
A
B
SNA: Métricas - Componentes Conectados
Fuertemente
vs
Débilmente
F
G
E
D
C
B
A
SNA: Métricas - Giant Component
Identificación de métricas
Prácticas
SNA: Métricas - Shortest path
C
F
G
E
D
B
A
A → F
A F
C
SNA: Métricas - Shortest path
Problema
del
viajante
Centrality
SNA: Métricas - Centrality
Indegree
OutDegree
Betweenness
Closeness
Node #
A 3
B 2
C 6
D 2
E 1
F 1
G 1
C
F
G
E
D
B
A
SNA: Métricas: Degree Ranking
C
Node #
A 3
B 2
C 6
D 2
E 1
F 1
G 1
Node #
C 6
A 3
B 2
D 2
E 1
F 1
G 1
Node #
A
B
C
D
E
F
G
Node #
A 1
B 0
C 12
D 0
E 0
F 0
G 0
C
F
G
E
D
B
A
SNA: Métricas: Betweenness Ranking
Cuán frecuente un nodo aparece en un camino crítico
Node #
A
B
C
D
E
F
G
Node #
A 1
B 0
C 12
D 0
E 0
F 0
G 0
C
F
G
E
D
B
A
SNA: Métricas: Betweenness Ranking
B
D
11,5
0,5
Node #
A
B
C
D
E
F
G
Node #
A 0,5
B 0
C 11,5
D 0
E 0
F 0
G 0
C
F
G
E
D
B
A
SNA: Métricas: Betweenness Ranking
H I
C
F
G
E
D
B
A
Node #
A
B
C
D
E
F
G
SNA: Métricas: Closeness Ranking
Node #
A 1,5
B 1,6
C 1
D 1,6
E 1,83
F 1,83
G 1,83
Node #
A 1,5
B 1,6
C 1
D 1,6
E 1,83
F 1,83
G 1,83
(1+1+1+2+2+2) / 6 = 1,5
Número de saltos por el camino crítico
C
F
G
E
D
B
A
Node #
A
B
C
D
E
F
G
SNA: Métricas: Closeness Ranking
Node #
A 1,5
B 1,6
C 1
D 1,6
E 1,83
F 1,83
G 1,83
Node #
A 1,5
B 1,6
C 1
D 1,6
E 1,83
F 1,83
G 1,83
O
(1+1+1+1+1+1) / 6 = 1
N M
L
K
JI
H
Hops(N-K): 5
Hops(O-K) = Hops(c) + 1
SNA: Métricas - Modularidad
C
F
G
E
D
B
A
D
D
D
D
D
Quienes lo
Usan
y cómo?
SNA: Quiénes lo usan? cómo?
Seguros
Bancos
Redes Sociales
Publicidad viral vs spam
Propagación de virus/parches
Mejorar comunicación intra-companía
SNA: Mi red LinkedIn
SNA: Twitter Influencers
SNA: Caso Twitter
Algunos datos:
~190k tweets
2 hashtags
La red:
# usuarios: ~66,5k
# aristas: ~156k
http://migueldelfresno.com/2014/04/super-influyentes-quienes-son.html
SNA: Caso Twitter
Giant Component
SNA: Caso Twitter
Sub-comunities
SNA: Caso Twitter
Resultado:
< 0,25% de nodos influyentes
SNA: Twitter Exposure vs Reach
https://blog.tweetreach.com/
SNA: Internet en nodos
SNA: Compañías de Análisis
Buenas
Prácticas
...algunas
Reducir el cruce de aristas
SNA: Buenas Prácticas
Aristas homogéneas
SNA: Buenas Prácticas
No superponer aristas y nodos
SNA: Buenas Prácticas
Conocer dominio y variables
SNA: Buenas Prácticas
Muestra significativa
Revisar e invalidar
Ejercicios
Análisis de mi red de FB
https://apps.facebook.com/netvizz/
Big data workshop 02 - Social Network Analysis

Big data workshop 02 - Social Network Analysis