Sin el boom de las redes sociales, el Big Data no sería lo que es ahora. En la sesión se presentarán casos de uso y ejemplos de las posibilidades de la minería de datos sociales y geolocalizados en la generación de valor para diferentes sectores Sobre el ponente Oscar Marín Miró (outliers.es) Ingeniero de Telecomunicaciones, trabaja e investiga desde el año 2001 en lo que ahora llamamos ‘Big Data’. Especializado en el análisis de texto, redes sociales, datos urbanos y visualización de datos. Fundador del colectivo Outliers, desde donde se fomenta la aplicación del valor de los datos a todos los campos (Ciencia, Periodismo, Urbanismo, Sociología, Marketing…). Miembro del equipo de investigación transdisciplinar DatAnalysis15m, enfocado en el análisis entre la viralidad y el contenido emocional del mensaje. En la faceta docente, imparte cursos regularmente sobre análisis y visualización de datos, en diversas Universidades, Compañías e Instituciones (UOC, UAB, Telenoika Audiovisual Community, Convent de Sant Agustí, Telefónica Digital). Además Óscar és profesor de nuestro Postgrado en Business Intelligence

1. Óscar Marín Miró
@outliers_es
www.outliers.es
Big Data y Redes
Sociales
4 de Junio de 2015

2. http://assets.outliers.es/infographics/BigData_A_Brief_History.pdf

3. “Big Data is a collection of data sets so large
and complex that it becomes difficult to
process using on-hand database management
tools or traditional data processing
applications”
http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data
¿Qué es el Big Data?

4. - Big Data y las 3 ‘V’
- Velocidad
- Volumen
- Variedad
http://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-
Volume-Velocity-and-Variety.pdf
¿Qué es el Big Data?

5. ElValor de Big Data:
Ámbitos de Aplicación
‣Marketing/Publicidad/Comunicación
‣Customer Insights
‣Growth Hacking
‣Salud
‣Escalabilidad

6. ElValor de Big Data:
Publicidad
https://de5w14y12gh72.cloudfront.net/website/bluefin_mit-tech-review.pdf

7. ElValor de Big Data:
Customer Insights
http://innovabbva.outliers.es/mapas.html

8. ElValor de Big Data:
Location Analytics
https://meraki.cisco.com/

9. ElValor de Big Data:
Growth Hacking
‣Impactos de tests A/B
‣Incrementar el Retention Rate
‣Incrementar los leads
‣Incremental el engagement

10. ElValor de Big Data:
Growth Hacking
https://www.youtube.com/watch?v=eqeS8US10_k

11. ElValor de Big Data:
Salud
https://www.23andme.com/ancestry/

12. ElValor de Big Data
Antropología
http://www.brainpickings.org/index.php/2014/01/17/uncharted-big-data/
http://www.ted.com/talks/what_we_learned_from_5_million_books.html

13. ElValor de Big Data
Urbanismo
http://bcnbeats.com

14. ¿Qué hacemos?
http://www.outliers.es
Análisis y Visualización de Datos
Áreas: Geoespacial, SNA, NLP
Sectores: Cultura, Marketing+Comunicación,
Tecnología, NGO’s, Medios, Formación

15. Stack
http://www.outliers.es
Visualización:
D3.js + Leaflet.js, prototipado con Kibana
Análisis:
Python (shapely, GDAL, geopy)
Backend:
Elasticsearch

16. Mood analysis
http://assets.outliers.es/15memociones/

17. Mood analysis
http://assets.outliers.es/15memociones/

18. Mood analysis
Lexicon Grammar
Corpus
http://assets.outliers.es/15memociones/

19. Viralization

20. Viralization

21. Viralization

22. Viralization

23. Viralization

24. Comm1
Seed
Comm2
Seed
Comm3
Seed
Viralization

25. La red y el espacio
físico

27. Geohashing: BCNBeats
http://bcnbeats.com/

28. Geohashing: #DGT

29. Geohashing: #DGT

30. Geohashing: #DGT

31. Geohashing: #DGT
BCN (general) #DGT

32. Geohashing: #DGT

33. #sonar2014BCN (general)

34. Geohashing: Concentraciones

35. Geohashing: Atractores

36. Profile mining
‘Podemos’ fanbase affiliation
https://medium.com/@outliers/mineria-de-perfiles-politicos-en-twitter-19972efaf309

37. Profile mining
PSOE fanbase affiliation
https://medium.com/@outliers/mineria-de-perfiles-politicos-en-twitter-19972efaf309

38. Profile mining
LexiconCorpus
https://medium.com/@outliers/mineria-de-perfiles-politicos-en-twitter-19972efaf309

39. Perfiles
http://www.faceplusplus.com/

40. Perfiles
~= 1 millón de tweets descargados (1% Twitter)
~= 50.000 tweets ‘geocodeados’ (Nominatim)
~= 50.000 peticiones a Face++
~= 25.000 resueltas (avatar activo)
~= 5.000 caras analizadas

41. Perfiles
http://oscaroutliers.cartodb.com/viz/def7c36e-d2ed-11e4-ba69-0e018d66dc29/embed_map

42. Perfiles
http://oscaroutliers.cartodb.com/viz/06a3056a-d2ec-11e4-88e6-0e0c41326911/embed_map

43. Perfiles
http://oscaroutliers.cartodb.com/viz/667310c6-d2eb-11e4-a49f-0e9d821ea90d/embed_map