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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 González
Español. 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/fernandosantamaria
http://www.slideshare.net/lernys
3
4
Índice
✤ Introducción: Definición, disciplinas
✤ Medidas y métricas de ARS
✤ Posibles áreas de investigaciones en la Ciencia de las
Redes.
✤ Bibliografía. Libros.
5
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.
6
Persona
Persona
Objeto
Persona
Objeto
Persona
Persona
Persona
Nodo
fuerte
Enlace
social
Relación
indirecta
Relación directa
con “Persona”
Redes sociales: representación
o grafo
Nodo
débil
Persona
Intereses
comunes: clusters
7
Campos de investigación
Sociología
Ciencias de la Comunicación
Antropología Politología
Matemáticas (Teoría de
Grafos y matemática
discreta)
Física
Web y redes
físicas
Estudio de las
organizaciones
Educación
8
9
10
11
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 modelos 12
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)
13
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en Análisis de Redes Sociales
Metodología y técnicas centrada en datos
14
Social Network Data Analytics
15
Social Big Data Analytics
16
Fuente gráfico: http://bit.ly/1Oimw1w
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 —>
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17
Text Mining /Sentiment
Analysis
18
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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”.
19
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.
20
Análisis de Redes Dinámicas
(ARD)
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Es un aspecto del ARS que se ha
desarrollado ampliamente en la
última década gracias a las técnicas
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viral.
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21
22
Este tipo de estudios analiza las
interacciones de las personas con edificios
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Una red social es una estructura social y a
la vez se puede tratar como un ecosistema
de las propias interacciones.
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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)
23
Urban Network Analysis
24
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.
26
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amplias conexiones, y sólo un
determinado número de nodos.
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dispares. Podemos encontrarlas en:
✤ Redes de amistad
✤ Crimen organizado
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escala libre
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mundos o small world es
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la mayoría de los nodos no
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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
29
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
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de los grafos aleatorios. Uno de los
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aleatorias es el modelo Erdös–
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32
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Libros sobre ARS y otros subcampos I 34
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Muchas gracias
por su atención
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Estoy a vuestra disposición
para preguntas dudas e
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El análisis de redes sociales en la era de los datos masivos

  • 1. El Análisis de Redes Sociales en la era de los datos masivos Imagen: http://bit.ly/1Xc3pIE Fernando Santamaría González. Docente e Investigador
  • 2. Fernando Santamaría González Español. 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/fernandosantamaria http://www.slideshare.net/lernys
  • 3. 3
  • 4. 4
  • 5. Índice ✤ Introducción: Definición, disciplinas ✤ Medidas y métricas de ARS ✤ Posibles áreas de investigaciones en la Ciencia de las Redes. ✤ Bibliografía. Libros. 5
  • 6. 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. 6
  • 8. Campos de investigación Sociología Ciencias de la Comunicación Antropología Politología Matemáticas (Teoría de Grafos y matemática discreta) Física Web y redes físicas Estudio de las organizaciones Educación 8
  • 9. 9
  • 10. 10
  • 11. 11 Donde ponemos el foco por la cantidad de datos utilizados NoSQL
  • 12. 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 modelos 12
  • 13. 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) 13
  • 14. Campos o subáreas de investigación en Análisis de Redes Sociales Metodología y técnicas centrada en datos 14
  • 15. Social Network Data Analytics 15
  • 16. Social Big Data Analytics 16 Fuente gráfico: http://bit.ly/1Oimw1w
  • 17. 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 17 Text Mining /Sentiment Analysis
  • 18. 18 ARS en Terrorismo y criminalidad Valdis Krebs
  • 19. 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”. 19 Detección de comunidades en las Redes Sociales
  • 20. 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. 20 Análisis de Redes Dinámicas (ARD)
  • 21. Difusión de la información Es 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. 21
  • 22. 22
  • 23. 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) 23 Urban Network Analysis
  • 24. 24
  • 25. 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.
  • 26. 26
  • 27. 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 neuronales Social Network Analysis (SNA) 27
  • 28. 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 28
  • 29. 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 29
  • 30. 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]
  • 31.
  • 32. 32 KPI, métricas en Social Media Key Performance Indicators Debe evolucionar
  • 33.
  • 34. Libros sobre ARS y otros subcampos I 34
  • 35. Libros sobre ARS y otros subcampos I 35
  • 36. Libros sobre ARS y otros subcampos I 36
  • 37.
  • 38. Muchas gracias por su atención Twitter: lernys http://fernandosantamaria.com CvLAC: http://bit.ly/1MkVshG Google Académico: http://bit.ly/1EltBG4 Estoy a vuestra disposición para preguntas dudas e inquietudes.