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La (poca) soledad del corredor de fondo

  • 1. La (poca) soledad del corredor de fondo Miguel Rebollo (@mrebollo) DatabeersVLC, Noviembre 2016
  • 2. Las carreras son una fuente enorme de datos Strava: global heatmap
  • 3. …pero son individuales FundaciónTrinidad Alfonso: track maratónVLC 2015
  • 4. o muestran datos acumulados Maratón Espadán 2016. Elaboración propia
  • 5. Una carrera no es algo individual se forman pequeños grupos durante su evolución
  • 6. Podemos considerar una carrera como una red compleja
  • 7. - cada corredor es un nodo de la red - dos corredores se conectan si están “cerca” Podemos considerar una carrera como una red compleja
  • 8. La red evoluciona con el tiempo Elaboración propia
  • 10. Importante: ¿cuándo se forma la componente gigante? Wilensky, U: Giant Component Model. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/GiantComponent
  • 11. si representamos cuantos grupos se forman dependiendo de la distancia que consideremos entre corredores, aparece una distribución exponencial
  • 12. 0 200 400 600 800 1000 1200 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Maratón 2015. Componente gigante 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Media 2015. Componente gigante 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10K 2015. Componente gigante 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Never Stop. Componente gigante 5k 10k 42k21k esta distribución se mantiene independientemente de la distancia
  • 13. y = e -ax el número de grupos y la distancia entre ellos depende de un único parámetro a ¿se puede predecir?
  • 14. y = x-k si representamos el valor del parámetro a respecto a la distancia, se ajusta a una ley potencial
  • 15. Una carrera no es algo individual Podemos predecir la formación de grupos y la distancia entre ellos I Carrera Never Stop Running “Nunca te rindas” 2015. Elaboración propia
  • 18. El análisis de redes sociales - permite estudiar la carrera como un grupo - detecta patrones comunes - ayuda a la planificación del evento