Análisis de redes sociales: ¿Cuáles son los actores más

Análisis de redes sociales: ¿Cuáles son los actores más importantes en temas TIC
en el medio digital Twitter?
Objetivo: Identificación de los actores más importantes en twitter al tratar temas TIC.
En esta publicación realizaremos un ejercicio de minería de datos aplicado a las redes
sociales. Extraeremos la información, la transformaremos, cargaremos y posteriormente
la analizaremos para conocer que actores comunican o son de mayor importancia al
momento de difundir información relacionada con las Tecnologías de información y
Comunicaciones (TIC).
Búsqueda realizada: #TIC
Fecha de extracción de datos: 24/07/2014
Autor: Master Julián Galindo
Identificador de red social: Eigenvector, actores más importantes en la red
Link a artículo:http://softwarelibreec.blogspot.com/
Concepto teórico
Existen muchos indicadores para el análisis de redes sociales, uno de ellos que refleja la
importancia de un nodo en la red se llama Eigenvector. Este mide la posición en la red
de un actor teniendo en cuenta la posición de los actores a los que está conectado. Una
puntuación alta significa que el actor puede acceder a muchos otros actores que están
bien conectados y es relativamente independiente de ellos. Es por tanto un indicador de
la popularidad o relevancia de los conocidos. Tiende a identificar el centro de los grupos
cohesivos. Por tanto entenderemos que los nodos mejores conectados son los que tienen
más influencia o importancia en la red, puesto que estos pueden llevar un mensaje con
mayor popularidad en el grupo.
Extracción de datos
Existen muchas formas de extraer la información de los canales digitales. Para el caso
de twitter hay que apegarse al API. Para este caso se ha hecho la búsqueda de #TIC, en
esta se destaca la búsqueda de follows, mentions, tweets y replies to.
Resultados
Enlaces:3602 mensajes en twitter, distribuidos en:2851 follows, 463 mentions, 8 replies
to y 280 tweets.
Nodos o actores:534 cuentas twitter.
Fecha de tweets: Del 25 al 27 de Julio del 2014
Tiempo de extracción de información: 16 horas.
Tabla ejemplo de la información extraída.
Vertex 1
Vertex 2
Relationship
augustotinto augustotinto Tweet
emploinexus emploinexus Tweet
maxisilvestre edud
Mentions
educando4macion
edud
Mentions
expoquimia expoquimia Tweet
cachoux31
cachoux31
Tweet
javocarlo
protegeles Mentions
lamarbrava
protege
Mentions
concepcionalar1protege
Mentions
mireyacardenasrmireyacardenasr
Tweet
25trends
25trends
Tweet
aulasamigas gerobasile
Mentions
gerobasile
aulasamigas Mentions
Los Campos extraídos más importantes son:
Relationship
Relationship
Date (UTC)
Tweet
URLs in
Tweet
Domains in
Tweet
Hashtags in
Tweet
Tweet Date
(UTC)
En la siguiente tabla se presenta un ejemplo de la información extraída. Claramente
podemos ver que los mensajes contienen el hashtag TIC.
Twitter Page
for Tweet
Vertex 1
Vertex 2
Relationship
Relationship
Date (UTC)
Tweet
augustotinto
augustotinto Tweet
FingerReader: un anillo de lectura para invidentes
http://t.co/gD0t2vBsEJ #Educacion #TIC
25/07/2014 #NoticiasEducacion
emploinexus
emploinexus Tweet
Belle idée! #Inspiration #TIC #environnement
25/07/2014 http://t.co/DQJvQeyt6W
maxisilvestre edud
Mentions
educando4macion
edud
Mentions
RT @tiching: ¿Por qué y para qué usan los
docentes #Twitter?:
http://t.co/l3myg0WoQT ¿Y tú, para que lo
25/07/2014 utilizas? #educación #TIC vía @edud…
RT @tiching: ¿Por qué y para qué usan los
docentes #Twitter?:
http://t.co/l3myg0WoQT ¿Y tú, para que lo
25/07/2014 utilizas? #educación #TIC vía @edud…
Representación de la Red
Una vez extraídos los datos en una hoja de cálculo, procedemos a realizar un primer
gráfico de la red. Realmente una telaraña digital.
Aunque a primera vista no es más que una masa de alta densidad de puntos
interconectados, luego de una serie de pasos de análisis de redes el producto nos
ayudará a identificar los líderes de información en TICS.
Las herramientas de análisis de redes sociales nos calculan automáticamente los
indicadores, para nuestro caso Eigenvector. Luego aplicar las métricas y obtener los
valores de dicho indicador encontramos una red con más elementos comunicativos para
entender cómo se mueve el mundo digital de twitter a través de los actores más
importantes.
En la siguiente grafica podemos ver que los nodos donde el color es más obscuro ( mas
azul) son los de mayor importancia o de mayor valor del indicador Eigenvector. El
tamaño del nodo es definido por el número de seguidores y los enlaces entre ellos son
los mensajes en twitter (follows, mentions, replies to, tweets)
A continuación presentaremos solo aquellos donde la importancia es más alta en temas
TIC. Diez actores más importantes.
Es importante unificar la información de los actores, para esto se ha estudiado el tipo de medio digital y se ha creado una tabla comparativa de los
actores obtenidos.
Eigenvector
Centrality
Tipo de medio digital
Siguiendo
Seguidores
Tweets
Favoritos
Procedencia
tiching
0,022
Tiching es la red educativa escolar para
encontrar, compartir y gestionar todo aquello
relacionado con la #educación.
Somos 500k personas mejorando la educación
3808
29182
20905
911
Madrid
docente2punto0
0,020
Centro de recursos de la web para docentes que
utilizan las TIC en su labor pedagógica
2130
27434
16146
57
0,019
Educación 3.0 es la revista del aula del siglo XXI.
Contenidos y recursos en papel, web y redes
sociales: http://tinyurl.com/39p2gyp
9877
49567
6954
86
Madrid
0,018
Es un programa educativo de FT Argentina
orientado a potenciar el rol de la escuela como
motor de innovación tecnológica y pedagógica.
90
20056
77484
872
Buenos Aires
0,016
Buscamos potenciar el aprendizaje y multiplicar
el conocimiento, conectando a las personas e
instituciones. Despertando ideas se despierta el
futuro.
749
43785
16995
91
Madrid
Cuenta twitter
educacion3_0
educaredar
fundaciontef
0,015
Docente apasionado con el uso de las TIC en la
educación
6565
6443
75789
637
México City
0,015
Professor enfurismat de Tecnología educativa a
la Universitat Jaume I de Castelló. Futur
iaioflauta.
2744
21109
29373
26
Madrid
juandoming
0,014
Investigador, Comunicador, docente en elearning, tecnologías educativas y gestión del
conocimiento, online facilitator, evangelist web
2.0, speaker
18857
17143
311725
279
Madrid
t_applicada
0,014
Buscamos conocimiento, difundimos tecnología.
2252
2849
23455
760
Caracas
ramon3434
jordi_a
En esta tabla podemos ver que los actores encontrados no solo tienen un buen volumen de seguidores sino también representan instituciones
relacionadas con las Tics; Red educativa, centro de recursos web, Educación 3.0, docente, comunicador e investigadores.
¿Qué estrategias podemos usar en comunicación digital para aprovechar la identificación de actores en TIC ?
1. Podemos asociarnos con las instituciones o actores encontrados, para que republiquen nuestros tweets en sus canales. En una sola
aplicación de este ejercicio podemos llegar a casi 30.000 cuentas si realizamos una alianza con la Red educativa escolar.
2. Podemos medir y mejorar nuestros tweets si chequeamos regularmente la forma de publicación que usan los actores, pues es bien a
receptada por la red de seguidores de temas TIC.
3. Podemos utilizar la localización de los actores para focalizar campanas de comunicación tanto digital como prensa escrita, radio tv y
otros.
Podemos seguir encontrando más elementos importantes en la red si aplicamos más identificadores, sin embargo parte del análisis de redes es la
minería de datos que arroja estadísticos de los keywords mejores posicionados.
Top Domains in Tweet in Entire Graph
bit.ly
ow.ly
dlvr.it
goo.gl
buff.ly
piol.in
ift.tt
textile-alsace.com
paper.li
emol.com
Top Hashtags in Tweet in Entire Graph
tic
emprendimiento
educación
educacion
tecnología
balandra
lapaz
naturalbeauty
kayak
beach
Entire Graph Count
146
76
70
37
29
15
12
10
9
9
Entire Graph Count
605
72
44
28
19
16
16
16
16
16
Top Tweeters in Entire Graph
diplomix
juandoming
eldia
tweetrwanda
eltiempo
tuaccesototal
recetasnaturale
lavanguardia
elheraldoco
afropages
Top Mentioned in Entire Graph
educaredar
tiching
noticiadidactic
roxanasilvach
euresspain
textilealsace
rhenatic
colombiaaprende
r_bachelet
docente2punto0
Entire Graph Count
378397
311725
277794
218585
215955
196856
189049
143960
127480
126522
Entire Graph Count
24
17
17
12
9
9
9
8
7
7
Referencias
http://www.administraciondigital.es/index.php?option=com_k2&view=item&id=82:me
didas
http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network
http://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_analysis