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Posted On Enero 30, 2014 By In BLOG, SOCIAL NETWORK ANALYSIS And 3801 Views

Polarización y Análisis de Redes Sociales en Twitter

Estoy realizando una investigación tras el seguimiento durante cuatro meses de un hashtag en EEUU en twitter y en inglés. Como es una investigación en marcha puedo aportar algunos datos:

Tweets: 123.575 unique tweets

Network:

nodes: 46.739
edges: 99.278

Giant Component of network:

nodes: 38.699 (82,8% visible)
edges: 96.977 (97,7% visible)

Lo más interesante es que al aplicar el algoritmo de Modularity Class normalmente utilizado para la identificación de comunidades, han aparecido 34 comunidades distintas. De las cuales, dos suponen el 82,8% de la red (imagen 1), lo que muestra una clara polarización en el seno de la red estudiada, sobre un hashtag relacionado con educación y política. La imagen 2 muestra el Componente Gigante de la red, esto es, el mayor grupo de nodos conectados entre sí. Si filtramos los datos representando aquellos nodos que hayn tenido al menos enlaces (in & out) podemos ver los nodos más relevantes según este criterio (image 3).  El vídeo muestra el porceso de representación de la red por medio del algoritmo OpenOrd.

commoncore CG 2

Imagen 1 (red completa)

Captura de pantalla 2014-01-30 a la(s) 18.19.32

Imagen 2 (Componente gigante)

Degree

Imagen 3. Filtrado por Degree

creative_commons

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