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