Evolución de las primarias en la red: primeros compases de lo que ya es campaña

Como llevo haciendo desde hace semanas, sigo con el análisis del debate de primarias en twitter. En un principio antes de lanzar las búsquedas y el análisis pensé que la campaña “IndyxMartí” hubiera tenido un efecto demoledor, y aunque se ha notado, el efecto en el debate de primarias no ha sido tan contundente. Aunque Jordi Martí se ha visto beneficiado (veremos si el efecto es temporal o permanent) otras acciones en la red han sido tan o más relevantes, el debate en RAC1, la campaña de trabajadores de TV3 contra la privatización interpelando a los candidatos o la campaña masiva que ha hecho el equipo de Carmen Andrés por recuperar espacio en la red. Las citas y retwitts en bruto, Laia sigue encabezando aunque el resto de candidatos le pisan los talones. Como novedad aparece Carmen Andrés con fuerza Como ya es habitual Laia encabeza el volumen de citas Continua llegint

Evolución de las primarias en twitter, Collboni y Laia configuran las comunidades más regulares de esta primera fase

Esta semana el juego de las primarias en twitter ha sufrido alteraciones, el número de participantes ha bajado ligeramente (de 1000 a 800, después de conseguir los avales los equipos se han relajado ligeramente) y las comunidades se han alterado notablemente. Como nota adicional, he incluido esta semana a Manel Fernández, que ha logrado superar el corte, y a partir de ahora lo iré incluyendo en los análisis de twitter. Las citas y retwitts en bruto sigue encabezándolo Laia Bonet Como ya es habitual Laia encabeza el volumen de citas y RT, pero ya no es tan abismal la ventaja como en las primeras semanas, por ejemplo Jaume y su perfil corporativo sumados o Jordi y su perfil corporativo sumados la superarían. Esto es un indicador: los fanboys de cada canidato tienen efecto pero a medida que la masa crítica crece y los fanboys del resto de candidaturas se compensan Continua llegint

Ayuda para entender grafos II, ¿qué es el eigenvector (relevancia)?

Siguiendo con la labor para ayudar a entender mejor los términos de la teoría de grafos que utilizo para analizar las conversaciones en las redes y los análisis de redes sociales que voy plasmando en mi blog, he creado este segundo test para entender que significa “nodos más relevantes” o eigenvector. “Eigenvector” es una medida que algunos conocéis para las webs como “Page Rank”. Mide la capacidad de influir de un nodo en la red. Si un nodo está unido a nodos muy importantes tendrá un “eigenvector” o “relevancia” más alta, de la misma forma que Google clasifica las páginas valorando con más “Page Rank” si te enlaza la web de “yahoo” que si te enlaza el blog de tu prima. Es más difícil de identificar en una imagen que la “intermediación” ya que muchas veces no es tan intuitivo que nodo es más relevante que otro ya que es una medida relativa Continua llegint

Ayuda para entender grafos, ¿qué es la betweenness (intermediación)?

Más de uno, de dos y de tres me ha pegado una colleja por utilizar términos de la teoría de grafos para analizar las conversaciones en las redes y los análisis de redes sociales que voy plasmando en mi blog. Uno de los conceptos que más cuesta hacer entender es el  el de “betweenness” o “intermediación”, que mide el número de conversaciones (o caminos más cortos entre nodos aleatorios) que potencialmente pueden pasar por un nodo de la red. Indica en cierta manera si ese nodo es un punto de distribución entre comunidades. Es más fácil muchas veces identificarlo en un grafo sencillo que explicar que significa. Por ello he creado este pequeño test de 4 preguntas con grafos muy sencillos tanto visuales como imaginarios que ayudará a entender que es el “betweenness” de un nodo.