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

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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)?

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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 →

Evolución de las primarias en twitter, reaparecen algunas comunidades y cambian los protagonistas

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El juego de las primarias en twitter cada vez va aumentando de intensidad. Esta semana el número de personas que han tratado sobre ellas ha pasado a más de 1000, dejando atrás los 700 habituales. Se nota un aumento en la actividad en twitter que viene asociado al aumento de actividad de las candidaturas que al estar ya en la fase final de recogidas de avales (supuestamente todas los tienen) pueden dedicarse más a la actividad comunicativa. Las citas y retwitts en bruto sigue encabezándolo Laia Bonet Como ya es habitual Laia encabeza el volumen de citas y RT, aunque en esta ocasión Jaume Collboni con su perfil personal y el de campaña juntos la superarían. Jordi Martí y el perfil de campaña reaparecen en las posiciones de cabeza mientras que Rocío pierde el segundo puesto en citas y menciones igual que Carmen Andrés que pasa al noveno puesto. El detector Continua llegint →

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

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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.