Redes de influencias y líderes de opinión en las redes sociales

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se engloba en la línea general Social CRM. Concretamente, está vinculado a un trabajo de investigación llamado “Knowledge discovery in social networks by using a logic-based treatment of implications” desarrollado por P. Cordero, M. Enciso, A. Mora, M. Ojeda-Aciego y C. Rossi en la Universidad de Málaga, en el cual se ofrecen nuevas soluciones para la identificación de influencias de los usuarios en las redes sociales mediante herramientas como el Analisis de Conceptos Formales (FCA). El TFG tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación que permita al usuario crear una configuración minimal de usuarios en Twitter a los que seguir para conocer información sobre un número determinado de temas. Para ello, obtendremos información sobre dichos temas mediante la API REST pública que proporciona Twitter y procesaremos los datos mediante algoritmos basados en el Análisis de Conceptos Formales (FCA). Posteriormente, la interpretación de los resultados de dicho análisis nos proporcionará información útil sobre lo expuesto al principio. Así, el trabajo se ha dividido en tres partes fundamentales: 1. Obtención de información (fuentes) 2. Procesamiento de los datos 3. Análisis de resultados El sistema se ha implementado como una aplicación web Java EE 7, utilizando JSF para las interfaces. Para el desarrollo web se han utilizado tecnologías y frameworks como Javascript, JQuery, CSS3, Bootstrap, Twitter4J, etc. Además, se ha seguido una metodología incremental para el desarrollo del proyecto y se ha usado UML como herramienta de modelado. Este proyecto se presenta como un trabajo inicial en el que se expondrán, además del sistema implementado, diversos problemas reales y ejemplos que prueben su funcionamiento y muestren la utilidad práctica del mismo

Diseño e implementación de una aplicación informática para la observación de las interacciones sociales en ambientes naturales

Existen múltiples aplicaciones informáticas (Perea, 2008) para registrar conductas perceptibles que el desarrollo tecnológico actual ha posibilitado, pero la gran mayoría de los programas informáticos tienen problemas en facilitar la: observación, codificación, registro y análisis en contextos naturales; esto hace que dificulten la labor de los investigadores (Hernández-Mendo, Castellano, Camerino, Jonsson, Blanco-Villaseñor, Lopes, y Anguera, 2014). Este trabajo se inscribe en el marco de las investigaciones sobre software relacionados con la Metodología Observacional (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014, 2015). El objetivo general es el diseño e implementación de una herramienta que facilite la observación, codificación, registro y análisis de contextos naturales. Desarrollo Teórico HOISAN (Herramienta de observación de las interacciones en ambientes naturales) es una herramienta implementada haciendo uso de la plataforma .NET y del lenguaje C#, que nos ayuda en la tarea de observación, codificación, registro, descripción, manipulación y visionado de las conductas en el marco de la Metodología Observacional. Permite al usuario trabajar con varios tipos de datos (Bakeman y Quera, 1996). Por lo que respecta a la métrica del registro observacional se han calculado parámetros primarios y secundarios. El programa admite el intercambio de datos con programas específicos de uso en Metodología Observacional (SDIS-GSEQ, SAGT y THEME). Este programa satisface la vertiente más profesional al tiempo que la investigadora en su implementación. Hoisan permite un acercamiento a la Metodología Cualitativa con un carácter cuantitativo y mediante el análisis de los registros con producción verbal. Permite la estimación de la calidad del dato y realiza análisis secuencial de retardos y a partir de éste calcula los valores Z para un posterior análisis de coordenadas polares. Conclusiones El programa diseñado permite la realización de distintos cálculos de uso común en Metodología Observacional (MO) (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014, 2015). Esta característica hace al software Hoisan (Hernández-Mendo, López-López, Castellano, Morales-Sánchez y Pastrana, 2012) convertirse en una de las herramientas más completas para trabajar con MO en investigaciones de distintos ámbitos. Bibliografía Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2013). La metodología observacional en el ámbito del deporte. E-balonmano.com: Revista de Ciencias del Deporte 9(3), 135-160. http://www.e-balonmano.com/ojs/index.php/revista/article/view/139. Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2014). Metodología observacional y psicología del deporte: Estado de la cuestión. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 103-109. Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2015). Técnicas de análisis en estudios observacionales en ciencias del deporte. Cuadernos de Psicología del Deporte, 15(1), 13-30. Bakeman, R. y Quera, V. (1996). Análisis de la interacción. Análisis secuencial con SDIS y GSEQ. Madrid: RA-MA. Hernández-Mendo, A., Castellano, J., Camerino, O., Jonsson, G., Blanco-Villaseñor, A., Lopes, A. y Anguera, M.T. (2014). Programas informáticos de registro, control de calidad del dato, y análisis de datos. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 111-121. Hernández-Mendo, A., López-López, J.A., Castellano, J., Morales-Sánchez, V. y Pastrana, J.L. (2012). HOISAN 1.2: Programa informático para uso en Metodología Observacional. Cuadernos de Psicología del Deporte, 12(1), 55- 78. Perea, A. (2008). Análisis de las acciones colectivas en el futbol de rendimiento. Tesis doctoral no publicada. San Sebastián: Universidad del País Vasco.