801 resultados para Análisis de redes sociales


Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

La tecnología, el internet y sobre todo las redes sociales influyeron para que la sociedad civil por medio de imágenes, videos y mensajes lograra divulgar lo que estaba ocurriendo al interior de Egipto. Se pudo apreciar que las redes sociales actuaron como catalizador de las revueltas en el país.

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

Esta monografía pretende revisar la incidencia de las redes sociales, tanto tradicionales como virtuales, en el proceso de construcción del movimiento "la Ola Verde" en las elecciones presidenciales de 2010. Este movimiento se constituyó en un fenómeno político y social efímero que en pocos meses logró competir contra maquinarias políticas ya consolidadas pero que no logró la victoria electoral anhelada. Este trabajo de grado está estructurado en tres secciones las cuales nacieron a partir de una caracterización de tres etapas que atravesó la Ola Verde, estos son: la génesis, el crecimiento y el declive del movimiento. De igual manera, la presente monografía analiza el rol de las emociones en las redes sociales tradicionales y en las redes sociales virtuales (Facebook y Twitter).

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

Resumen basado en el de la publicación

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

Incluye Bibliografía

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

El análisis de sentimientos de textos en las redes sociales se ha convertido en un área de investigación cada vez más relevante debido a la influencia que las opiniones expresadas tienen en potenciales usuarios. De acuerdo con una clasificación conceptual de sentimientos y basándonos en un corpus de diversos dominios comerciales, hemos trabajado en la confección de reglas que permitan la clasificación de dichos textos según el sentimiento expresado con respecto a una marca, empresa o producto. Con la ayuda de una base de datos de colocaciones (Badele3000) y un gestor de corpus (Calíope) se han creado 200 reglas en español que han puesto de manifiesto algunas consideraciones a tener en cuenta en la siguiente fase del trabajo.

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

En este artículo se presenta un sistema automático de almacenamiento, análisis y visualización de información semántica extraída de mensajes de Twitter, diseñado para proporcionar a las administraciones públicas una herramienta para detectar y analizar de una manera sencilla y rápida los patrones de comportamiento de los ciudadanos, su opinión acerca de los servicios públicos, la percepción de la ciudad, los eventos de interés, etc. Además, puede ser usado como un sistema de alerta temprana, mejorando la eficiencia y rapidez de actuación de los sistemas de emergencia.

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

En este artículo se presenta un sistema automático de almacenamiento, análisis y visualización de información semántica extraída de mensajes de Twitter, diseñado para proporcionar a las administraciones públicas una herramienta para detectar y analizar de una manera sencilla y rápida los patrones de comportamiento de los ciudadanos, su opinión acerca de los servicios públicos, la percepción de la ciudad, los eventos de interés, etc. Además, puede ser usado como un sistema de alerta temprana, mejorando la eficiencia y rapidez de actuación de los sistemas de emergencia.

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

Hoy en día el exceso de información en Internet se puede convertir en una desventaja a la hora de buscar determinada información. El objetivo de la plataforma que presento es facilitar el acceso a esta información, en concreto, al grado de conocimiento de las empresas, sobre todo las startups o emergentes en Internet. Pensada para micro-inversores que quieres participar en un proyecto ilusionante y con futuro pueden utilizar la aplicación para conocer qué empresa tiene más probabilidades de triunfar por que ya lleva parte del camino andado y es conocida dentro de las redes sociales y páginas especializadas. Para conseguir ese conocimiento vamos a dar una calificación numérica al posicionamiento de esa empresa en las principales redes sociales, donde, mediante su API, obtenemos la información más relevante para posteriormente calificar con unos criterios a gusto del inversor, es decir, según la importancia que quiera darle a cada una. Además alimentaremos la aplicación con los artículos publicados en las páginas especializadas para que los usuarios puedan informarse de las últimas novedades del sector, puedan comentarlas e incluso añadir sus propios artículos. Programando nuestro propio Crawler o araña, visitaremos esas páginas de forma ordenada adquiriendo todos los links y descargando los artículos para guardarlos en nuestra aplicación. Aprovechándonos de esta funcionalidad vamos a pasar un buscador semántico para analizar todos esos artículos y medir si la empresa es nombrada y conocida en estas páginas especializadas. Dando un valor numérico a esas menciones y añadiéndolo a la puntuación antes mencionada. Como extra se añade el módulo de Ideas, destinado a esas ideas que se encuentran en la primera fase de desarrollo y que buscan inversión o ayuda de la comunidad para prosperar. Con la base en el gestor de contenidos DRUPAL que nos ayuda a dar facilidades a los usuarios por sus sencillas y completas interfaces gráficas, desarrollamos el proyecto en PHP con MySql

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

Antena 3 es una de las cadenas de televisión más importantes en España y es la cadena española pionera en la apuesta por las nuevas tecnologías. Por ello, es de interés analizar su web para determinar su oferta de contenidos y las herramientas utilizadas para interactuar con sus públicos identificando, además, el uso que hace de las redes sociales. Con este objetivo, se realiza un análisis cualitativo del sitio web centrado en analizar veintiuna variables focalizadas en los campos descritos (contenidos, interactividad y redes sociales). Estas han sido establecidas a partir de la combinación de parámetros formulados en la propuesta de análisis de webs de televisión de Codina, Aubia y Sánchez (2008) y los indicadores de interacción descritos por Rodríguez-Martínez, Codina y Pedraza-Jiménez (2012). Gracias a ellas, es posible determinar la carencia de Antena3 en la gestión de sus perfiles sociales y en la interactividad generada mediante la comunidad virtual que conforma a través de su espacio web. No obstante, estas variables también justifican cómo, a pesar de esto, antena3.com es un espacio en el que la cadena pone a disposición del usuario una completa y bien organizada oferta de contenidos apostando así, por la difusión de estos a través de Internet.

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

Social Rankings es una aplicación web que realiza un seguimiento en tiempo real de entidades en las redes sociales. Detecta y analiza las opiniones sobre estas entidades utilizando técnicas de análisis de sentimientos para generar un informe visual de su valoración y su evolución en el tiempo.

Relevância:

100.00% 100.00%

Publicador:

Resumo:

En los últimos años es evidente el éxito creciente de la gastronomía, no sólo como mercado económico sino también desde una perspectiva comunicativa. Entendida como una Industria Creativa, la gastronomía está adquiriendo cada vez más peso en el mercado de la comunicación y se están desarrollando planes estratégicos que acercan progresivamente el sector gastronómico a todos los públicos, democratizando el arte de la cocina y haciendo de éste un talento accesible y disponible para todos los públicos. En pleno contexto de crecimiento, las estrategias y recursos comunicativos que utilizan tanto los mass media como los propios restaurantes y profesionales de la cocina, se han de convertir en objeto de estudio necesario para entender, por ejemplo, de qué manera se explotan los recursos comunicacionales y cuál es el alcance de los mismos así como sus oportunidades. El presente artículo se centra en un análisis de contenido de las páginas webs y las redes sociales utilizadas por los ocho restaurantes españoles galardonados con tres estrellas por la Guía Michelin España-Portugal (2014), sometidos a estudio en la misma semana (del 15 al 21 de septiembre). El objetivo principal es tratar de conocer estrategia de comunicación online llevada a cabo por estos restaurantes y establecer la importancia que se les atribuye a los recursos web a la hora de contribuir tanto a la consolidación de sus propias marcas como a la propia Industria Creativa gastronómica. Los resultados muestran cierta disparidad en el uso tanto de los recursos web como de los social media y avanzan que el sector gastronómico y de la restauración española tiene un reto: seguir comunicando implicándose en mayor medida con la bidireccionalidad e invitación a la participación de sus públicos, con el objetivo de captar nuevos contactos, fidelizar a los clientes actuales y convertir a todos ellos en prescriptores de sus servicios.