Quantico - Modelo de Influencia Q-Score

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Presentamos nuestro modelo de cálculo de Influencia en Twitter.
Este modelo calcula la influencia de un usuario de twitter sobre las siguientes dimensiones: Popularidad (Seguidores), Autoridad (Calidad de Seguidores), Impacto (Conversaciones). El modelo se diferencia además porque se hace para un determinado país, en este caso presentamos el resultado de Perú, pero la metodología empleada ha sido la misma en todo América Latina.

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  • @jalbarracin Hola Javier. Muchas gracias por tu respuesta. Me queda clarísima la metodología, no lo había entendido así del PPT. Buen trabajo. Un abrazo!
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  • Hola Rodrigo, recién vi tu pregunta. La respuesta por partes: Lo primero que hacemos es seleccionar a todas las personas que tienen en su campo 'Location' Alguna de las ciudades, distritos, departamentos del Perú y los asignamos como Peruanos. También tomamos información de geolocalización. Con esto no se logra obtener más de 500 mil cuentas. Entonces recién ahí es que entra la clasificación por proporciones. Esta es una manera de lograr identificar a 'más personas'. No es que hemos usado esto como ÉL criterio. Pero con esto hemos pasado del típico 400-500K usuarios peruanos en twitter a 1.3 Millones. Espero esto aclare un poco más la metodología. Muchas gracias por las preguntas.
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  • Me parece que lo que se está realizando para calcular el número es contabilizar sólo considerando a los que siguen a Twiteros peruanos y no a los que siguen exclusivamente a los de otros países. Imagino que por que sería un universo demasiado grande de Twiteros a quienes los peruanos siguen y la intención es medir sólo de 1 país.
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  • Hola Javier,

    Mi nombre es Rodrigo Gozalo, trabajo en Investigación de Mercados. Tengo una duda puntual sobre el cálculo de la muestra. Corrígeme si me equivoco, pero de acuerdo a la diapositiva 6 entiendo que has definido como peruanos a aquellas personas que siguen a una proporción mayor de peruanos que de extranjeros, ¿cierto?

    ¿Por qué consideras este el mejor criterio de selección? No significa esto dejar de lado a un porcentaje de la población peruana, que si bien sigue un mayor porcentaje de extranjeros, seguramente es mucho más selectiva al momento de elegir a quienes seguir en Perú (por lo mismo que sigue menos peruanos que extranjeros?). Podríamos hasta hipotetizar que el criterio de selección de estas personas es más ácido, ¿no crees?

    De todos modos el cálculo que has realizado me parece muy interesante, algo que nadie ha hecho antes de ese modo en Perú. Sí creo que tiene oportunidades de mejora interesantes para consolidarse como un buen primer indicador confiable del nivel de influencia de cuentas peruanas.

    slds,

    Rodrigo
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Quantico - Modelo de Influencia Q-Score

  1. 1. Q-Score: Modelo de Influencia en Twitter Javier Albarracín / @jalbarracin Quántico Trends Quántico – 4 de Febrero de, 2012 Trends™
  2. 2. Q-Score 2 01 Introducción
  3. 3. Q-Score 3 Q-Score: ¿Porqué un nuevo modelo?01 Existen muy buenos modelos vigentes para el cálculo de influencia de actores en twitter. Entre ellos están Klout, Peer Index, Kred, Twitalyzer y otros. En general todos los modelos miden la influencia de un usuario en toda la red sin considerar límites geográficos o culturales. Se puede afirmar que todos los scores existentes comparten la misma visión: no consideran la influencia dentro de un país o ciudad determinados. Q-Score es diferente. Partimos por identificar el universo de actores en twitter de un país (por ejemplo Perú) y luego calculamos la influencia que tiene cada uno de ellos sobre este universo acotado. Esto permite saber con mayor precisión cuan influyentes son las personas dentro del país que se está estudiando.
  4. 4. Q-Score 4 Ficha técnica del Q-Score01 Q-Score es propiedad intelectual de QuanticoTrends 1.3+ Millones de personas (Peruanos en Twitter). Este universo ha sido estimado tomando en cuenta las relaciones que hay entre usuarios peruanos y va más allá del uso de la localidad expuesta por el usuario o twits geolocalizados. Universo El Score se calcula semanalmente y registra las principales menciones, quotes y RT's de los ultimos 60 días. El presente score ha sido calculado el dia 3 de Febrero de 2013. Período de Estudio Son 3 dimensiones las que se consideran: - Popularidad: El numero de Followers que tiene una cuenta - Autoridad: El puntaje que recibe de sus seguidores - Impacto: El impacto de la cuenta en menciones, quotes y Rts durante el período de estudio. Dimensiones Resultado Final Se presenta un puntaje (“Q-Score”) que tiene como límite menor 0 y mayor 100. Siendo 100 el de mayor influencia.
  5. 5. Q-Score 5 02 Proceso del modelo y resultados TOP10
  6. 6. Q-Score 6 Primer paso: Identificamos 1.3 millones de Peruanos. Usando la proporción de “peruanos conocidos”. 02 Fuente: Análisis QUANTICO PE ? ? ? ? ? p(PeruanosN) X ? ? ? ? ? ? p(PeruanosN) > ? = “Peruanos Conocidos” 500 Peruanos peruanos conocidos seleccionados. Algunos ejemplos: @larepublica_pe 262.768 seguidores @elcomercio 481.019 seguidores @Uterope 62.137 seguidores Resultado: 1.3 Millones de Peruanos Identificados Hipótesis: “La proporción de peruanos conocidos que sigue un peruano, es mayor a la proporción de peruanos conocidos que sigue un extranjero.”
  7. 7. Q-Score 7 Segundo paso: Se obtienen los 1,000 usuarios de twitter peruanos con más seguidores (“followers”) 02 1,000 1.3MMUSUARIOS DE TWITTER PERUANOS SEGUIDORESDECADAUSUARIO OBTENEMOS LOS TOP 1,000 USUARIOS CON MAS SEGUIDORES EN PERÚ Fuente: Análisis QUANTICO
  8. 8. Q-Score 8 SE SELECCIONAN DE ESTE GRUPO ÚNICAMENTE PERSONAS QUE SON SEGUIDAS POR LOS 1,000 CON MAS SEGUIDORES (MENOR AL UNIVERSO) Tercer Paso: Se obtienen las personas que son seguidas por los 1,000 usuarios con más seguidores 02 1,000 1.3MMUSUARIOS DE TWITTER PERUANOS SEGUIDORESDECADAUSUARIO Fuente: Análisis QUANTICO
  9. 9. Q-Score 9 Cuarto paso: Dividimos los Top 1000 usuarios con más seguidores en 8 grupos, cada uno con 125 usuarios 02 Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Grupo 4 Grupo 5 Grupo 6 Grupo 7 Grupo 8 1-125 126-250 251-375 376-500 501-625 626-750 751-875 876-1000 128 puntos 64 puntos 32 puntos 16 puntos 8 puntos 4 puntos 2 puntos 1 punto Grupo Orden de Usuario Puntaje que otorgarán a quienes ellos siguen Ejemplo: Cada uno de los top 125 usuarios (los 125 “más seguidos”) otorga 128 puntos de autoridad a todas las personas que sigue. Fuente: Análisis QUANTICO
  10. 10. Q-Score 10 Quinto paso: Cada usuario del Top1000 “entrega” puntaje de Autoridad a todos los usuarios que él sigue. 02 1,000 1.3MM USUARIOS DE TWITTER PERUANOS SEGUIDORESDECADAUSUARIO 128 pts 128 pts 128 pts 128 pts 128pts 64 64 pts 64 pts 64 pts 64 pts 1 pts 1 pts 1 pts 1 pts 1 pts Usuario Recibe 128+64+1= 193 pts Ejemplo: 2501 1,2MM Fuente: Análisis QUANTICO
  11. 11. Q-Score 11 Sexto paso: Para cada usuario calculamos el impacto en conversaciones que ha obtenido en los últimos 90 días 02 ULTIMOS 90 dias: Menciones, RTs y Quotes más relevantes @usuarioejemplo Fuente: Análisis QUANTICO 61d -> 90d 31d -> 60d 1d -30d
  12. 12. Q-Score 12 Proceso del Score: Resumen02 Q-Score es propiedad intelectual de QuanticoTrends Después de haber obtenido 1.3 millones de usuários peruanos seleccionamos a los TOP 1000 más seguidos (“más populares”) nos sirven como punto de partida. Cada uno de los 1000 usuarios más populares otorgará 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2 o 1 puntos a cada uno de los usuarios que sigue. Ese puntaje recibido lo llamamos “Puntaje de Autoridad”. Se obtienen las menciones, quotes y RTs de los últimos 90 dias para todos los usuarios que han recibido al menos 1 punto de autoridad. Se calcula el “Q-Score” (Score de 0-100) para cada uno de los usuarios que han sido considerados en el proceso. Popularidad: Top 1000 Usuarios Autoridad Recibida Impacto en Conversación Q-Score
  13. 13. Q-Score 13 03 “Q-Score”: Primeros Resultados v1.0 TOP 25 Usuarios
  14. 14. Q-Score 14 Niveles de Influencia según “Q-Score” alcanzado03 Fuente: Análisis QUANTICO Muy Alta Influencia Alta Influencia Media Influencia Influencia Estándar 50 – 100 35 – 49 20 – 34 < 20 Q-Score Usuarios 100 Usuarios 500 Usuarios 4,400 Usuarios 1.3MM+ Usuarios Descripción 100 usuarios en su mayoría medios, periodistas, políticos y líderes de opinión que usualmente lideran las conversaciones en Twitter. 500 usuarios en su mayoría políticos, periodistas, artistas y líderes de opinión que frecuentemente lideran las conversaciones en Twitter. 4,400 usuarios en su mayoría personas naturales líderes de opinión que en ocasiones lideran las conversaciones en Twitter. 1.3+ millones de usuarios en su mayoria personas naturales seguidores de usuarios influyentes. Utilizan Twitter como medio de información y compartir opinión personal.
  15. 15. Q-Score 15 TOP 20 Usuarios según Q-Score03 * Usuarios peruanos de acuerdo a definiciones propias de Quántico, universo 1.3MM 1. @elcomercio 2. @Peru21pe 3. @RPPNoticias 4. @larepublica_pe 5. @rmapalacios 6. @malditaternura 7. @gianmarcomusica 8. @alvarezrodrich 9. @gaston_acurio 10.@Capital967 11. @Ollanta_HumalaT 12.@VeroLinaresC 13.@BrunoPinasco 14.@NadineHeredia 15.@lamula 16.@valiabarak 17.@MilagrosLeivaG 18.@uterope 19.@terrape 20.@SusanaVillaran Q-Score Seguidores Impacto 90d Categoría 78.62 71.75 69.48 69.10 67.66 67.10 67.00 66.13 65.38 65.28 64.31 64.12 64.07 63.54 63.12 62.97 62.72 62.67 62.28 61.41 542,562 292,453 175,256 182,484 370,036 277,037 592,204 243,946 378,597 224,199 475,343 169,276 567,229 365,915 83,160 78,111 80,693 72,054 88,001 108,836 129,351 49,154 63,685 65,693 30,194 31,702 59,921 19,213 5,676 50,753 11,714 9,937 16,847 8,703 30,104 7,952 23,822 16,089 15,539 27,531 Medio Medio Medio Medio Periodista Periodista Artistas Periodista Emprendedores Medio Política Periodista Lider Opinión Política Medio Periodista Periodista Periodista Medio Política
  16. 16. Q-Score 16 Resumen Final03 * Usuarios peruanos de acuerdo a definiciones propias de Quántico, universo 1.3MM ● El presente documento muestra desde una visión de alto nivel el proceso por el cual se obtiene el Q-Score. El primer score de influencia que se calcula sobre un universo definido (en este caso “Universo de Peruanos en Twitter”) ● El “Universo de peruanos en Twitter”* considerado para este documento es de 1.3MM ● El “Q-Score” que se calcula para cada usuario, es un puntaje de 1-100 y se define sobre las siguientes dimensiones: ● Popularidad: Se obtienen los TOP 1000 usuarios más seguidos (“más populares”) ● Autoridad: Cada usuario recibe puntaje de Autoridad de los usuarios más populares ● Impacto: Para cada usuario se calcula el impacto que genera en conversaciones (RTs, menciones, quotes) ● Se consideran cuatro niveles de influencia: ● Q-Score >= 50 (“Muy Alta Influencia”) ● Q-Score >= 35 < 50 (“Alta Influencia”) ● Q-Score >= 20 < 35 (“Media Influencia”) ● Q-Score < 20 (“Influencia Estándar”) ● Se presenta a manera de ejemplo los Top 20 usuarios con mayor puntaje “Q-Score”
  17. 17. Q-Score: Modelo de Influencia en Twitter Javier Albarracín / @jalbarracin Quántico Trends Quántico – 4 de Febrero de, 2012 Trends™

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