Este documento presenta un resumen de la historia y los tipos de análisis de redes sociales. Comienza con los orígenes del análisis de redes con Euler y continúa describiendo conceptos como las matrices de adyacencia, sociogramas, redes aleatorias, el efecto de seis grados de separación, redes de preferencia de unión, y medidas de centralidad. Finalmente, recomienda la herramienta Gephi y recursos adicionales para el análisis de redes sociales.
15. Grid circular + redirección de enlaces
Efecto small-world:
• Caminos cortos
• Clustering alto
Redes small-world
16. Redes pref. attachment. Barbasi
Clustering alto | caminos cortos | distrib. grado como ley de potencias
Aparece el llamado Efecto Mateo
17. Centralidad de grado
La importancia de los nodos
depende de su grado.
En Twitter
• Número de seguidores
• Número de retuits
18. Closeness
Son los nodos que están más cerca
de todos los demás nodos de la red
Desde ellos todos los caminos al
resto son más cortos
19. Betweenness
Son los nodos por los que pasan más
caminos
Puede que sean nodos poco
importantes (por su grado), pero si
desaparecen se desconecta la red.
Son vitales para la difusión (ej, memes)
27. ¿QUÉ LEER?
Duncan J. Watts. Six Degrees: The Science
of a Connected Age, W. W. Norton and
Company. 2003.
A.L. Barabasi. Linked: The New Science of
Networks, Perseus, Cambridge, MA, 2002.
Mark Buchanan. Nexus: Small Worlds and
the Groundbreaking Theory of Networks
W. W. Norton and Company. 2003
.
28. ¿QUÉ VER?
BBC. Six Degrees of Separation
http://topdocumentaryfilms.com/six-degrees-of-separation
The RSA. The Power of Networks
https://www.youtube.com/watch?v=nJmGrNdJ5Gw
BBC. Sharing the Beauty of Networks
https://www.youtube.com/watch?v=9dcdjcyA-8E
30. DATASETS
Stanford Large Network Dataset Collection (SNAP)
https://snap.stanford.edu/data/
The Koblenz Network Collection
http://konect.uni-koblenz.de
University of Michigan (Newman)
http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata
Universitat Rovira y Virgili (A.Arenas)
http://deim.urv.cat/~aarenas/data/welcome.htm