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La (poca) soledad
del corredor de
fondo
Miguel Rebollo (@mrebollo)
DatabeersVLC, Noviembre 2016
Las carreras son una fuente enorme de datos
Strava: global heatmap
…pero son individuales
FundaciónTrinidad Alfonso: track maratónVLC 2015
o muestran datos acumulados
Maratón Espadán 2016. Elaboración propia
Una carrera no es algo individual
se forman pequeños grupos durante su evolución
Podemos considerar una carrera como una
red compleja
- cada corredor es un nodo de la red
- dos corredores se conectan si están “cerca”
Podemos considerar una carrera como una...
La red evoluciona con el tiempo
Elaboración propia
Estudiamos la formación de grupos
Importante:
¿cuándo se forma la componente gigante?
Wilensky, U: Giant Component Model. http://ccl.northwestern.edu/netlog...
si representamos cuantos grupos se
forman dependiendo de la distancia
que consideremos entre corredores,
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Maratón 2015. Componente gigante
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y = e
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el número de grupos y la distancia
entre ellos depende de un único
parámetro a ¿se puede predecir?
y = x-k
si representamos el valor del
parámetro a respecto a la distancia,
se ajusta a una ley potencial
Una carrera no es algo individual
Podemos predecir la formación de grupos y
la distancia entre ellos
I Carrera Never Stop ...
Distribución eficiente de recursos
Información en tiempo real
El análisis de redes sociales
- permite estudiar la carrera como un grupo
- detecta patrones comunes
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Charla en el Databeers de Valencia. Noviembre 2016

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La (poca) soledad del corredor de fondo

  1. 1. La (poca) soledad del corredor de fondo Miguel Rebollo (@mrebollo) DatabeersVLC, Noviembre 2016
  2. 2. Las carreras son una fuente enorme de datos Strava: global heatmap
  3. 3. …pero son individuales FundaciónTrinidad Alfonso: track maratónVLC 2015
  4. 4. o muestran datos acumulados Maratón Espadán 2016. Elaboración propia
  5. 5. Una carrera no es algo individual se forman pequeños grupos durante su evolución
  6. 6. Podemos considerar una carrera como una red compleja
  7. 7. - cada corredor es un nodo de la red - dos corredores se conectan si están “cerca” Podemos considerar una carrera como una red compleja
  8. 8. La red evoluciona con el tiempo Elaboración propia
  9. 9. Estudiamos la formación de grupos
  10. 10. Importante: ¿cuándo se forma la componente gigante? Wilensky, U: Giant Component Model. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/GiantComponent
  11. 11. si representamos cuantos grupos se forman dependiendo de la distancia que consideremos entre corredores, aparece una distribución exponencial
  12. 12. 0 200 400 600 800 1000 1200 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Maratón 2015. Componente gigante 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Media 2015. Componente gigante 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10K 2015. Componente gigante 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Never Stop. Componente gigante 5k 10k 42k21k esta distribución se mantiene independientemente de la distancia
  13. 13. y = e -ax el número de grupos y la distancia entre ellos depende de un único parámetro a ¿se puede predecir?
  14. 14. y = x-k si representamos el valor del parámetro a respecto a la distancia, se ajusta a una ley potencial
  15. 15. Una carrera no es algo individual Podemos predecir la formación de grupos y la distancia entre ellos I Carrera Never Stop Running “Nunca te rindas” 2015. Elaboración propia
  16. 16. Distribución eficiente de recursos
  17. 17. Información en tiempo real
  18. 18. El análisis de redes sociales - permite estudiar la carrera como un grupo - detecta patrones comunes - ayuda a la planificación del evento

Charla en el Databeers de Valencia. Noviembre 2016

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