{"id":123,"date":"2015-12-13T10:17:51","date_gmt":"2015-12-13T09:17:51","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=123"},"modified":"2015-12-13T10:17:51","modified_gmt":"2015-12-13T09:17:51","slug":"analisis-de-redes-sociales-el-poder-de-la-teoria-de-grafos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/analisis-de-redes-sociales-el-poder-de-la-teoria-de-grafos\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de redes sociales: el poder de la teor\u00eda de grafos"},"content":{"rendered":"

Cuando hablamos de procesamiento de datos, autom\u00e1ticamente a muchos de nosotros nos vienen muchos n\u00fameros a la cabeza, muchas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas, conclusiones cuantitativas, etc. Esto es as\u00ed, pero es que hay\u00a0mundo m\u00e1s all\u00e1 de los n\u00fameros. Dos de las explotaciones de datos que m\u00e1s popularidad est\u00e1n ganando en los \u00faltimos tiempos, especialmente derivado de que se estima (m\u00e1s arriba, m\u00e1s abajo) que aproximadamente\u00a0el 80% de los datos son desestructurados<\/a>, son el an\u00e1lisis de textos\u00a0y el an\u00e1lisis de redes sociales.<\/strong><\/p>\n

El an\u00e1lisis de textos o Text Mining<\/a>\u00a0hace \u00a0referencia al an\u00e1lisis de textos o contenidos escritos sin ning\u00fan tipo de estructura. Se calcula que\u00a0el 80% de la informaci\u00f3n de una empresa est\u00e1 almacenada en forma de documentos<\/a><\/strong>.\u00a0Sin duda, este campo de estudio es muy amplio, por lo que t\u00e9cnicas como la categorizaci\u00f3n de texto, el procesamiento de lenguaje natural, la extracci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de la informaci\u00f3n o el aprendizaje autom\u00e1tica, entre otras, apoyan el text mining (o miner\u00eda de texto).<\/p>\n

El segundo campo en el que veremos gran recorrido (ya lo estamos viendo) es el an\u00e1lisis de redes sociales o estructuras de grafos<\/strong>. Ya hablamos de ello en un art\u00edculo anterior<\/a>. No es solo an\u00e1lisis de las redes sociales entendidas como an\u00e1lisis de contenido de Social Media.\u00a0Es un estudio num\u00e9rico, algebraico, de una\u00a0representaci\u00f3n de conocimiento en formato de grafo. Un campo que mezcla la sociolog\u00eda y las matem\u00e1ticas (el \u00e1lgebra de grafos) en el que hay actores o entidades que interact\u00faan, pudiendo representar estas acciones a partir de un grafo.<\/p>\n

\"Un<\/a>
Un grafo o representaci\u00f3n de la interacci\u00f3n entre entidades o actores a trav\u00e9s del \u00e1lgebra de grafos (Fuente: http:\/\/www.adictosaltrabajo.com\/tutoriales\/web-htmlcomo-grafo\/)<\/figcaption><\/figure>\n

El inter\u00e9s por estudiar los patrones y estructura que esconden esta representaci\u00f3n de nodos y aristas ha crecido en los \u00faltimos a\u00f1os a medida que ha aumentado la relaci\u00f3n\u00a0entre agentes. Es decir, a medida que han crecido las redes sociales<\/strong> (\u00bfc\u00f3mo se relacionan mis clientes en facebook?), ha crecido la influencia de una persona en otra para comprar<\/strong> (los millenials\u00a0conf\u00edan m\u00e1s en la reputaci\u00f3n de sus amigos que en la publicidad de las marcas), las redes de proveedores y clientes han aumentado sustancialmente<\/strong> (por la globalizaci\u00f3n de la econom\u00eda y la interconexi\u00f3n internacional), etc., crece el inter\u00e9s por estudiar qu\u00e9 patrones pueden descubrirse para incrementar la inteligencia del negocio<\/strong>.<\/p>\n

\u00bfY por qu\u00e9 esto de inter\u00e9s ahora? En la medida en que un problema dado (acordaros, primer paso de un proyecto Big Data), puede ser\u00a0modelado mediante un grafo y resuelto mediante algoritmos espec\u00edficos de la teor\u00eda de grafos, la informaci\u00f3n que podemos obtener es muy relevante. Esto es algo que los top\u00f3grafos<\/strong> (c\u00f3mo enlazar las estaciones del metro de Nueva York de la manera m\u00e1s eficiente para todas las variables a optimizar -distancia, coste, satisfacci\u00f3n usuario, etc.-) o los antrop\u00f3logos<\/strong> (c\u00f3mo se han relacionado las especies y los efectos producidos unos en otros)\u00a0llevan muchos a\u00f1os ya explotando. Ahora, da el salto al mundo del consumo, la sanidad, la educaci\u00f3n<\/strong>, etc.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 nos puede aportar un grafo, una red social, y su an\u00e1lisis a nuestros interes?\u00a0Las redes sociales pueden definirse como un conjunto bien delimitado de actores<\/strong> como pueden ser individuos, grupos, organizaciones, comunidades, sociedades globales, entre otros. Est\u00e1n vinculados unos a otros<\/strong> a trav\u00e9s de una relaci\u00f3n o un conjunto de relaciones sociales. El an\u00e1lisis de estos v\u00ednculos puede ser empleado para interpretar comportamientos sociales de los implicados<\/strong>. Esto es lo que ha venido a denominarse el An\u00e1lisis de Redes Sociales<\/a> o ARS (Social Network Analysis, o SNA).<\/p>\n

Dentro del ARS, uno de los conceptos clave\u00a0es la Sociometr\u00eda<\/a>. Su fundador,\u00a0Jacob Levy Moreno<\/a>, la\u00a0describi\u00f3 como:<\/p>\n

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\u201cLa sociometr\u00eda tiene por objeto el estudio matem\u00e1tico de las propiedades psicol\u00f3gicas de las poblaciones; con este fin utiliza una t\u00e9cnica experimental fundada sobre los m\u00e9todos cuantitativos y expone los resultados obtenidos por la aplicaci\u00f3n de estos m\u00e9todos. Persigue as\u00ed una encuesta met\u00f3dica sobre la evoluci\u00f3n y la organizaci\u00f3n de los grupos y sobre la posici\u00f3n de los individuos en los grupos\u201d.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Usando una herramienta interactiva como Gephi<\/a>, \u00a0se puede visualizar, explorar y analizar toda clase de redes y sistemas complejos, grafos jer\u00e1rquicos y din\u00e1micos. Es decir, hacer sociometr\u00eda.\u00a0Una herramienta de este tipo nos permitir\u00e1 obtener diferentes m\u00e9tricas, que podemos clasificar en tres niveles:<\/p>\n

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  1. Nivel global de un grafo<\/strong>\n