Explicando los detalles de un grafo
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1/ El otro día publiqué el grafo de la reacción en Twitter tras el fallecimiento de Rubalcaba y me pidieron que lo explicase. Me acordé que @minipetite me había comentado que sería interesante escribir un hilo para explicar los detalles de los grafos y aquí está el hilo 👇
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2/ El grafo representa a los perfiles que publicaron o retuitearon al menos un tweet que contenía la palabra Rubalcaba. Los perfiles se representan como nodos (puntos) y los RTs como conexiones (líneas) entre retuiteador y retuiteado https://t.co/wXrcwehZ4F
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3/ La forma de retuitear nos define por ser endogámica, solemos hacer RT de lo que estamos de acuerdo. El algoritmo de modularidad agrupa a los nodos que tienen más conexiones comunes, clasificando los perfiles por afinidad en comunidades
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4/ Los nodos están coloreados por comunidad y las aristas del color del perfil retuiteador. El tamaño de los nodos es proporcional al número de RTs recibidos para que destaquen los perfiles con más impacto
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5/ El nombre de la comunidad se deduce de los perfiles más retuiteados dentro de ella. Es algo que no hace automáticamente @Gephi , la herramienta que renderiza el grafo, sino por inspección visual y por tanto está sujeto a interpretación
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6/ La forma del grafo la proporciona un algoritmo de fuerzas. Los nodos con conexiones más comunes se atraen y los que tienen menos se repelen. Esto hace que la distancia entre los nodos sea inversamente proporcional a las conexiones comunes https://t.co/eWAwQ1phU3
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7/ La distribución de los grupos nos muestra macroagrupaciones en bloques. Cuando hay consenso existe un solo bloque y cuando no, más de uno. En este caso hay dos bloques, que es la estructura que representa una controversia de un grupo a favor y otro en contra. https://t.co/iwTVk2xeuz
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8/ Dado un nodo (azul) sus vecinos son aquellos que están conectados en un solo paso a él. Su coeficiente de Clustering (agrupamiento) se calcula como el nº de conexiones entre sus vecinos dividido entre el nº de conexiones posibles. Cuando es 1 se llama clique (camarilla) https://t.co/DlgNeeak9j
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9/ El coeficiente de Clustering se puede apreciar visualmente en el grafo. En los tres perfiles @PSOE, @el_pais y @atticusuve observamos algo parecido a una cola de cometa que en realidad son muchos perfiles que han retuiteado pero que no están conectados entre sí (C=0) https://t.co/U9Cnu9xfIQ
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10/ Estos tres perfiles tienen tres tipos de conexiones 1-Los que solo han interactuado con ellos (imagen anterior) 2-Los que han interactuado con ellos y con conexiones débiles con otros perfiles (en la imagen) 3-Los que están fuertemente conectados con otros nodos https://t.co/1ucSZhqW75
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11/ Algunos perfiles retuitean a dos comunidades, la asignación a una comunidad depende de a qué grupo haya retuiteado más y en igualdad de RTs, la clasificación en un grupo es aleatoria. Estos perfiles parecen autopistas que conectan a nodos que han tenido mucho impacto https://t.co/Ct9w9rUr4r
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12/ Cuando en una comunidad los perfiles se retuitean mucho entre sí (mayor coeficiente de clustering) aparecen zonas densamente conectadas que visualmente son zonas de color tupido. Esto representa a comunidades activas e implicadas con el tema que se analiza https://t.co/Nr93RLOhYB
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13/ Cuando una comunidad no tiene un color tupido y se aprecia la estructura de conexiones de varios nodos muy retuiteados unidos entre sí por conexiones poco densas representa a una agrupación no muy implicada por el tema que se analiza https://t.co/QImkpeGUBz
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14/ Espero haber aportado algo de luz para la interpretación de los grafos y que con estas explicaciones podáis sacar vuestras conclusiones cuando miréis los grafos
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