Versión revisada del post No por mucho tuitear anamece más temprano. Lamentablemente cometí un error en el ajuste de la hora GMT a la hora de España. En vez de sumar 2 en las regiones de la Península y Baleares y 1 en Las Islas Canarias, lo resté, de forma que los datos están adelantados 4 horas. Además, por un fallo del algoritmo los datos correspondían a la última semana de julio y no a la media de los datos del mes . Esto cambia mucho el análisis y he preferido sacar una nueva versión del experimento y marcar lo que no era correcto en la versión anterior
Cada vez más Twitter forma parte de la rutina de las personas, desde el ordenador, la tableta o el smartphone los usuarios siguen su TL y publican sus tweets. Gracias a la movilidad el lugar no es un handicap, tan solo el descanso o las tareas prioritarias son un freno para su uso. Por este motivo, analizando la actividad de sus usuarios se pueden deducir sus costumbres, permitiendo responder a preguntas como estas:
¿Qué patrón de publicación siguen las distintas regiones de España?
¿Se publica más por la mañana o por la tarde o por las noches?
¿Qué regiones madrugan o trasnochan más?
¿Hay diferencia entre el Norte y el Sur o entre la Península y las Islas?
¿Cuál es el perfil de las regiones con grandes ciudades?
¿Qué patrones siguen cada uno de los días de la semana?
Todas estas preguntas tienen su respuesta en las siguientes gráficas que muestran porcentaje de tweets publicados en cada hora durante el mes de julio en distintas regiones de España:.
La primera de ellas muestra de forma diferenciada los patrones de publicación de la semana laboral y del fin de semana de cada una de las regiones de España. En esta imagen estática aparece destacado Madrid pero pulsando en ella se puede acceder a la gráfica interactiva y seleccionar otras regiones o una combinación de ellas para comparar los distintos patrones.
La segunda imagen recoge el patrón de cada uno de los días de la semana para cada una de las regiones de España. Lunes, martes, miércoles y jueves aparecen con color gris, el viernes con color verde, el sábado en color azul y el domingo en color rojo. Como se puede apreciar los viernes se separan un poco del patrón de los días laborables y los días festivos tienen su perfil particular. Pulsando en la siguiente imagen se puede acceder a una gráfica interactiva en la que se puede seleccionar cada uno de los días de la semana o una combinación de ellos.
Conclusiones
Patrón de tráfico:
En los dominios de Twitter nunca se pone el sol. Siempre hay usuarios tuiteando a todas horas, no existe la noche para Twitter.
El patrón de tráfico de Twitter es diferente al del teléfono: Los picos de tráfico de Twitter son a las 13:00 y a las 23:00 y las zonas valle son a las 19:00 (en días laborables)yen la madrugada. Este comportamiento es diferente al del teléfono en el que las horas cargadas son las 10:00-12:00 en la mañana y las 20:00 en la tarde y la zonas valle son las horas de la comida y la noche. Twitter, por tanto, es algo más que un canal de comunicaciónpara hablarcon los demás y se extiende a unas horas en las que la gente no se comunica habitualmente.
Festivos vs. laborables: En los días laborables se aprecia la transición del trabajo al ocio. La frecuencia de publicación va cayendo desde las 13:00 a las 19:00 para subir gradualmente hasta las 23:00 mientras que en los días festivos el porcentaje de tweets desde la mañana a la noche crece gradualmente. Por otra parte en los días festivos se aprecia que los usuarios se incorporan al TL entre una y dos horas más tarde que en los días laborables y el porcentaje de tweets nocturnos es inferior. El viernes es un día de transición de lo laboral a lo festivo, hasta la tarde se comporta como día laboral aunque la incorporación al TL es más temprana y más marcada por la mañana y por la noche se ajusta a un patrón de festivo, incluso más acentuado, con un porcentaje de tweets nocturnos inferior a los del sábado y a los del domingo. Parece que se tuitea más en horas de ocio, pero cuando “se sale a la calle” baja la intensidad de publicación.
Mañanas vs. Noches: En la mayoría de las regiones, salvo en Madrid, Cataluña y Baleares, se tuieta más por las noches que por las mañanas durante la semana laboral. En el fin de semanase iguala la frecuencia de publicación entre la mañana y la noche en todas las regiones.
Comparación entre regiones:
Madrugadores vs. Trasnochadores la másmadrugadora es Cataluña pero le siguen de cerca Madrid, País Vasco y Canarias. Los más trasnochadores son Aragón,Baleares y el Noroeste con un porcentaje superior al 2% de tweets entre las 3:00 am. a las 5:00 am. El Sur y Canarias son las regiones con el porcentaje más bajo esa franja horaria.
Norte vs. Sur: En el norte la transición del trabajo al ocio en la semana laboral es la más pronunciada que en el resto de regiones. No existen diferencias notables entre el norte y el sur, Incluso el patrón de publicación del País Vasco se parece más al del Sur que al del Noroeste.
Islas vs. Península: las islasno pueden ser más diferentes, Canarias es madrugadora y Mallorca es trasnochadora. Canarias se parece al Sur y Mallorca no tiene parecido con ninguna otra región.
Grandes ciudades: El volumen de tweets generados desde las grandes ciudades hace que las regiones a las que pertenecen queden condicionadas al patrón de las grandes urbes. Tanto Madrid como Cataluña muestran unos perfiles similares de publicación, ambas son madrugadoras y tienen menos actividad por la noche que por la mañana al contrario que resto de regiones.
Metodología:
Datos recogidos de Twitter del 1 al 31 de Julio de 2011, 32.878.321 tweets de 1.660.275 usuariosúnicos, con la siguiente distribución por regiones:
Aragón: 1.003.958 tweets de 46.219 usuarios únicos
Cataluña: 5.497.516 tweets de 284.585 usuarios únicos
Canarias: 871.765 tweets de 37.105 usuarios únicos
Levante: 3.016.412 tweets de 139.134 usuarios únicos
Madrid: 9.045.342 tweets de 586.313 usuarios únicos
Mallorca: 678.043 tweets de 41.318 usuarios únicos
Noroeste: 5.137.426 tweets de 234.447 usuarios únicos
País Vasco: 1.138.830 tweets de 59.578 usuarios únicos
Perdonar la confusión que puedo generar pero lamentablemente cometí un error en el ajuste de la hora GMT a la hora de España. En vez de sumar 2 en las regiones de la Península y Baleares y 1 en Las Islas Canarias, lo resté, de forma que los datos están adelantados 4 horas. Además, por un fallo del algoritmo los datos correspondían a la última semana de julio y no a la media de los datos del mes .
Esto cambia mucho el análisis, encontrarán tachado en este post lo que no es cierto y pueden acceder aquí a la versión revisada.
Cada vez más Twitter forma parte de la rutina de las personas, desde el ordenador, la tableta o el smartphone los usuarios siguen su TL y publican sus tweets. Gracias a la movilidad el lugar no es un handicap, tan solo el descanso o las tareas prioritarias son un freno para su uso. Por este motivo, analizando la actividad de sus usuarios se pueden deducir sus costumbres, permitiendo responder a preguntas como estas:
¿Qué patrón de publicación siguen las distintas regiones de España?
¿Se publica más por la mañana o por la tarde?
¿Qué regiones madrugan o trasnochan más?
¿Hay diferencia entre el Norte y el Sur o entre la Península y las Islas?
¿Cuál es el perfil de las regiones con grandes ciudades?
Todas estas preguntas tienen su respuesta en la siguiente gráfica que muestra el porcentaje de tweets publicados en cada hora durante el mes de julio en distintas regiones de España. En esta imagen estática aparece destacado Madrid pero pulsando en ella se puede acceder a la gráfica interactiva y seleccionar otras regiones o una combinación de ellas. En la gráfica aparecen de forma diferenciada los patrones de publicación de la semana laboral y del fin de semana
Esta imagen esta adenlantada 4 horas
Conclusiones:
En los dominios de Twitter nunca se pone el sol. Siempre hay usuarios tuiteando a todas horas, no existe la noche para twitter.
El mismo patrón de tráfico que el del Teléfono. Al ver la curva de tráfico de los tweets me vinieron a la memoria los tiempos en que trabajaba en conmuntación de circuitos porque se parece mucho al tráfico de llamadas telefónicas. Twitter no es más que otro canal para comunicarnos con los demás. Aunque tanto en la semana laboral como en el fin de semana los picos de publicación son a las 9:00 y a las 19:00, las curvas son algo diferentes. Durante la semana laboral toma forma de camello con dos jorobas pero en el fin de semana aparece una tercera joroba a las 11:00. Esta protuberancia puede deberse a los dormilones que se incorporan al TL y si esta hipótesis fuera cierta, los madrileños son a los que se le pegan más las sábanas.
Mañanas vs. Tardes: Madrid marca una diferencia en la semana laboral porque tuitea más por las mañanas que por las tardes, pero en fin de semana sigue el mismo patrón que el resto de regiones. ¿será que en los días laborables de 18:00 a 20:00 están todos los madrileños en el atasco de tráfico? En la hora de la comida el País Vasco y el Noroeste son los que tienen más baja la frecuencia de publicación, cosa totalmente lógica dado que la tarea de comer no es nada trivial en el norte y requiere de toda su concentración. Por las tardes el Noroeste y Canarias son los que tienen una mayor actividad tuitera.
Madrugadores vs. Trasnochadores la másmadrugadora es Cataluña pero le siguen de cerca Madrid, País Vasco y Canarias. Los más trasnochadores son Aragón y Baleares.
Norte vs. Sur: En cultura digital está todo por escribir. Se parece más el patrón de publicación del País Vasco al del Sur que al resto de las regiones del Norte.
Islas vs. Península: las islasno pueden ser más diferentes, Canarias es madrugadora y Mallorca es trasnochadora. Canarias se parece al Sur y Mallorca no tiene parecido con ninguna otra región.
Grandes ciudades: El volumen de tweets generado desde las grandes ciudades hace que las regiones a las que pertenecen queden condicionadas al patrón de las grandes urbes. Tanto Madrid como Cataluña muestran unos perfiles similares de publicación, ambas son madrugadoras y tienen menos actividad por la tarde que el resto de regiones..
Metodología:
Datos recogidos de Twitter del 1 al 31 de Julio de 2011, 32.878.321 tweets de 1.660.275 usuariosúnicos, con la siguiente distribución por regiones:
Aragón: 1.003.958 tweets de 46.219 usuarios únicos
Cataluña: 5.497.516 tweets de 284.585 usuarios únicos
Canarias: 871.765 tweets de 37.105 usuarios únicos
Levante: 3.016.412 tweets de 139.134 usuarios únicos
Madrid: 9.045.342 tweets de 586.313 usuarios únicos
Mallorca: 678.043 tweets de 41.318 usuarios únicos
Noroeste: 5.137.426 tweets de 234.447 usuarios únicos
País Vasco: 1.138.830 tweets de 59.578 usuarios únicos
Esta mañana nos hemos reunido en el campus de Getafe un grupo de entusiastas tuiteros de la uc3m, entre ellos: @barrogante, @ilthea, @mpuado,@yivhaa, @estebanmoro, @PacoLopezH, y @adolfoalvarez. Es una magnífica oportunidad de conocernos personalmente y compartir conocimientos, experiencias y aficiones. Espero que venga cada vez más gente y que de estas reuniones salgan iniciativas interesantes.
Hoy he desvirtualizado a @ilthea, que sorprendente es de mi mismo departamento y nuestros laboratorios están a escasos metros, algo similar a lo que me ocurrió hace un par de años cuando me enteré que @estebanmoro trabaja en el edificio de al lado.
Hoy me ha tocado hablar a mi y he intentando hacerlo con un puntito de humor. Antes de pasar a la presentación quiero advertir que he usado un lenguaje que pudiera recordar a las crónicas de CarlosZree, lo cual no quiere decir más que es fruto de la imitación al mismo modelo cervantino. Soy seguidora de este ingenioso blog, cuyo autor es un misterio para todos.
La semana pasada asistí en el MediaLab–Prado a una reunión del centro de documentación 15-M. Esta iniciativa ha nacido en la acampada de la Puerta del Sol y tiene por objetivo preservar la información generada durante el movimiento 15-M, tanto el archivo físico como el digital. En la reunión se aportaron ideas para definir los procedimientos para la recogida, almacenaje y catalogación de la información. El objetivo final es crear un archivo de acceso libre a todos los ciudadanos para un uso sin restricciones.
La colección de tweets del 15-M que estoy recogiendo desde el 13 de Mayo no se puede compartir por los términos de uso del API de Tweet, Sin embargo, estos tweets contienen un gran porcentaje de enlaces que pueden ser extraídos y compartidos. Además, es posible realizar su catalogación en función del tipo de Website al que pertenecen y valorar su relevancia por el número menciones en el conjunto de tweets. Una vez realizada la clasificación de los enlaces para el archivo digital del centro de documentación 15-M, he pensado que sería una buena idea representarlos en la siguiente visualización interactiva con un layout de treemap.
El primer nivel del la visualización contiene una división por categorías en el que el tamaño es proporcional al número de menciones recibidas. Cada una de estas divisiones está subdividida en casillas que se corresponden con sitios Web y cuyo tamaño también es proporcional al número de citas.
La interactividad se puede realizar bien pasando el ratón por una casilla y se obtendrá el nombre del Website o realizando una búsqueda en la entrada de datos situada en parte inferior de la visualización, en cuyo caso se iluminaran los datos seleccionados y en la parte superior derecha aparecerá el número de Websites y de menciones de la información seleccionada.
Metodología:
1.500.000 de tweets recogidos desde el 13 de mayo al 6 de juniode 2011 con el Streaming API de Twitter
Clasificación manual en categorías de los Websites más relevantes que corresponden al 80% de los enlaces. La clasificación se realiza por el dominio principal de la url por lo que si algún medio ha subido fotografías o vídeos a servidores que no son de su dominio no se catalogan como medio
Generación de los datos para visualizar agregando los enlaces por Websites catalogados
