El  siguiente gráfico  interactivo muestra la monitorización cada 5 minutos de los seguidores de  @justinbieber, @ladygaga y @MadonnaMDNAday@MDNA.

Interactividad:

• Pasando el ratón por la gráfica se pueden ver la fecha y los valores numéricos de los elementos de las leyendas.
• Para hacer zoom, pulsar botón izquierdo del ratón y arrastrar.
• Para eliminar el zoom, hacer doble click

Desde el 29 de marzo estoy monitorizando el crecimiento de usuarios de la cuenta Twitter de  @MadonnaMDNAday @MDNA gracias a una sugerencia de Alberto Rodríguez (aka @almirot) socio fundador de Smetrica, una estupenda herramienta gratuita que mide páginas de Facebook (6.000 por ahora).

Nos puso en contacto Montse Fernández (aka @monsefc), doctoranda como yo y admiradora del trabajo de Smetrica pensando que sería bueno que nos conociéramos. Por mi parte me encantaron sus informes y por la suya mis experimentos le parecieron  interesantes. Alberto  me propuso seguir la evolución de la cuenta de Madonna de reciente estreno (tardío) en Twitter pensando que podría tener un enorme crecimiento como ocurrió con la cuenta de @Murdoch.

Para tener una referencia monitoricé también a sus colegas y máximas celebrities de Twitter @justinbieber y  @ladygaga siendo el resultado muy decepcionante ya que el crecimiento de la cuenta de Madonna no ha sido espectacular y está años luz de las rutilantes estrellas de Twitter.

Esta mañana me ha enviado Alberto un correo comentando las curiosas fluctuaciones de seguidores de  @ladygaga y @justinbieber desde el día 3 de abril. No sé que pensar, si las fans de están locas, si hay un bot que va borrando usuarios spam o si el API de Twitter no funciona bien.

En la siguiente imagen  muestra el zoom de una zona con fluctuaciones y como se puede apreciar los unfollowers aparecen exactamente cada cada hora, los de @ladygaga a las y media y los de @justinbieber a las y cinco.

¿Qué pensáis que puede ser?

En el anterior post hice mi primera tentativa de visualizar información de Twitter de forma automática gracias a una sugerencia de Alfonso Romay. Después de unos meses de darle vueltas a la idea de cómo hacer lo mismo con los experimentos, me decidí a realizar un panel de monitorización fácilmente configurable para presentarlos.

De un diseño inicial muy deslavazado, el panel ha ido mejorando hasta el nivel que me permite mi capacidad técnica y estética gracias a comentarios que he recibido de mis “betatesters”, a los que he asaltado sin rubor y les he robado un poco de su valioso tiempo. Quiero agradecer y reconocer sus contribuciones, sin las cuales los paneles no tendrían el aspecto actual, a Montse Fernández Crespo (@montsefc), a Ignacio Vázquez (IVZ57), a Tíscar Lara (@tiscar), a Carlos Magro (c_magro), a M. Antonia Costales (@MACostales)  y a Norberto Fernández (@nordez).

La home de acceso a los paneles está accesible desde t-hoarder.com. Desde allí, en un solo click, es posible ver los distintos experimentos, unos en curso  como La reforma laboral y los recortes, El caso Urdangarin, La campaña “Oro collection” de Loewe o El observatorio del arte y otros ya cerrados como El 38º Congreso del PSOE, La uc3m es TT en Twittter, Feria ARCO 2012 y 31 años después del 23F.

Hay dos tipos de paneles: el básico que presenta los datos obtenidos de una única consulta a Twitter y el compuesto que agrupa varias consultas. Este último es el que se usa para monitorizar elecciones (como en el 38º congreso del PSOE) ya que no es posible solicitar al Streaming API información de usuarios y de palabras claves en una única query.

Cada uno de los paneles dispone de una ayuda para poder comprender mejor los datos que se están mostrando y como interactuar en él.

De ahora en adelante podré compartir los experimentos que voy abordando sin que ello me reste mucho tiempo de los algoritmos más espesos para la tesis.

Hacia tiempo que quería visualizar dinámicamente los experimentos y gracias a que Alfonso Romay me sugirió lo siguiente en Twitter me he decidido a dar ese paso:

@congosto ¿Merece la pena hacer un análisis comparativo de crecimiento rápido en cuentas de Twitter? La de @rupertmurdoch es espectacular.

— Alfonso Romay (@AlfonsoRomay) January 2, 2012

El resultado es la monitorización del crecimiento de seguidores de Rupert Murdoch en Twitter que se actualiza cada 5 minutos.

• La primera gráfica muestra el acumulado de seguidores diarios hasta el momento actual
• la segunda muestra los seguidores por unidad de tiempo. El grano más pequeño es el minuto y es posible hacer zoon temporal de 1 minuto a un año. pasando el ratón por la gráfica se muestra en la esquina superior derecha el número de seguidores con la fecha y hora

Ambas visualizaciones están realizadas con el API de visualización de google.
Nota: el día 3-01-2012 de 20 a 22 no existe medida por unidad de tiempo debido a un error mío copiando archivos.

En el 2011 he rescatado los twees de los momentos más  significativos del año antes de que fluyeran al mar del olvido y he querido hacer un timeline que aporte luz a la atención que prestamos a distintos acontecimientos.

Timeline de publicación

Sorprende ver como al fútbol se le presta mucha más atención que a la política, aunque hay que tener en cuenta que la Champion League es un acontecimiento internacional.

Timeline de usuarios

Se aprecian varios “techos” de atención de los usuarios ante un acontecimiento: 500.000 para el fútbol, 160.000 para política y 65.000 para activismo

Tweets Rescatados

He rescatado del olvido un puñado de tweets que fueron los más mencionados durante los acontecimientos del 2011

• Ley Sinde

No accesible en Twitter, recogido en Favstarr’s

Pásalo. Publícalo: Un Gobierno en funciones no puede aprobar hoy la ‘Ley Sinde’.bit.ly/uI892R

— Luis Alfonso Gámez (@lagamez) December 2, 2011

• 15M

Zapatero a Sinde: “Mierda Ángeles. Con lo tranquilos que los teníamos descargándose cosas” #acampadasol

— Lucía Taboada (@TaboadaLucia) May 18, 2011

Tantos años reprochando a los jóvenes su ‘pasotismo’ y cuando reaccionan también se les reprocha. Un poco de coherencia..#15m #acamapadasol

— Jesús Maraña (@jesusmarana) May 18, 2011

• 15O

Hace 5meses empezamos a soñar. Hoy despertamos y vemos que el sueño es global. Casi 1000 ciudades. ¡No te quedes en casa! #live15O #vive15O

— Democracia real YA! (@democraciareal) October 15, 2011

• 7-N Debate Rubalcaba-Rajoy
  

Rajoy ha mirado 585 veces sus papeles frente a las 48 de Rubalcaba #Rubalcabavenceyconvence

— _Rubalcaba_ (@_Rubalcaba_) November 7, 2011

Qué mala suerte hemos tenido. 8 años en el Gobierno y se le ocurren ahora todas las ideas.

— Mariano Rajoy Brey (@marianorajoy) November 7, 2011

Debate muy edificante. Rajoy fomentando la lectura, Rubalcaba la logopedia.

— Risto Mejide (@ristomejide) November 7, 2011

• 20N

Espero que Rajoy no recorte en twitter, que como nos dejen con 130 caracteres no respondo de mis actos.

— Alberto Romero (@AlberZeal) November 20, 2011

Lanzamos el hashtag #1persona1voto. Si se convierte en TT. Habrá movilización! #ordago15M

— Democracia real YA! (@democraciareal) November 21, 2011

• Madrid-Barça (último clásico)

Mou y yo tenemos sólo una cosa en común: a los dos nos gustaría ser tan grandes como Guardiola. #HalaMadrid uy no, espera, #forçaBarça

— Risto Mejide (@ristomejide) December 10, 2011

El año pasado tocó grafo-Belén, este año felicitaré con grafo-árbol de Navidad en dos versiones:

En gephi

(fichero de entrada  arbol.gdf, proyecto gephi)

Graphviz

(fichero de entrada arbol.dot)

Me ha sorprendido que aunque ambos equipos tienen un número similar de seguidores las menciones no han estado tan parejas

• Hubo más tweets que mencionaron al Madrid
• En el segundo tiempo del partido las menciones al Madrid descendieron y las de Barcelona aumentaron, aunque siempre fue más mencionado el Madrid. Lo mismo ocurrió con los hahstags en cuanto a la evolución de las menciones en el tiempo
• La afición del Madrid hace un uso más intensivo de los hashtags

En las siguientes imágenes se pueden comprobar estas observaciones

1. El fútbol genera más atención que la Política tanto antes como después del evento
2. En el fútbol participan más usuarios, casi el doble en la Política
3. En Política los usuarios son más activos que en el fútbol

Nota: tanto en el clásico como en el debate la tasa de tweets fue 50 tweets/segundo en las horas punta, que es la taxa máxima que proporciona el Streaming API de Twitter. Debido a esta saturación no se puede determinar la audiencia exacta a esas horas y por tanto no se puede determinar si hubo más audiencia de pico en el Fútbol que en la Política

El 2 de diciembre de 2009 nació el Manifiesto «En defensa de los derechos fundamentales en Internet» y por primera vez vi en Twitter como se organizaban los usuarios para protestar contra la Ley de la Economía Sostenible que bajo ese nombre incluía lo que luego se llamó la Ley Sinde.

De aquella protesta queda el estudio que realicé del hashtag #manifiesto que publiqué en marzo de 2010, que tuvo incluso su repercusión en prensa en 20 minutos y en ABC.  Retomé la monitorización de la protesta justo el día que dimitió Alex de la Iglesia y ayer que la ley pasó a mejor vida he querido hacer balance.

Nota: quiero advertir que estos datos son “de mínimos” ya que lo que he monitorizado es “Ley Sinde” y #leysinde por lo que puede haber tweets con otros hashtags que no se hayan recogido. No obstante, he pensado que sería interesante ver como ha evolucionado este tema en Twitter aunque los datos no sean totalmente completos.

En la siguiente gráfica muestra se encuentra el resumen de estos 10 últimos meses, y pulsando en ella se puede acceder a la imagen interactiva.

A continuación se encuentra un resumen de los mensajes más difundidos el día 2-12-2011

(para ver el contenido completo en html, pulsar en la imagen)

En la jornada de reflexión Javier de la Cueva se preguntaba sobre la vida de las cuentas de los candidatos después de la campaña 20N.

Jornada de reflexión. Qué harán las cuentas @conrubalcaba y @marianorajoy durante estas horas?

November 19, 2011 00:08 via webReplyRetweetFavorite

@jdelacueva

Javier de la Cueva

Wicho realizó un pronóstico

@jdelacueva Desaparecer del mapa. Una ya, y otra lo hará a partir del lunes :S

November 19, 2011 00:18 via Tweetbot for iPhoneReplyRetweetFavorite

@wicho

Wicho

Javier de la Cueva me mencionó

@wicho Siempre nos quedará @congosto para hacer una gráfica de actividades sobre tuitzombies

November 19, 2011 00:21 via webReplyRetweetFavorite

@jdelacueva

Javier de la Cueva

Congosto por alusiones lo comprobó: Wicho acertó al 50%.

La cuenta @conrubalcaba ya no existe cambio de nombre a @_rubalcaba_,pero la gente parece que no se ha dado cuenta y la siguen mencionado, sus mensajes irán a /dev/null

Me parece que existe un paralelismo entre la Movida madrileña del los 80 y la 2.0, que después de cinco años evolucionó. Mientras que unos se hicieron famosos y le sacaron rentabilidad, otros se quedaron en el anonimato y unos pocos perecieron por el camino. Afortunadamente la muerte en la 2.0 es sólo digital.

¿En qué me baso para llegar a esta conclusión? pues en las siguientes diferencias detectadas en los tweets del EBE10 y del EBE11

Los asistentes

Ha habido una renovación, solo el 20% de los que han tuiteado en el EBE10 lo han hecho en el EBE11. El siguiente diagrama de Venn representa los usuarios que participaron sólo en el EBE10 (5.945), en ambos EBEs (1.423) y sólo en el EBE11. (5.031)

La forma de tuitear

El EBE es un lugar idóneo para “desvirtualizar” o reencontrase en esta cita anual, por tanto muchos de los asistentes se conocen entre si y “chatean” en Twitter (uso el reply). Del EBE10 al EBE11 ha disminuido el reply pasando del 16% al 11%, mientras que los RTs han aumentado del 30% al  al 32%. Esto indica que la gente se conoce menos entre si  y por tanto chatea menos, socializando mediante el RT. En la siguiente gráfica se puede ver como evolucionan los Rts y replies cada día. Cabe destacar que en la víspera del EBE10 el número de Rts y replies fue casi el mismo lo que pudiera ser conversaciones sobre el viaje al evento, cosa que no ocurre la víspera del evento EBE11 en que ambos valores son más bajos y menos equilibrados.

Lo que se dice

La conversación ha cambiado, en el EBE11 se retuitea la asistencia a talleres, teniendo mucha importancia la formación. En el EBE10 aparece más información de logística.

(Para ver todos los mensajes pulsar en las imágenes con el texto)

Los más mencionados

Dándole un vistazo  los siguientes mapas de relaciones se aprecian la diferencias entre ambos años. Estos mapas son grafos de relaciones en lo que cada nodo es un usuario y se establece una conexión entre dos usuarios cuando uno menciona a otro. El tamaño del nombre cada usuario es proporcional al número de menciones recibidas por lo que los nombres más grandes son los más mencionados. Al grafo se le ha suprimido los arcos para que se vean con más claridad los nombres.

En el EBE11 aparecen como más mencionados profesionales de la comunicación, el marketing y de otros sectores, desapareciendo del primer plano algunos blogueros clásicos.

• EBE11: destaca ampliamente pedoj_ramirez y nuevos usuarios que no aparecían en el EBE10 

(pulsar en las imagen para ampliar)

• EBE10: Se pueden ver algunos blogueros clásicos como @edans, @amfumero, @asegovia y marcvidal que no aparecen destacados en el EBE11

(pulsar en las imagen para ampliar)

Las Apps

En EBE11 se aprecia un salto importante en el uso de móviles. Esto se debe en gran parte en una tendencia general en el uso de estos dispositivos pero también en un porcentaje puede ser debido a que los asistentes no están tan ligados al portátil como el año pasado. En el uso de las apps multiplataforma sorprende la caída de TweetDeck (propiedad de Twitter) y el incremento de uso de HootSuite, a esto no le encuentro una explicación.

]]> http://www.barriblog.com/index.php/2011/12/01/%c2%bfel-ebe-se-profesionaliza/feed/ 12 http://www.barriblog.com/index.php/2011/11/21/10%c2%ba-aniversario-de-mosaic/ http://www.barriblog.com/index.php/2011/11/21/10%c2%ba-aniversario-de-mosaic/#comments Mon, 21 Nov 2011 17:49:44 +0000 M.Luz Congosto http://www.barriblog.com/?p=1830 El pasado día 17 de noviembre tuve el placer de participar en el décimo aniversario de la revista digital multimedia Mosaic. Es gratificante ver como una publicación digital tiene tan larga vida y tan buena salud, pero no es de extrañar viendo el entusiasmo de la dirección del equipo editorial formado por Laia Blasco, Carlos Casado, Ferran Giménez.

Ferran hizo  un repaso de la historia de la revista y resultó que el origen de su nombre viene del browser Mosaic. Me sorprendió porque fui fan de este navegador y lo integré como sistema de documentación en un proyecto que estaba desarrollando en 1.994. Una coincidencia más con el espíritu de la revista, que apuesta por  la visualización como un componente emergente de la multimedia.

Laia presentó los resultados del taller de visualización de los alumnos que habían realizado varios plugings para WordPress que visualizaban el contenido de la revista  Mosaic durante estos últimos diez años.

Tuve la suerte de desvirtualizar y de escuchar la ponencia de Alberto Cairo, que acaba de publicar el libro “El arte funcional”. Es gratificante aprender de personas como Alberto que estudian la comunicación visual de una manera integral teniendo en cuenta los factores de comunicación, estética, síntesis, interactividad, percepción del cerebro, etc… y que saben comunicarlo de una manera tan clara.

Por mi parte participé con una presentación titulada “Espectadora de Internet” que creo que define  muy bien como he vivido estos últimos años en Internet y como he ido observando los cambios que se han producido. Para los que tengan curiosidad, aquí está accesible:

Como remate final tuvimos una cena con todos los profesores del departamento Multimedia de la UOC en la que pudimos intercambian experiencias y opiniones. Me llevo muy buen recuerdo de este día y una camiseta del evento que me pondré en las ocasiones multimedia.

Antes que se cierren las urnas, aquí pongo unas conversaciones que ha detectado mi oreja mecánica escuchando los tweets emitidos por @conRubalcaba, @marianorajoy, @cayo_lara, @psoe,@ppopular, @iunida, @upyd, @Proyectoequo, @democraciareal, @acampadasol y su propagación por otros usuarios.

Para ver el fichero HTML con los textos, pulsar en las imágenes.

Último día de campaña

Jornada de reflexión

Votando que es gerundio hasta las 18:30

Valoración de los resultados (21 y 22 de noviembre)

Por primera vez un acontecimiento político acapara la atención en Twitter tanto como un Madrid-Barsa. A los expertos dejo este análisis y me ciño a poner a grandes rasgos como fue este debate en cuanto audiencias, guerra de hashtags, menciones a candidatos y mensajes más difundidos. No puedo entrar en más profundidad porque llevaría un tiempo importante y en este caso prima más la rapidez en obtener unas pinceladas que un estudio exhaustivo.  Cada cosa a su tiempo y a su medio de publicación.

Audiencias

Entre las 10 y las 11 (9-10 hora GMT) se alcanzaron velocidades de publicación de 50 TPS. Durante este periodo la media de publicación  fue de 2,5 Tweets/usuario. La incorporación al debate fue muy temprana, casi dos tercios de los usuarios se incorporaron al debate desde su inicio.

(pulsando en la imagen se accede a la imagen interactiva)

“Guerra” de hashtags

Se motorizaron los hashtags #ReiniciaElDebate , #seacaboelcirco, #ocupaeldebate, #undebatedecisivo, #debate2011, #debate, #caraacara. Como se puede apreciar en la siguiente imagen que recoge la evolución de los diez hashtags más mencionados, la magnitud de las menciones es bastante inferior al volumen total de tweets por lo que se deduce que hubo mucha dispersión de hashtags y muchos mensajes sin ellos.

Al comienzo del debate eran TT #ReiniciaElDebate y #seacaboelcirco. Sin embargo estos hashtahs no han sido los más mencionados. Al final el hashtag #eldebate fue TT,  que aunque no fue monitorizado se recogió por estar con otros hashtags supervisados. Los hashtags propuestos por los partidos #caraacara y #undebatedecisivo no fueron TT, pero #caraacara tuvo más menciones que los contra-hashtags #ReiniciaElDebate y #seacaboelcirco.

(pulsando en la imagen se accede a la imagen interactiva)

Menciones a Candidatos

La diferencia de las menciones fue mayor durante la hora punta 10-11 (9-10 hora GMT) en la que dos tercios de los tweets contenían menciones a Rajoy mientras que el 40% mencionaban a Rubalcaba.

(pulsando en la imagen se accede a la imagen interactiva)

Conversaciones

Las frases más mencionadas como siempre son las que van cargadas de ironía. El tamaño de la letra es función del número de repeticiones y el valor que aparece junto al caracter # es el número de veces que ha aparecido.

(No he podido integrar el html en el post, para ver el fichero original pulsar en la imagen)

]]> http://www.barriblog.com/index.php/2011/11/08/unas-pinceladas-sobre-el-debate-rubalcaba-rajoy/feed/ 0 http://www.barriblog.com/index.php/2011/09/12/revisado-no-por-mucho-tuitear-amanece-mas-temprano/ http://www.barriblog.com/index.php/2011/09/12/revisado-no-por-mucho-tuitear-amanece-mas-temprano/#comments Mon, 12 Sep 2011 12:10:27 +0000 M.Luz Congosto http://www.barriblog.com/?p=1714 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) y en 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 comunicación para hablar con 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 semana se iguala la frecuencia de publicación entre la mañana y la noche en todas las regiones.
• Comparación entre regiones:
  • Madrugadores vs. Trasnochadores la más madrugadora 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 islas no 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 usuarios únicos, 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
  • Sur: 6.489.029 tweets de 231.576 usuarios únicos
• Herramientas:
  • herramienta de minería de datos propia
  • Visualización con Tableau Public

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 más madrugadora 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 islas no 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 usuarios únicos, 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
  • Sur: 6.489.029 tweets de 231.576 usuarios únicos
• Herramientas:
  • herramienta de minería de datos propia
  • Visualización con Tableau Public