SNA(Social Network Analysis)

09 - 2014

SNA: Intro

� Qué [no] es?� Architectura� Cuándo usarlo?...� Herramientas- Gephi� Componentes� Métricas� Casos de uso� Buenas Prácticas� Ejercicios

SNA: Agenda

SNA: ...no es Sociología

SNA: Arquitectura

� Comprender una red social (on/off line) o hacerla más eficiente

� Visualizar de forma gráfica una red y encontrar relaciones ocultas

� Descubrir patrones y caminos de información

SNA: Por qué y Cuándo?

� NodeXL: http://nodexl.codeplex.com/

� Gephi: https://gephi.github.io/

� NetMiner: http://www.netminer.com/sub02/sub02.php

� Pahek: http://pajek.imfm.si/doku.php

� Cytoscape: http://www.cytoscape.org/

� R with SNA lib: http://cran.r-project.org/

� otros ...

SNA: Herramientas

SNA: Herramientas - Gephi

Prácticas

Familiarizarse con Gephi

� sif� psmi� sbml� GraphML� kgml� GML� XGMML� BioPAX

SNA: Archivos

� cvs� tab� json� xls

� others...

SNA: Componentes

F

G

E

D

C

B

A

Nodos

Arista

s

SNA: Métricas - Degree

A

Nodos

Aristas

SNA: Métricas: Un/Directed Degree

F

G

E

D

C

B

A

SNA: Métricas - Peso / Ranking / Tipo

D

C

B

A

SNA: Métricas - Notación de Relaciones

nodos a b c

x 0 1 0

y 1 1 0

z 1 1 1

nodos

x b

y a

y b

z a

z b

z c

nodos

x b

y a,b

z a,b,c

SNA: Métricas - In/out Degree

A

B

SNA: Métricas - Componentes Conectados

Fuertemente

vs Débilmente

F

G

E

D

C

B

A

SNA: Métricas - Giant Component

Identificación de métricas

Prácticas

SNA: Métricas - Shortest path

C

F

G

E

D

B

A

A → F

A F

C

SNA: Métricas - Shortest path

Problema

del

viajante

Centrality

SNA: Métricas - Centrality

Indegree

OutDegree

Betweenness

Closeness

Node #

A 3

B 2

C 6

D 2

E 1

F 1

G 1

C

F

G

E

D

B

A

SNA: Métricas: Degree Ranking

C

Node #

A 3

B 2

C 6

D 2

E 1

F 1

G 1

Node #

C 6

A 3

B 2

D 2

E 1

F 1

G 1

Node #

A

B

C

D

E

F

G

Node #

A 1

B 0

C 12

D 0

E 0

F 0

G 0

C

F

G

E

D

B

A

SNA: Métricas: Betweenness Ranking

Cuán frecuente un nodo aparece en un camino crítico

Node #

A

B

C

D

E

F

G

Node #

A 1

B 0

C 12

D 0

E 0

F 0

G 0

C

F

G

E

D

B

A

SNA: Métricas: Betweenness Ranking

B

D

11,5

0,5

Node #

A

B

C

D

E

F

G

Node #

A 0,5

B 0

C 11,5

D 0

E 0

F 0

G 0

C

F

G

E

D

B

A

SNA: Métricas: Betweenness Ranking

H I

C

F

G

E

D

B

A

Node #

A

B

C

D

E

F

G

SNA: Métricas: Closeness Ranking

Node #

A 1,5

B 1,6

C 1

D 1,6

E 1,83

F 1,83

G 1,83

Node #

A 1,5

B 1,6

C 1

D 1,6

E 1,83

F 1,83

G 1,83

(1+1+1+2+2+2) / 6 = 1,5

Número de saltos por el camino crítico

CF

G

E

D

B

A

Node #

A

B

C

D

E

F

G

SNA: Métricas: Closeness Ranking

Node #

A 1,5

B 1,6

C 1

D 1,6

E 1,83

F 1,83

G 1,83

Node #

A 1,5

B 1,6

C 1

D 1,6

E 1,83

F 1,83

G 1,83O

(1+1+1+1+1+1) / 6 = 1

N ML

K

JI

H

Hops(N-K): 5 Hops(O-K) = Hops(c) + 1

SNA: Métricas - Modularidad

C

F

G

E

D

B

A

D

DD

D D

Quienes lo Usan

y cómo?

SNA: Quiénes lo usan? cómo?

� Seguros

� Bancos

� Redes Sociales

� Publicidad viral vs spam

� Propagación de virus/parches

� Mejorar comunicación intra-companía

SNA: Mi red LinkedIn

SNA: Twitter Influencers

SNA: Caso Twitter

Algunos datos:~190k tweets2 hashtags

La red:# usuarios: ~66,5k# aristas: ~156k

http://migueldelfresno.com/2014/04/super-influyentes-quienes-son.html

SNA: Caso Twitter

Giant Component

SNA: Caso Twitter

Sub-comunities

SNA: Caso Twitter

Resultado:

< 0,25% de nodos influyentes

SNA: Twitter Exposure vs Reach

https://blog.tweetreach.com/

SNA: Internet en nodos

SNA: Compañías de Análisis

Buenas Prácticas

...algunas

� Reducir el cruce de aristas

SNA: Buenas Prácticas

� Aristas homogéneas

SNA: Buenas Prácticas

� No superponer aristas y nodos

SNA: Buenas Prácticas

� Conocer dominio y variables

SNA: Buenas Prácticas

� Muestra significativa

� Revisar e invalidar

Ejercicios

Análisis de mi red de FBhttps://apps.facebook.com/netvizz/