Detección y análisis de comunidades en redes sociales (#TodosSomosPolitécnico)

Erick López Ornelas, Rocío Abascal Mena, Sergio Zepeda Hernández

Resumen


Este artículo plantea la utilización del método de mapas jerárquicos para la detección de comunidades en una red social. El corpus utilizado en este artículo está basado en la interacción realizada en Twitter por un conjunto de actores, en el movimiento estudiantil del 2014 #TodosSomosPolitécnico. Al aplicar los mapas jerárquicos es posible identificar un conjunto de comunidades muy bien definidas en torno al movimiento. Un análisis basado en la visualización de las comunidades es realizado para corroborar la pertinencia de la detección.

Palabra(s) Clave(s): comunidades, mapas jerárquicos, redes sociales, Twitter.


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Referencias


M. Girvan, M. E. J. Newman, “Community structure in social and biological Networks”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United Statesof America. Vol. 99. No. 12. 2002. 7821–7826 pp.

S. Fortunato, “Community detection in graphs”. Physics Reports. Vol. 486. No. 3-5. 2010. 75–174 pp.

M. E. J. Newman, M. Girvan, “Finding and evaluating community structure in Networks”. Physical Review E - Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics. Vol. 69(2 Pt 2). No. 16. 2004.

R. Aldecoa, I. Marín, “Deciphering network community structure by surprise”. PLoS ONE. Vol. 6. No. 9-8. 2011.

H.-W. Shen, X.-Q. Cheng, “Spectral methods for the detection of network community structure: a comparative analysis”. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. Vol. 10. No. 13. 2010.

M. E. J. Newman, E. A. Leicht, “Mixture models and exploratory data analysis in networks”. Proc Natl Acad Sci USA. Vol. 104. No. 23. 2007. 9564–9569 pp.

M. Rosvall, C. Bergstrom, “Maps of random walks on complex networks reveal community structure”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Vol. 105. No. 4. 2008. 1118–1123 pp.

R, Cazabet, F. Amblard, C. Hanachi, “Detection of Overlapping Communities in Dynamical Social Networks”. Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Social Computing. 2010. 309-314 pp.

C. Palazuelos, M. Zorrilla, “FRINGE: A new Approach to the Detection of Overlapping Communities in Graphs”. ICCSA, Lecture Notes. 2011. 638-653 pp.

A. Stanoev, D. Smikov, L. Kocarev, “Identifying Communities by influence dynamics in social networks”. Physical Review. 2011.

J.-C. Delvenne, S. N. Yaliraki, and M. Barahona, “Stability of graph communities across time scales”. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 107. No. 12755. 2010.

Y. Kim, S.-W. Son, H. Jeong, “Finding communities in directed networks”. Phys. Rev. E. No. 81, 016103. 2010.

M. E. J. Newman, “Modularity and community structure in networks”. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. Vol. 103. No. 8577. 2006.

M. Rosvall, D. Axelsson, C. T. Bergstrom, “The map equation”. Eur Phys J Spec Top. Vol. 178. No. 13. 2009. 23 pp.






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