Muy lindo laburo, Mati, y gran ilustración de lo que se puede hacer con
Python en materia de análisis de redes sociales.
Como bien comentaba MartÃn, he hecho una tesis en estos temas ( sobre la
que estaré contando en la PyCon y la PyData el mes que viene) y me interesa
mucho seguir profundizando en el tema.
En particular, en cuestiones de estructura de red, análisis de influencia,
difusión de mensajes, etc. y también en analizar los contenidos que se
comparten, las temáticas que se generan, y su dinámica.
Para quien quiera experimentar en el tema, tengo algunos sets de datos
interesantes, y algo de código útil perdido en la maraña de cosas que es
ese repo que pasó MartÃn.
Un abrazo, gracias por compartir!
Post by MartÃn GaitánEntiendo de que analizar la "red" sólo haciendo foco en las cuentas de los
Post by MartÃn Gaitáncandidatos permite deducir algo de la fidelidad de los seguidores/votantes,
pero para nada es conclusivo de "las campañas" de cada espacio. Para esto
es sin dudas necesario hacer un análisis a nivel de grafos y analizar la
generación y flujo de contenido, por ejemplo estudiando la instalación de
tendencias.
Si, no tenia pretensiones de exhaustividad el análisis, sino tenia como
objetivo por un lado, producir información para un informe periodÃstico en
la tele que requiere sÃntesis extrema y poco complejidad. Y por otro,
introducirme de a poco en el mundo de la recolección y análisis de
volúmenes de datos, que no es lo que generalmente hago ni en lo que tengo
formación, pero me interesa mucho.
Post by MartÃn GaitánMi sensación (totalmente anticientifico este comentario, disculpas) es
que la campaña de Cambiemos en twitter está tercerizada en cuentas
anónimas, en general de tono sarcástico y provocador, donde abundan los
latiguillos. Evidentemente han sido muy efectivas para la consulidación de
un nucleo duro particularmente "anti-k".
Es buena hipótesis para armar un lindo laburito sobre el tema!
Pablo Celayes, compañero de Open Data Córdoba y a veces activo por acá,
hizo recientemente su tesis de licenciatura sobre clasificacion en grafos
sociales, por ahi te interesa para pegarle una mirada
http://www.famaf.unc.edu.ar/boletin/?p=3509
https://github.com/pablocelayes/sna_classifier
Buenisima data. Me viene joya para investigar. Gracias!
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La lista de PyAr esta Hosteada en USLA - Usuarios de Software Libre de
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