Grafos sociales: análisis de vínculos y relaciones

Grafos Sociales
Grafos Sociales

El análisis de los grafos sociales, esto es, el emergente de usuarios y vínculos de las redes sociales, presenta particularidades y diferencias respecto de otras estructuras del tipo red.

La particularidad de las redes sociales reside en una característica fundamental: lo que se conoce como Localidad o Ley de Localía. A grandes rasgos, nos dice que los usuarios suelen vincularse con otros usuarios de intereses similares (algo así como el proverbio “los amigos de mis amigos son mis amigos”). Muchísimo más si comparamos estas redes con otras fuera del espectro social, como redes de comunicaciones, transporte, etc.

Las redes sociales, como Facebook, Twitter, Instagram o Linkedin, permiten inducir comunidades o grupos de usuarios afines estudiando el sistema de vínculos y relaciones. Los grupos más cohesionados, aquellos donde existe una gran densidad de vínculos 1-a-1, permiten inducir características de grupo como “los amigos de la primaria”“compañeros de la facultad”“grupo de fútbol 11”, etc.

Luego, como un juego de espejos, los grupos que fueron definidos por las relaciones de sus integrantes, permiten inferir características no declaradas de los participantes. Si los integrantes de tu comunidad declararon hablar español y vivir en La Plata, con alta probabilidad vos hablarás español y vivirás en La Plata. Esto puede ser una obviedad, o no tanto cuando incurrimos en características del mundo privado, como religión, preferencia política, orientación sexual – Proyecto Gaydar, etc. Esta característica, derivada de la Localía, se la conoce como Homofilia. Y también se podría incurrir en modelos de comercialización: si el 40% de los integrantes del “grupo de fútbol 11” compraron botines, el porcentaje restante seguro estará interesado en adquirirlos.

Beneficios para el negocio
Beneficios para el negocio

¿Cómo por ejemplo, podemos inferir la edad de un usuario de Twitter que nunca declaró esas variables? Una aproximación a esa tarea sería la hipótesis de que personas de la misma edad siguen a los mismos usuarios referentes. Una idea -muy ingeniosa por cierto- sería buscar tuits con el texto “Feliz Cumpleaños”; dentro de esos tuits aparecerán menciones de la edad del cumpleañero y luego podrá desarrollarse un modelo de inducción de la edad. Mismas ideas se aplican para inducir el género, la nacionalidad y otras variables no dichas.

Otra cosa que sabemos es que en todos los grupos de amigos hay líderes, aquellos que están más conectados y que, por su característica de liderazgo, son escuchados por todo el grupo: aquellos encargados de organizar la juntada, conseguir el dinero para el alquiler de la cancha, etc. Esos amigos son los que tienen mayor grado de centralidad. En otros ámbitos, el grado de centralidad se aplicaría a cuáles son los papers académicos más relevantes o cuáles son los nodos de un tendido eléctrico con mayor riesgo de falla.

Volviendo a los grafos sociales de mayor escala, ellos serían los usuarios más relevantes en una conversación por Twitter o los influencers en campañas de publicidad micro-targetizadas. Un ejemplo de ello sería el análisis acerca de cuáles son las cuentas de Twitter más influyentes sobre un determinado tópico (en 7Puentes analizamos cuáles fueron los usuarios más influyentes respecto del debate en Cámara de Diputados sobre la Ley de Aborto Seguro, Legal y Gratuito)

Usuarios de Twitter

Localía, Homofilia y Centralidad, son características del estudio de grafos. Su aplicación en redes sociales adquirió una nueva semántica, permitiendo reconocer características ocultas de los usuarios, realizar campañas publicitarias personalizadas, reconocer influencers, etc.

Asimismo, es importante tener presente que estas técnicas y metodologías pueden extrapolarse al análisis de otras cuestiones, vitales y significativas para múltiples industrias. El desafío será entonces contar con profesionales con el conocimiento adecuado, como es el caso de 7Puentes, para poder aplicar este saber en beneficio del negocio.

 

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