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Análisis de datos en redes sociales: cómo visualizar las redes de tu competencia
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Análisis de datos en redes sociales: cómo visualizar las redes de tu competencia

administrador, 27 junio, 2014

¿Quieres aprender a analizar las redes de tu competencia y visualizar sus datos?

¿Cómo trabajas el análisis de datos en redes sociales? Con todas las de la ley, puedo asegurar que el futuro del análisis de datos es visual. Valga la redundancia, caer en el viejo dicho de que una imagen vale más que mil palabras… y en redes sociales, esa imagen es un diagrama de red o grafo.

Si quieres aprender a tener mayor control sobre la gráfica y análisis de tu red social -o la de tus competidores-, te voy a explicar cómo hacerlo con una sencilla hoja de cálculo.

Cómo analizar datos de redes sociales con NodeXL

Pero antes veamos una herramienta que te permitirá analizar los datos de redes sociales sin necesidad de conocer programación ni tener que teclear una sola línea de código. ¡Te presento NodeXL!

NodeXL es una herramienta de software libre (y gratuita) que permite analizar grafos sociales. Se instala como un complemento de Microsoft Excel, por lo que si sabes utilizar una hoja de cálculo no tendrás ningún problema en utilizarlo. Esta herramienta, que ha sido desarrollada por la Social Media Research Foundation, permite tambien importar y exportar datos a otras aplicaciones de análisis como GraphML, Pajek, y UCINet; además, una de las funcionalidades más potentes para los legos en programacion y APIs, es la posibilidad de extraer datos directamente de las redes sociales (sujeto a la disponibilidad del plugin adecuado; por ejemplo, existen plugins para Twitter y Facebook). Una vez se han almacenado los datos en una hoja de cálculo -NodeXL realiza esta acción de forma automática-, puede procederse al análisis y visualización de la red.

Si quieres conocer más sobre su funcionamiento, aquí te dejo un vídeo que lo detalla:

2009 – November – NodeXL – Demo – Mapping Twitter Social Networks “Digg” de Marc Smith en Vimeo.

Pero mejor veámoslo con un ejemplo.

Red de usuarios de Twitter que menciona @Cocacola_es

Hemos decidido analizar la red de usuarios de Twitter que menciona  al usuario @Cocacola_es, aunque cabe señalar que tambien podríamos haber analizado la red del usuario, la red de usuarios de una lista de Twitter o incluso otra cadena de búsqueda.

Habiendo realizado la extracción a las 22:50h (GMT) del 26 de junio de 2014, se han obtenido 284 aristas, 147 de ellas únicas y 137 con duplicados, y una densidad de red de 0,01319. Este último indicador nos muestra la alta o baja conectividad de la red, en este caso muy baja, y muestra que los usuarios que mencionan a @Cocacola_es no están conectados entre sí.

Aunque no es mi intención mostrarte en este artículo todas las funcionalidades de NodeXL, te recomiendo que sigas los consejos de Francisco Rangel en su artículo sobre cómo identificar influencers. NodeXL te ayudará en esta tarea, puesto que el gráfico que te muestro a continuación es configurable y dinámico, lo que te permitirá modificarlo para identificar a tus usuarios influenciadores. ¿Aceptas el reto?

Cocacola es e1403821623449 Análisis de datos en redes sociales: cómo visualizar las redes de tu competencia

Te dejo también una presentación en Slideshare para que veas cómo funciona el proceso:

Recursos de interés

Si quieres saber más sobre análisis de datos en redes sociales, te dejo aquí algunos recursos de interés:

Curso de análisis de redes sociales en español

El análisis de redes con NodeXL es sólo una pequeña parte de lo que puedes descubrir sobre esta materia, pero si te interesa el tema y quieres saber más, apúntate aquí o en el siguiente formulario y recibirás información sobre el lanzamiento del curso de análisis de redes sociales que realizará Socialancer.

 

 

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 Análisis de datos en redes sociales: cómo visualizar las redes de tu competencia

Últimas consideraciones

Desde que Stanley Milgram realizó en los años sesenta su famoso experimento del pequeño mundo, y en el que se pretendría constrastar la idea de los seis grados de separación, se han realizado diversos estudios para comprobar cómo las nuevas plataformas de redes sociales han llegado a alterar este número mágico. De este modo, por ejemplo, en 2011 Lars Backstrom obtenía que en Facebook un 92% de los usuarios lo están a sólo cuatro. Esta distancia se ha ido reduciendo desde el año 2008, cuando la distancia media entre dos usuarios era de 5,28 saltos, mientras en 2011 alcanzaba las 4,74 conexiones.

Obviamente, la realización de estos estudios requiere de una gran capacidad computacional y de ciertos conocimientos informáticos, entre los que se encuentra la programación (en compañías como Google y Facebook, el lenguaje escogido tiende a ser ‘R’, que se encuentra en el Top 20 de lenguajes de programación según Red Monk y en segunda posicion en el ranking de KDNuggets de herramientas utilizadas para minería de datos; aunque cabe indicar que Python parece disputar el interés en la comunidad científica, segun se puede observar en la evolucion de ambos terminos en Google Trends, en el siguiente gráfico).

 

Screen Shot 2014 06 17 at 00.36.01 Análisis de datos en redes sociales: cómo visualizar las redes de tu competencia [Python en rojo; R-cran en azul

 

¿Crees que con estos pasos podrías analizar tus propias redes? ¿Qué es lo que más te interesa del análisis de redes?

Fuente: Socialancer.com
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Fuente: LANZA IDEAS
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