Topicos De Redes Sociales

Análisis estadístico de redes sociales: uno de los trabajos pioneros en este campo es el experimento de Milgram. Creo que es uno de los primeros trabajos de un análisis amplio de datos con propiedades estructurales a gran escala. Es la investigación más frecuente y común. La conducta de la conectividad de los nodos se examina para ver si la mayor parte de los nodos tienen pocas conexiones, conmuchos “hubs” o si los grados están distribuidos más igualmente. Se examina el comportamiento del agrupamiento de los nodos en redes sociales típicas. Otro tema importante en este tópico son las características temporales típicas de las redes sociales. Por ejemplo, examinando cómo varía la estructra a medida que crece la red. Dado que la red evoluciona a lo largo del tiempo, se puede añadir a la rednuevas entidades, aunque ciertas propiedades del grafo puedan continuar retenidas a pesar de esto. También se examina la conducta y distribución de las componentes del grafo.
Caminos aleatorios y sus aplicaciones en redes sociales: la clasificación jerárquica en redes es uno de los métodos mejor conocidos en la búsqueda en web. Empezando con bien conocido algoritmo PageRank de Google paraclasificar documentos web, el principio más amplio se puede aplicar para buscar y clasificar entidades y actores en las redes sociales. El algoritmo de PageRank usa técnicas aleatorias para el proceso de clasificación. La idea es que el enfoque del camino aleatorio [trayectorias vitales de las que hablo en #eduvida y que tienen sus algunso marcos teóricos como aprendizaje experiencial y aprendizajebiográfico de Peter Alheit) se usa en la red en orden a estimar la probabilidad de visitar cada nodo. Esta probabilidad se estima como el PageRank. Claramente, los nodos que están estructuralmente bien conectados tienen un PageRank alto y también son, naturalmente, de gran importancia. Las técnicas de camino/trayectoria aleatoria también se puden usar para personalizar el proceso de cálculo delPageRank polarizando el rango hacia tipos particulares de nodos y sus influencias.
Otro aspecto de investigación es la serindipia que emerge en el análisis de las trayectorias en redes sociales dinámicas.
Detección de comunidad en redes sociales: uno de los problemas más importantes en el contexto del análisis de redes sociales es el de la detección de comunidades. El problema de la detección decomunidad está próximamente relacionado con el clustering e intenta determinar las regiones de una red que son más densas en términos de la conducta de enlaces (clusters específicos por sus relaciones). El tópico está relacionado con el problema genérico de la partición del grafo, que particiona la red en regiones densas basadas en el comportamiento del enlace. Sin embargo, habitualmente las redessociales son dinámicas y esto conduce a algunos temas únicos desde el punto de vista de la detección de la comunidad. En tales casos, el contenido se puede aprovechar en ordenar a determinar grupos de actores con intereses similares. Se han creado una serie de algoritmos importantes sobre el problema de la detección de comunidad en redes sociales de larga escala. También es factible para alinvestigación de detección de comunidades en medios sociales.
Clasificación de los nodos en las redes sociales: En muchas aplicaciones, algunos de los nodos de la red social pueden ser etiquetados y puede ser conveniente para usar el atributo y la información estructural en la red social con vistas a propagar estas etiquetas. Por ejemplo, en una aplicación de marketing (todavía existen), se puede conocer aciertos nodos por estar interesados en un producto particular, y puede ser deseable utilizar el atributo y la información estructural en la red a fin de conocer otros nodos que también pueden estar interesados en el mismo producto. Las redes sociales también contienen una rica información sobre el contenido y la estructura de la red, que pueden ser aprovechados para este fin. Por ejemplo,...