Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter
Por su masividad y trascendencia, las redes sociales han captado un gran interés tanto de usuarios como de analistas. Son un campo de estudio novedoso donde, internautas de todo el mundo, interactúan entre sí permitiendo un contacto directo con personalidades destacadas de la sociedad. Numerosos tra...
Autores principales: | , , , |
---|---|
Formato: | Objeto de conferencia |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2014
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42282 |
Aporte de: |
id |
I19-R120-10915-42282 |
---|---|
record_format |
dspace |
institution |
Universidad Nacional de La Plata |
institution_str |
I-19 |
repository_str |
R-120 |
collection |
SEDICI (UNLP) |
language |
Español |
topic |
Ciencias Informáticas redes sociales procesamiento de texto grafos ingeniería de software |
spellingShingle |
Ciencias Informáticas redes sociales procesamiento de texto grafos ingeniería de software Pellecchia, Pablo Ibáñez, Leonardo Colman, Maximiliano Agüero, Martín Jorge Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter |
topic_facet |
Ciencias Informáticas redes sociales procesamiento de texto grafos ingeniería de software |
description |
Por su masividad y trascendencia, las redes sociales han captado un gran interés tanto de usuarios como de analistas. Son un campo de estudio novedoso donde, internautas de todo el mundo, interactúan entre sí permitiendo un contacto directo con personalidades destacadas de la sociedad. Numerosos trabajos de investigación analizan el comportamiento de los usuarios, el contenido de los mensajes y el modo que se propaga una idea u opinión a través de estas redes. En el siguiente trabajo se presenta una nueva herramienta denominada TwitterDigger, desarrollada con el propósito de medir la influencia de los usuarios de la red social Twitter. El software analiza las características de los mensajes emitidos por un usuario y los compara con los emitidos por su red de seguidores. A partir de ciertos atributos clave y mediante el resultado de aplicar una fórmula denominada Índice de Propagación, el sistema determina el nivel de propagación de un usuario. Finalmente se presenta un caso de estudio realizado a partir de un conjunto de datos reales y se obtienen las conclusiones. |
format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
author |
Pellecchia, Pablo Ibáñez, Leonardo Colman, Maximiliano Agüero, Martín Jorge |
author_facet |
Pellecchia, Pablo Ibáñez, Leonardo Colman, Maximiliano Agüero, Martín Jorge |
author_sort |
Pellecchia, Pablo |
title |
Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter |
title_short |
Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter |
title_full |
Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter |
title_fullStr |
Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter |
title_full_unstemmed |
Estudio para detectar usuarios influyentes de Twitter |
title_sort |
estudio para detectar usuarios influyentes de twitter |
publishDate |
2014 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42282 |
work_keys_str_mv |
AT pellecchiapablo estudioparadetectarusuariosinfluyentesdetwitter AT ibanezleonardo estudioparadetectarusuariosinfluyentesdetwitter AT colmanmaximiliano estudioparadetectarusuariosinfluyentesdetwitter AT agueromartinjorge estudioparadetectarusuariosinfluyentesdetwitter |
bdutipo_str |
Repositorios |
_version_ |
1764820473520062464 |