Identificación de influyentes en twitter a través del análisis textual y la elaboración de grafos

Abstract

Las redes sociales digitales se han vuelto imprescindibles en la participación social y política creando espacios que se contraponen a los ya tradicionales medios de comunicación. En este artículo se presentan los resultados de la investigación realizada a partir de la extracción de un gran volumen de datos del caso UBER en México. La investigación sobre el fenómeno #UberSeQueda aborda distintos aspectos en el que la transparencia y la democratización de la información son el resultado del uso de Twitter. En este artículo se aplica un proceso computacional para extraer actores influyentes a partir de los mensajes enviados. La metodología utilizada se base en estudios que analizan las redes complejas explorando la interdisciplinariedad entre la Computación y las Humanidades para detectar actores influyentes. Se concluye, a partir del uso de grafos, que la preponderancia de los actores involucrados en un movimiento social basado en las redes sociales cambia constantemente en cortos lapsos de tiempo y que es necesaria la combinación de métodos que involucren tanto el perfil del usuario como el contexto actual.