Los hashtags del Sónar 2014 en Twitter

Gracias a la herramienta DMI twitter Capturing and Analysis Toolset hemos capturado un total de 232.880 tweets realizados entre el 12 y el 15 de Junio que contienen la palabra ‘sonar’. Para empezar a analizar los tweets, hemos definido las querys relacionadas con los escenarios de día y de noche, para poder saber cuántos tweets se referían a cada escenario y determinar si Twitter era más activo de día o de noche.

Ejemplo: village, hall, dome, complex, club, pub, etc.

Resultado obtenido:

Escenarios de día Número de tweets Usuarios
Sonar Village 668 410
Sonar Hall 364 235
Sonar Dome 612 351
Sonar Complex 153 88
Hall+D-P2 122 113
Despacio-P2 532 333
TOTAL 2451 1530

 

Escenarios de noche Número de tweets Usuarios
Sonar Club 697 501
Sonar Pub 535 416
Sonar Lab 1256 964
Sonar Car 3105 2509
2020Vision 113 102
TOTAL 5706 4492

 

Una vez analizados los tweets, nos hemos centrado en los hashtags que incluían estos tweets dependiendo de si son de día o de noche. Para ello, hemos incluido en las querys los nombres de los escenarios pertinentes.

  • village OR hall OR dome OR complex OR Despacio OR Sonard OR Sonarbyday—- DÍA
  • club OR pub OR lab OR sonarcar OR vision OR sonarbynight OR —– NOCHE

Nuestra finalidad es ver cómo se relacionan los distintos hashtags de los diferentes escenarios y ver los nodos existentes gracias al programa Gephi.

Resultados:

Grafo de los hashtags obtenidos con las querys de día:

sonarday
image-3772

Grafo de los hashtags filtrados con las querys de día:

sonardayfiltro
image-3773

Grafo de los hashtags obtenidos con las querys de noche:

sonarnoche
image-3774

Grafo de los hashtags filtrados con las querys de noche:

sonarnochefiltro
image-3775

Links a herramientas utilizadas:

Gephi: http://gephi.github.io/

DMI TCAT: https://github.com/digitalmethodsinitiative/dmi-tcat

Han participado en este trabajo:

@ocoromina | @Abel_ROVI | @Jordi_marin | @xaviguirao | @wilfridogarcia | @eloitabuenca

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