Hands On: Instagram (II)

Durante la semana posterior al primer taller de Hands On (Hands On Instagram I), Daniel Julià trabajó en el desarrollo de la herramienta de extracción de datos según los requerimientos iniciales. Una semana después, al empezar el segundo taller, analizamos la herramienta desarrollada y nos marcamos los siguientes objetivos y logros. Los datos extraídos se refieren a los últimos siete días:

1. Detectar patrones temporales en la actividad de un hashtag.

2. Detectar tipos de usuarios dentro cada temática (hashtag). Teníamos la hipótesis de que había usuarios muy activos, pero que no generaban contenidos propios. Por otro lado, había usuarios que generaban muchos contenidos, pero no interactuaban con sus fans.

3. Visualizar la actividad geográficamente.

4. Identificar las relaciones o comunidades de usuarios a partir de un hashtag.

Estudio de caso

Para analizar si la herramienta ha cumplido con los objetivos propuestos, hemos realizado un estudio de caso aplicado a la cerveza artesanal. Para ello hemos analizado los hashtags #cervezaartesana y #cervezaartesanal.

Objetivo 1: Detectar patrones temporales en la actividad de un hashtag. Gracias a los datos temporales de publicación de imágenes extraídas de la herramienta podemos dibujar el siguiente gráfico de actividad, analizando el número de fotos por días y por horas.


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Captura A: Media de fotos por días para #cervezaartesana y #cervezaartesanal en el mundo.

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Captura B: Media de fotos por hora para #cervezaartesana y #cervezaartesanal.

Objetivo 2: Detectar tipos de usuarios dentro cada temática (hashtag).

Como podemos ver en los gráficos inferiores (elaborados con Gephi), nuestras hipótesis se corroboran para este caso. Por un lado podemos confirmar que hay dos tipos de usuario: los que interactúan con las fotografías asociadas a los hashtags (ver captura C), y aquellos que generan los contenidos pero no interactúan con otras cuentas de Instagram (ver captura D).

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Captura C: Usuarios que generan contenidos, pero no interactúan.

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Captura D: Usuarios que interactúan, pero no generan contenidos.


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Captura E: Comparativa del volumen de interacciones con dos temas. Con esta comparativa hemos querido corroborar que realmente los porcentajes de las interactuaciones obtenidos con los hashtags #cervezaartesana y #cervezaartesanal son representativos en relación a otro tema.

Objetivo 3: Visualizar la actividad geográficamente
Para visualizar geográficamente los datos extraidos vinculados a esos dos hashtags (#cervezaartesana y #cervezaartesanal), hemos utilizado la funcionalidad de mapa de calor que nos ofrece Fusion Tables. La conclusión es que esos hashtags se usan en España principalmente en Barcelona, Madrid, Valencia, País Vasco y Sevilla. En Barcelona, los hashtags se usan mayoritariamente en Eixample, Gràcia y Poblenou.


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Captura F: Mapa de calor de los hashtags en España.

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Captura G: Mapa de calor de los hashtags en Barcelona.

Objetivo 4: Visualizar la comunidad mediante grafos e identificar las relaciones o comunidades de usuarios a partir de un hashtag.
En el anterior gráfico se pueden ver cómo existen comunidades de usuarios generadas a partir de una mayor interacción entre ellos: cuánta más interacción se realizan entre ellos, agruparlos resulta más sencillo. Además, tenemos una serie de comunidades con una gran modularidad (comunidades aisladas), que realizan pequeñas interacciones con los hashtags utilizados, pero entre ellos mantienen una gran relación.

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Captura H: Grafo de comunidades.

Hands On realizado íntegramente por los alumnos:
Adrià Padilla
Alberto Jiménez
Daniel Vilosa
Marcos Gallo
Juan Botero
Jorge C. Tejada
Angélica Escrucería
Maria Eugenia Platero

Con la ayuda y tutorización de:
Daniel Julià
Anna Fuster
Antoine Brunel

 

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