Imagina las redes sociales como una gigante telaraña donde cada usuarios representa un punto de conexión. La teoría de grafos nos ayuda a entender esta telaraña ¿Cómo? Representando cada usuario como un punto (o nodo) y cada conexión entre usuarios como una línea (o arista). Esto nos permite ver quién está conectado con quién y cómo interactúan en la red.
Por ejemplo, con la teoría de grafos podemos identificar quiénes son los usuarios más populares o influyentes en una red. También podemos descubrir grupos de usuarios que comparten intereses, como aficionados a la música o amantes de los viajes.
El papel crucial de las redes sociales en el análisis de datos
Desde hace unos años se puede decir que el incremento en el uso de las redes sociales ha sido exponencial, Facebook, Twitter, Instagram y LinkedIn ya forman parte de nuestro día a día. Además, las redes sociales han cobrado una mayor importancia en cuanto a la creación y distribución de información. Esto hace que el volumen de información y su necesidad de análisis se tenga que llevar a cabo en entornos Big Data y Business Intelligence. De esta manera, se puede obtener información prescriptiva para las empresas (como por ejemplo, la información recabada con la teoría de grafos).
Se puede decir que las redes sociales consisten en establecer y trabajar las relaciones entre personas. De esta manera se consigue crear un grafo de las diferentes personas unidas por una “amistad” o contacto, similar al que podemos ver a continuación.
En esta imagen podemos ver como cada punto (o también llamado nodo) representa a una persona, y cada arista (o línea de conexión) establece la amistad entre esas dos personas. De esta manera gracias a la teoría de grafos se pueden estudiar los patrones, incrementando el business intelligence.
¿Qué es la teoría de grafos?
Lo primero que debes saber es que un grafo es una estructura matemática que permite representar problemas cotidianos de manera gráfica. Además, la teoría de grafos permite representar un sólo tipo de relación (representación simple), pero también permite representar más de un tipo (en ese caso, se llamaría múltiple).
Incluso eminencias como el fundador de Facebook, Mark Zuckenberg, han hablado de “social graph” o grafos sociales para representar las conexiones y relaciones que tienen los usuarios de la red social.
La teoría de grafos es una rama de las matemáticas, la misma rama que también se usa en las ciencias computacionales. Se fundamenta en las matemáticas tanto discretas como aplicadas. De esta manera se consigue englobar diferentes conceptos.
Aplicar la teoría de grafos a las redes sociales
Pensemos en la estrategia comercial que llevaría a cabo cualquier empresa de telecomunicaciones que busca conocer la composición de los vínculos. Le interesaría saber con qué personas hablamos habitualmente y de esta forma adaptar su estrategia comercial para ofrecer ofertas y/o tarifas personalizadas.
Además de esto, aplicar los grafos a las redes sociales, puede funcionar para adaptar los productos a las necesidades reales, haciéndolos aparecer en el momento idóneo.
Cuando hablamos de grafos aplicados a redes sociales lo más común es que se usen para “detectar comunidades”. Gracias a los algoritmos podemos ver características, atributos y relaciones que coinciden dentro de un grupo. Cuando se analizan los subgrafos, podremos ver lo vértices que están más relacionados entre sí, y además cómo se relacionan con el resto de vértices.
Si miramos el gráfico anterior, podemos ver que se han detectado tres comunidades diferentes, en ellas podemos presuponer que todos los miembros de la misma comunidad tienen características u atributos que coinciden.
Métodos para la detección de comunidades
Dentro de la teoría de grafos, se usan diferentes métodos para analizar y detectar comunidades, suelen agruparse por:
- El método jerárquico: Gracias a él se buscan divisiones naturales en la red. Este método se basa en que los grafos suelen tener una estructura jerárquica.
- El método modular: en este método se centrarán en encontrar la modularidad (es decir, la métrica que compara los módulos internos de una comunidad).
La teoría de grafos junto a estos métodos, lo podrá aplicar un Data Scientist, usando R, igraph entre otros (por ejemplo con esas tecnologías conseguiría saber el coeficiente de agrupamiento, el camino mínimo entre nodos y la distribución de los grafos.
Reflexión
Cuando consideramos los beneficios de aplicar la teoría de grafos en el análisis de redes sociales, nos sumergimos en un mundo de posibilidades intrigantes. Esta herramienta nos ofrece una forma única de entender la complejidad de las interacciones entre usuarios en plataformas digitales. Al utilizarla, podemos descubrir patrones ocultos, identificar influencias clave y comprender cómo se propagan las ideas a través de la red.
Al utilizarla, podemos descubrir patrones ocultos, identificar influencias clave y comprender cómo se propagan las ideas a través de la red. Es como entender y armar un rompecabezas fascinante, donde cada nodo y arista nos cuenta una historia sobre la dinámica social en línea.
