Compartimos en esta oportunidad el resultado de la actualización de nuestro “Ranking de usuarios peruanos más influyentes en Twitter” que se obtiene gracias a nuestro score de influencia “Q-Score“. Además de la actualización del ranking, presentamos un ranking adicional que muestra a los peruanos “más centrales” en la red de twitter que se ha construido sobre el concepto de centralidad.

Usuarios “más centrales”: los usuarios que interconectan la red

El concepto de “centralidad en una red” se refiere a la importancia relativa de uno de los componentes de la red con respecto a los demás. Imaginemos por ejemplo dos usuarios, cada uno con una red de contactos muy grande, solo que entre esas dos redes solo hay una persona que las interconecta. Esta persona es una persona “central” para la red. Si esta persona dejara la red, entonces la red quedaría incomunicada.

Centralidad

Menciones entre usuarios generan una red compleja

Entonces, el valor de la centralidad de un usuario no depende del usuario en sí, sino más bien de cómo este usuario está ubicado en la red, cuales son los vínculos que mantiene y el valor de esos vínculos siempre desde una óptica de la red en si misma.

Dentro de las métricas ampliamente utilizadas para medir la centralidad de un elemento (“o nodo”) dentro de una red, se encuentra el modelo de centralidad de vector propio («eigenvector centrality») que implica que aquellos nodos (en este caso usuarios de twitter) que obtienen mayor valor de centralidad son aquellos usuarios que están conectados a muchos otros usuarios que también están bien conectados.

Los “nodos centrales” son entonces los candidatos ideales para difundir información y asegurarse que existen las vías adecuadas (que en este caso son las relaciones entre los usuarios) para que la información pueda llegar a la mayor proporción de la red.

Estudio: Usuarios peruanos más centrales en Twitter

FICHA TÉCNICA
Universo: Para realizar el estudio, partimos seleccionando los 5,000 usuarios más influyentes de acuerdo al puntaje “Q-Score” que recibieron. Adicionalmente se han incluido los 5 usuarios que más menciona cada uno de ellos.
Período de levantamiento de información: 23 al 27 de diciembre de 2013. Se han eliminado del mapa las empresas, organizaciones e instituciones más conocidas para concentrarnos en personas naturales.
Datos considerados: Ultimos 100 tweets de cada uno de los 5,000 usuarios (500,000 tweets analizados).

Construido el universo, utilizamos una herramienta para identificar comunidades dentro de la red principal, cada comunidad recibe un color diferente haciendo que la red total se vea así:

Vecindario Twitter en Peru

Red interactiva: puede visitarla haciendo click aqui (espere 10 segundos)

Luego de construida la red y sus comunidades, pasamos a identificar a los Top 50 usuarios que tienen un alto grado de centralidad de vector propio («eigenvector centrality») que son muy importantes para la red pero que no necesariamente son los más influyentes. Para esto eliminamos de esta lista aquellos que ya están representados en la lista de top influyentes.

Rankings

Pasamos entonces a presentar 2 rankings que esperamos sean de utilidad para identificar tanto a los usuarios más influyentes, como los usuarios “centrales” que en este caso pueden entenderse como los “Influyentes dentro de los influyentes”.

1. Ranking Top 100 Usuarios peruanos en Twitter de acuerdo a influencia (Q-Score)
2. Ranking Top 50 Usuarios peruanos centrales en Twitter (Eigenvector Centrality)

Bonus: Mapa interactivo construido sobre las menciones entre usuarios. Recuerde esperar unos segundos a que cargue.