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Grafo social de Facebook en Gephi ¿Empezamos?

A la hora de realizar y someter a una organización a un estudio de clima digital, uno de los aspectos más importantes a analizar son las relaciones que se establecen dentro de su grafo social digital.

Para ver este tipo de relaciones hoy vamos a probar con el grafo social de Facebook en Gephi, que es una herramienta de visualización de datos bastante potente y nos bastará para jugar con el grafo social de la página de una empresa o nuestro propia cuenta de Facebook.

Vamos a realizar este experimento en estos simples 3 pequeños grandes pasos. Necesitaremos unos 15 / 30 minutos de nuestro tiempo para empezar a jugar y analizar el grafo social de Facebook en Gephi.

1. Descargando los datos de nuestro grafo social de Facebook 

Vamos a usar Netvizz, una herramienta de Bernhard Rieder que extrae datos de la plataforma de Facebook (perfil personal, grupos, páginas) para fines de investigación.

icon-hand-o-right  Cargaremos la app de Facebook de Netvizz desde esta dirección WEB

netvizz_1

icon-hand-o-right Elegiremos que módulo de datos descargamos.

(a) Personal Network irá dirigida a un estudio de grafo social dela comunidad de nuestro perfil en Facebook

FB_1

(b) Personal Like Network combinará el grafo social de tu comunidad y los «Me gusta» que se hayan originado.

(c) Group Data creará relaciones entre miembros de un grupo de Facebook (Anónimo).

fb_2

(d) Page Like Network arrojará los datos para establecer el grafo social de entre las páginas que seguimos que les gusta otras páginas.

fb_3

(e) Page Data creará una red de datos sobre los mensajes, conexiones y usuarios (Anónimo).

icon-hand-o-right Para un primer análisis descargaremos los datos de nuestro propio perfil de Facebook.

(a) Señalaremos la opción «Personal like conections» y procederemos a darle al botón START

(b) Nos bajaremos el archivo «gdf file» (Botón derecho, Guardar enlace como…)

Gephi_5

Una vez descargado el archivo procederemos a jugar con el grafo social de Facebook en Gephi.

2. Empezando con Gephi 

Gephi (0.82) es un programa de código abierto para la visualización y consulta de grafos. Nos permitirá agrupar nodos del grafo y darle características de visualización óptimas.

¿Qué es un Grafo?

No es otra cosa que un conjunto de nodos (también llamados vértices) y un conjunto de arcos (aristas) que establecen relaciones entre los nodos. Ref. Wikipedia

icon-hand-o-right  (a) Instalaremos Gephi en nuestro ordenador desde descargándolo desde la Web Oficial: https://gephi.org/

Necesitaremos tener instalada la última versión de la Java https://www.java.com/es/download/

Gephi_1

icon-hand-o-right  (b) Abriremos el archivo que nos descargamos previamente en el punto 1

Gephi_2

Dejaremos la pantalla tal cual se muestra y pulsaremos aceptar.

Gephi_3

icon-hand-o-right  (c) Tendremos nuestra primera visualización de los datos parecidos al de la captura:

Gephi_4

3. Jugando con el grafo social de Facebook con Gephi.

En este punto vamos a aprender:

icon-hand-o-right  (A) Identificar número de comunidades que se compone nuestro grafo social en Facebook.

icon-hand-o-right  (B) Visualizar y ordenar nuestro grafo social.

icon-hand-o-right (C) Representar nodos por tamaño.

icon-hand-o-right (D) Dar nombres  a los nodos de nuestra comunidad.

A. Identificando comunidades en Facebook.

Usaremos el algoritmo de detención de comunidades llamado «Modularidad«. Nos dirigiremos a nuestra herramienta de Gephi e identificaremos el cuadro de herramientas de «Estadísticas«.

Gephi_6

Pulsaremos sobre el «Ejecutar» de Modularidad y nos saldrá algo parecido a esto. En mi caso detecto que tengo 33 comunidades aplicando el algoritmo.

Gephi_7

Vamos a separar las comunidades (en mi caso 33) por colores.

Lo primero que tenemos que hacer es ir a la pantalla principal de Gephi y en la izquierda encontraremos la pestaña de «Particionamiento«. Pulsaremos el botón de refrescar y seleccionaremos «Modularity Class«.

Encontraremos que nos ha separado las comunidades por colores. Si nos damos cuenta en la pantalla principal veremos como nos ha coloreado el grafo.

Ahora quiero ordenar y separar esas comunidades.

Lo primero que haremos es ir a «filtros», buscar «Topología» y ejecutar el «K-Core», siendo este un algoritmo que nos va a posibilitar separar la estructura jerárquica de las redes, centrándose progresivamente en sus núcleos centrales.

Gephi_8

En mi caso he configurado el K-Core en 3. Según tamaño iremos probando.

B. Visualización y orden de nuestro grafo social de Facebook.

Dentro de nuestro panel de Gephi, encontraremos una zona en el cuadro de herramientas denominado «Distribución«. Aquí encontraremos diferentes maneras de interpretar nuestro grafo.

Nos vamos a centrar en el método de «Force Atlas 2« (En siguientes artículos hablaremos de los diferentes métodos y configuraciones). Quedando algo parecido, o no, a la siguiente imagen.

Seleccionaremos Force Atlas 2 y pulsaremos el botón ejecutar. Es en este proceso donde la herramienta separa todas nuestras comunidades de manera visible. Comprobaremos también como esas comunidades se separan en conjuntos de colores anteriormente configurados.

Gephi_9

C. Representación de los nodos por tamaño.

Ya tenemos localizadas nuestras comunidades, hemos podido representarla en el lienzo de Gephi. Ahora vamos a darle peso a cada uno de los nodos, ya que algunos no tienen el mismo peso que otros.

En la esquina superior izquierda, donde antes habíamos separado por colores las subcomunidades de nuestra comunidad de Facebook, nos encontraremos con la pestaña de «Clasificación«, donde podremos modular el tamaño de nuestros nodos.

En este caso los modularemos por peso que tiene el grado dando un intervalo de tamaño entre 10 y 60 (modular según gustos). Pulsaremos ejecutar.

Gephi_10

Gephi_11Deberíamos poder identificar los grafos con mayor peso, por colores y tamaño de la circunferencia. Como muestra la imagen superior.

Ya tenemos nuestra comunidad ordenada por tamaño. Sólo queda ponerle nombre a cada nodo para saber quien la integra y qué análisis sacamos del mismo.

3. Dando nombre a los nodos de nuestra comunidad.

Ahora queremos saber quién o quiénes están detrás de esos nodos, para ello nos dirigiremos en nuestro panel de Gephi a las herramientas que encontramos en la parte inferior.

Gephi_13

Pulsaremos sobre la T que está en mayúscula, la primera que encontramos a la izquierda. Acabamos de dar nombres a todos los nodos, pero se hace ilegible. Para ello vamos a cambiar el tamaño de fuente de los nodos en el nivel de graduación de la derecha, dando un tamaño justo a la fuente utilizada.

Todavía se hace ilegible. Nos encontraremos abajo cuatro pestañas. Nos dirigiremos a «Etiquetas» y seleccionaremos la opción, dentro de tamaño, de «Node Size«.

Gephi_14

Acabamos de hacer que los nodos con mayor peso tengan un nombre más sobresaliente. Si ahora jugamos con el tamaño de la letra podemos configurar nuestro estudio a la manera que mejor convenga.

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Y por último vamos a ajustar el espacio entre las etiquetas. ¿Os acordáis en que parte dábamos para la visualización de los datos?. Correcto era «Distribución«, pues buscaremos la opción de «Ajuste de etiquetas» y pulsaremos ejecutar.

Ya podremos visualizar mucho mejor los nombres de los nodos de todas las subcomunidades analizadas.

Gephi_16

Conclusiones a la hora de jugar con el grafo social de Facebook en Gephi.

Son múltiples los usos que le podemos dar a Gephi analizando comunidades digitales. Me voy a centrar en tres:

 (1) Podemos utilizar Gephi para analizar y realizar estudios de clima sobre comunidades digitales. Podemos identificar la influencia y peso de cada nodo y ver las relaciones que se producen en la misma.

(2) Podemos representar de manera gráfica una comunidad, un perfil, grupo o una página de Facebook y sus relaciones. Pudiendo además realizar estudios comparativos y longitudinales para ver si es efectivo el cambio de estrategia en la comunidad o se siguen relacionando igual.

(3) Identificar los líderes de opinión digital de cada comunidad y establecer un protocolo de actuación para aumentar el engagement de la comunidad que lidera.

En próximos artículos veremos en profundidad más ejemplos con páginas de empresas y las relaciones con sus usuarios, así como otro tipo de configuraciones que nos puedan servir para analizar datos de nuestra comunidad.

Seguimos!!

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