MINERIA DE DATOS EN EL CALCULO DE INFLUENCIAS EN REDES SOCIALES EN LOS UNIVERSITARIOS

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FICHA DE IDENTIFICACIÓN DE TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

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Título: MINERIA DE DATOS EN EL CALCULO DE INFLUENCIAS EN

REDES SOCIALES EN LOS UNIVERSITARIOS

Autor: (2)  Ledezma Romero Arturo Fabián

Villazón Canaviri Oscar Rodrigo

Fecha: 03/06/2016

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Código de estudiante: 201207708

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Carrera: Ingeniería De Sistemas

Asignatura: Análisis de Sistemas I

Grupo: 1

Docente: Javier Marcelo Vásquez Cruz

Periodo Académico: Semestre 1/2016

Subsede: Cochabamba

Copyright © (2016) por (Ledezma Romero Arturo Fabián). Todos los derechos reservados.

[pic 5]Título: Minería de Datos en el Cálculo de Influencias en Redes Sociales en los Universitarios Autor: Ledezma Romero Arturo Fabián

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RESUMEN:

Dentro de las áreas de estudio abarcadas por la minería de datos, aquellas relacionadas al análisis del comportamiento humano se han destacado históricamente, y trascendido más allá del ámbito de la computación. En particular, el Análisis de Influencia en Redes Sociales resulta de gran interés para numerosas disciplinas, como lo son el marketing, las ciencias sociales y políticas, entre otras. Este estudio se basa en encontrar, dentro de una red social determinada, a aquellas personas con mayor ascendencia sobre el resto de los integrantes de la comunidad. Dado que no todos los individuos tienen relación o están vinculados con el resto, el principal objetivo perseguido es identificar, dentro de ese grupo de personas, a aquel sub-conjunto que mediante su influencia logre llegar al mayor porcentaje posible de personas. Cuál es la mejor forma de buscar a estas personas, qué factores deben considerarse a la hora de hacerlo y qué información es necesaria para llevar adelante este proceso son algunos de los interrogantes más importantes que el Análisis de Influencia en Redes Sociales presenta. Diversos estudios han abordado esta problemática en los últimos años, llegando en igual medida a consensos y disensos, y encontrando cada uno de ellos nuevos y distintos obstáculos y limitaciones. Dentro de aquellas cuestiones sobre las cuales ha habido prácticamente unanimidad en la comunidad investigadora, la principal refiere al mecanismo mediante el cual seleccionar y procesar la información disponible: es una norma en estos estudios la división del proceso en tres etapas secuenciales. En primer lugar, la selección y el formateo de los datos a utilizar; a continuación, el cálculo de los factores o grados de influencia individual entre los miembros de la comunidad; y por último, la búsqueda y selección de aquellas personas que más influencia ejercen sobre el resto de la población. Dentro de este marco de consenso, distintos ensayos han encontrado gran cantidad de limitaciones, interrogantes y problemas a resolver, los cuales abordamos en esta tesis y para los cuales presentamos nuevos enfoques, propuestas de mejora y alternativas de resolución. Nos centramos en resolver los problemas de performance que el método hoy en día utilizado presenta (y que en ocasiones lo convierte inutilizable en la práctica), proponer nuevas técnicas de procesamiento, incluir conceptos novedosos y superadores en cada una de las etapas presentadas, brindar un salto cualitativo en los resultados generados e involucrar al usuario final desde el inicio del proceso.

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Palabras clave: Minería de Datos, influencia, redes sociales.

[pic 8]Título: Minería de Datos en el Cálculo de Influencias en Redes Sociales en los Universitarios Autor: Ledezma Romero Arturo Fabián

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ABSTRACT:

From all the study areas reached by data mining, those related to the analysis of human behavior have always occupied a place of high importance and have additionally transcended beyond the computing scope. Particularly, the Influence Analysis in Social Networks is especially interesting for many disciplines, such as Marketing, Social Sciences and Politics. This study’s goal is to find, within a specific social network, those people with higher levels of preeminence over the rest of the community. Since not every person has relation or is linked to the rest, the main goal is to identify, within this group, the subset that through its influence can reach the higher number of individuals. Which is the best way to find this subset, which factors should be considered while doing it and what information is needed to move this process ahead are some of the most important questions Influence Analysis in Social Networks should answer. Many studies have dealt with this problem, arriving to similar conclusions as well as different perspectives on key aspects, in addition to finding through their research new obstacles and limitations. One of the points almost all of them have agreed on is the mechanism to select and process the available information: they divide the process in three stages. The first of them selects and formats the data that is going to be used; the second one estimates the individual influence degrees among the community members; and the last one searches and chooses those people with higher influence levels. Within this agreement frame, different studies have found many boundaries, questions and problems to be solved, that we tackle in this thesis, and for which we present new approaches, improvement proposals and resolution alternatives. We focus on solving the big performance issues this method currently has (turning it practically unusable at times), proposing new processing techniques, including innovative and comprehensive concepts in each presented stage, making a leap in the final results and involving the end user from the very beginning of the process.

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