Seguro que ya habéis extraído vuestras propias conclusiones acerca del grafo del ébola de ayer, en el que os mostraba cuáles eran las 11 comunidades más importantes de la conversación sobre el ébola en Twitter en el periodo del 7 al 22 de octubre, distribuidas por colores. Habréis visto, por ejemplo, que hay una comunidad que habla mayoritariamente del perro Excalibur, a diferencia de otras, que hablan de temas humanitarios (el ébola en África). Hoy, como os prometí, os voy a mostrar una ficha analítica de cada una de las comunidades, creada a través de la herramienta Lynguo. En ella podréis dar respuesta a las preguntas que os planteábamos ayer.
En la ficha técnica vais a encontrar:
- El número de tuits de la comunidad
- Los 4 usuarios más mencionados
- Los 4 usuarios que más comentarios generan
- Los 4 hashtags más usados
- El top 3 de los tuits más retuiteados
- La evolución de la conversación
- El sentimiento de los comentarios: la valoración de los usuarios (porcentaje de tuits positivos, negativos y neutros)
- Las 4 palabras más representativas
¿Cuál es la importancia de estos análisis?
La identificación automática de comunidades añade valor al análisis de redes sociales, poniendo de relieve a determinadas personas que son líderes de opinión o influenciadores, es decir, personas que, si fueran eliminadas del grupo de conversación, harían que perdiera en cierta forma su sentido. Además, este análisis permite establecer ciertas afinidades de manera automática, ya que las personas que conversan en torno a un tema y que conforman un grupo de conversación suelen establecer una relación de afinidad. Por otro lado, el análisis del contenido de los comentarios espontáneos nos acerca al sentimiento de los usuarios, nos permite cuantificarlo y conocer aquellas palabras con las que los usuarios nos identifican, así como descubrir tendencias. Parece claro que dos análisis tan potentes pueden unirse para así aportar mayor valor a los datos, midiendo el sentimiento de los usuarios en combinación con sus iteraciones.
Hola Marta,
que bueno, entre otras cosas, cómo las palabras claves y los hashtags definen claramente los intereses y las afinidades de cada comunidad.
Saludos