Hoy presento algunos de los resultados obtenidos durante el prototipado de las aplicaciones OpenProfilePro. Recientemente hablé sobre la extracción de datos de Twitter a través de su API. Con este post pretendo ilustrar la utilidad (una de ellas) del análisis en entornos profesionales de metadatos asociados a perfiles de redes sociales.
El experimento se inició sobre el perfil de turisTEC en Twitter, concretamente sobre la lista miembros de turisTEC compuesta en el momento del análisis por 52 usuarios. Se desarrolló un programa en Python que descargara datos de los perfiles de estos miembros y de sus amigos de primer grado. Hemos considerado que dos usuarios Twitter son amigos si se siguen mutuamente en esta red, un vínculo más estrecho que si únicamente eres su seguidor de o seguido por otro usuario. De esta forma hemos obtenido del orden de 6.400 perfiles Twitter compuestos por nombre, homepage, ubicación geográfica y descripción. Éstos se han registrado, consultado y analizado de la forma ya descrita en un post anterior.
En la red resultante se han representado los nodos (perfiles Twitter) con un tamaño proporcional al número de amigos que tienen. Una decena destacan por su tamaño frente al resto, mientras que la gran mayoría son nodos con un único vínculo de amistad.
Red obtenida con Gephi. Son del orden de 6.400 nodos y sus relaciones de amistad con los usuarios de la lista Miembros de turisTEC en Twitter
De cada uno de los nodos es posible conocer sus atributos. Por poner un ejemplo, uno de los más conectados es el de la Fundación iBit, cuya ubicación es Palma y homepage la que estáis leyendo como se deduciría en la siguiente imagen.
Datos asociados al perfil de la Fundación iBit
El valor de la red está también en la posibilidad de extraer conocimiento global. Un ejemplo sería la localización geográfica de estos perfiles. La imagen a continuación muestra las ubicaciones que aparecen con más frecuencia en el conjunto de perfiles analizados. Se observa que los miembros de turisTEC interaccionan a través de Twitter a nivel nacional con Mallorca, Menorca, Madrid, Barcelona y Valencia principalmente, a nivel internacional con Estados Unidos y Argentina.
Localizaciones geográficas más frecuentes de los perfiles de la red de relaciones de primer grado a la lista Miembros de turisTEC en Twitter
Dar valor a esta información y pensar en qué nuevos atributos se podrían añadir a nodos y relaciones es el propósito del proyecto, planteándose el uso de estas tecnologías en ámbitos tan diversos como:
- Matching entre oferta/demanda de empleo
- Gestión de clusters o agrupaciones
- Gestión de recursos humanos (SARH & SIRH) en empresas turísticas:
• interna (curriculum y competencias)
• reclutamiento - Búsqueda de expertos o socios para la I+D+i en cooperación
- Relación con clientes (CRM & social CRM)
- Vigilancia tecnológica y de mercado en procesos de innovación
Esta demostración pretende dar una idea sobre cómo eso sería posible y servirá de carta de presentación del proyecto frente a posibles inversores o evaluadores de futuras propuestas.