Twitter Community Detection

Este repositorio contiene el código y los datos necesarios para la detección y análisis de comunidades en Twitter. Utiliza diversas herramientas y bibliotecas para el análisis de redes sociales y la visualización de datos.

Contenido del repositorio

Directorios

• data/: Carpeta que contiene los datos utilizados para el análisis.
• gephi/: Archivos y scripts para trabajar con Gephi, una herramienta de visualización de grafos.
• images/: Imágenes generadas durante el análisis.

Archivos

• comm_analysis_metrics_2.ipynb: Este notebook contiene el análisis de métricas de las comunidades detectadas. Utiliza bibliotecas como NetworkX para calcular métricas como centralidad, modularidad y coeficiente de agrupamiento.
• communities_analysis.ipynb: Este notebook realiza un análisis detallado de las comunidades detectadas en la red de Twitter, incluyendo la visualización de las comunidades y la exploración de sus características.
• gephi_grapgh.py: Script en Python para exportar datos de la red a un formato compatible con Gephi, permitiendo la visualización y el análisis de la red en esta herramienta.
• info_evolution.ipynb: Este notebook analiza la evolución de la información en la red de Twitter a lo largo del tiempo, identificando cómo se propagan los mensajes y cómo cambian las comunidades.
• transport.ipynb: Este notebook analiza datos de transporte relacionados con la red de Twitter, explorando cómo los patrones de transporte pueden influir en la formación de comunidades.
• transport_only_dates.ipynb: Un análisis centrado únicamente en las fechas específicas de los datos de transporte, evaluando su impacto en la red de Twitter.
• transport_only_dates_analysis.ipynb: Un análisis adicional que profundiza en las fechas específicas de los datos de transporte y su relación con la red de Twitter.
• tw_com_det.ipynb: Este notebook contiene el código principal para la detección de comunidades en Twitter utilizando algoritmos de detección de comunidades y visualización de resultados.
• tw_cd_env.yaml: Archivo de entorno Conda para la instalación de las dependencias necesarias.

Otros archivos

• .gitignore: Archivo para excluir archivos y carpetas no deseados del control de versiones.
• README.md: Archivo con información sobre el repositorio.

Instalación

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/ignacioalbornoz/twitter_community_detection.git

2. Navegar al directorio del proyecto:

   cd twitter_community_detection

3. Crear el entorno con Conda usando el archivo tw_cd_env.yaml:

   conda env create -f tw_cd_env.yaml

Uso

1. Activar el entorno Conda:

   conda activate twitter_community_detection

2. Ejecutar los notebooks Jupyter para realizar los análisis necesarios:
   • comm_analysis_metrics_2.ipynb
   • communities_analysis.ipynb
   • info_evolution.ipynb
   • transport.ipynb
   • transport_only_dates.ipynb
   • transport_only_dates_analysis.ipynb
   • tw_com_det.ipynb
3. Utilizar los scripts en gephi/ para la visualización de grafos con Gephi:
   • Ejecutar gephi_grapgh.py para exportar los datos a un formato compatible con Gephi.

Ejemplos de Resultados

Evolución de la información de twitter antes durante y después del estallido social de octubre de 2019 en Chile

Número de tweets por fecha

Tweets sobre transporte por fecha

Nube de palabras del 19 de Cctubre de 2019

Grafo de detección de comunidades del 19 de Cctubre de 2019

Centralidad de Grafos de Tweets por Comunidad y Principales Tópicos