Análisis de redes sociales y visualización yuxtapuesta de las dinámicas de opinión en Twitter a la llegada del Papa Francisco a Colombia / Analysis of social networks and juxtaposed view of the dynamics of opinion on Twitter at the arrival of Pope Francisco in Colombia

El presente estudio propone un modelo de análisis para caracterizar el movimiento observable de los agentes en las visualizaciones dinámicas de la red social Twitter desde la perspectiva física del magnetismo. Entendiendo que los modelos de dinámicas de opinión propuestos por la sociofísica recurren fundamentalmente al Modelo Ising ferromagnético, y que los algoritmos de visualización dinámica del tipo Force-Directed que traducen las redes a movimiento se basan también en principios magnéticos, se construyó un modelo de análisis bajo los mismos principios magnéticos. El modelo tiene tres descriptores magnéticos:  sentido, dirección y velocidad, a los que se les suman las variables de campo magnético, temperatura y entropía. Este modelo se puso a prueba junto a la metodología clásica imágenes yuxtapuestas y análisis de redes sociales, para analizar el comportamiento de agentes comunicativos publicitarios en la conversación generada en Twitter a la llegada del Papa a Colombia. Los resultados fueron contrastados y cotejados para resaltar su utilidad en el campo publicitario.

Laplacian-based dynamic graph visualization

© 2015 IEEE. Visualizing dynamic graphs are challenging due to the difficulty to preserving a coherent mental map of the changing graphs. In this paper, we propose a novel layout algorithm which is capable of maintaining the overall structure of a sequence graphs. Through Laplacian constrained distance embedding, our method works online and maintains the aesthetic of individual graphs and the shape similarity between adjacent graphs in the sequence. By preserving the shape of the same graph components across different time steps, our method can effectively help users track and gain insights into the graph changes. Two datasets are tested to demonstrate the effectiveness of our algorithm