Análisis profundo de redes

Este tipo de visualizaciones permite detectar estructuras clave, patrones ocultos y dinámicas de influencia dentro de un ecosistema de datos. Para un análisis más detallado, se pueden aplicar las siguientes métricas:

1. Nodos y vértices:
   • Los nodos representan entidades en la red (pueden ser usuarios, conceptos, medios, hashtags, etc.).
2. Centralidad y nodos clave:
   • Identificación de hubs (nodos con muchas conexiones) y autoridades (nodos que reciben muchas conexiones).
3. Análisis de vecinos y comunidades:
   • Uso de algoritmos como Louvain o Label Propagation para detectar comunidades con intereses o narrativas comunes.
   • Agrupación en clusters de usuarios o conceptos con alto grado de afinidad.
4. Narrativas y polarización:
   • Análisis de contenido textual dentro de los nodos para identificar narrativas dominantes.
   • Comparación de posturas y detección de burbujas informativas.
5. Tendencias y evolución temporal:
   • Seguimiento del crecimiento de la red a lo largo del tiempo.
   • Identificación de picos de actividad y eventos que desencadenan interacciones masivas.