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#1
EXTRAIR, MINERAR
E VISUALIZAR
CONTROVÉRSIAS
EM REDES SOCIAIS
curso na
Câmara dos Deputados
Laboratório Hacker

Prof. Dr. Fábio Malini
Universidade Federal
do Espírito Santo
Rede VemPrarua: junho a outubro de 2013
#1
objetivos
Compreender os Termos e Medidas
básicos utilizados na análise de redes
sociais.
Extração de redes para analisar as métricas
dentro de uma rede social.
Capacitação no uso do software Gephi e
em análise semântica de controvérsias na
rede.

Prof. Dr. Fábio Malini :: curso
Câmara dos Deputados
#1
objetivos
Compreender os Termos e Medidas
básicos utilizados na análise de redes
sociais.
Realização de atividade prática para
consolidar o conhecimento teórico
adquirido.
Capacitação no uso do software Gephi e
em análise semântica de controvérsias na
rede.

Prof. Dr. Fábio Malini :: curso
Câmara dos Deputados
#1.1
Termos e definições
na análise de redes
sociais.

fabiomalini

Nó

. Representado, numa
rede, por pontos. Em redes
sociais, os nós representam o
nome do perfis.

ufesonline

ufeslabic

francisodre

Prof. Dr. Fábio Malini
UFES
#1.1
Termos e definições
na análise de redes
sociais.

fabiomalini

Aresta

. Representado,
numa rede, por linhas. Em
redes sociais, as linhas
revelam as ações dos perfis:
compartilhamento (RTs) ou
comentários (ATs) de uma
mensagem.

Prof. Dr. Fábio Malini
UFES

ufeslabic
uma aresta

#1.1

(RTs, Shares, Replies, Ligação...)

Nós e arestas.

B

A

Nós
humanos ou bots

Nós e arestas possuem
atributos. Ex: conteúdo
de um tweet é atributo
de uma aresta.

5

Rede direcional

Rede não-direcional

O peso da rede
(valor atribuído nas arestas)
#1.1

simples: quando a
ligação não possui peso

arestas.
Importante:
As arestas podem
ser de tipo Simples
ou de tipo
Ponderada.
Quando o peso da aresta
entre dois nós é forte,
conceituamos a relação de
“laços fortes”.

ponderada: quando diferentes
arestas possuem pesos distintos.

1

5
3
#1.1

Cluster 01

Clusters.
Cluster 02

Cluster 03

É um conjunto de
nós fortemente
conectado.
Clusters, em termos
sociais, são grupos de
interesses comuns. São
estruturas de afinidades.
Perspectividades.

Cluster 04
#1.1

Cluster 01

Grafo.
Cluster 02

Cluster 03

É a representação gráfica
de uma
rede interativa.
Ele pode ser:
- Direcional ou dirigido: quando um nó possui ligação
com outro não necessariamente recíproca (ex:
Instagram, Twitter);

- Não direcional ou não dirigido: quando a ligação
entre dois nós é necessariamente recíproca (ex:
Facebook e Orkut).

Cluster 04
MEDIDAS NA ANÁLISE DE
REDES SOCIAIS
#1.1
Estatísticas
As medidas ajudam no
entendimento dos papéis
sociais (em sentido amplo,
nas subjetivações)
constituído pela ação dos
perfis nas redes sociais.
#1.1
Estatísticas
GRAU MÉDIO
Define o peso dos nós de acordo
com a quantidade de suas
conexões.

Grau de entrada: número de
conexões que um nó recebe de
outro.
Grau de saída: número de
conexões que sai de um nó para
outro.
#1.1
Estatísticas
GRAU PONDERADO MÉDIO
Similar ao grau médio, mas, para
a sua medida, utiliza-se dos pesos
das arestas em seu algoritmo para
então definir o peso dos nós.
A recebeu 50 Retweets de B
C recebeu 10 Retweets de B, 10
de D, 5 de E, 5 de F,
Qual é a diferença de GRAU e
GRAU PONDERADO MÉDIO?
João recebeu doação de R$ 50 mil da
empresa Slide.
Maria recebeu doação de R$ 50 mil reais
de 50 empresas diferentes, no valor de
R$ 1 mil.
João e Maria possuem o mesmo Grau.
Mas Maria possui um valor maior em
seu grau Ponderado Médio, por conta
da diversidade de suas relações.
Qual dos nós possuirá maior
GRAU MÉDIO?
(
(
(
(
(
(

)A
)B
)C
)D
)E
)F

F
E
12
6
A
C

2
3
1

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2
B

1

D
Qual dos nós possuirá maior
GRAU PONDERADO MÉDIO?
(
(
(
(
(
(

)A
)B
)C
)D
)E
)F

F
E
12
6
A
C

2
3
1

10

2
B

1

D
Qual dos nós possuirá maior
GRAU PONDERADO MÉDIO DE
ENTRADA?
(
(
(
(
(
(

)A
)B
)C
)D
)E
)F

F
E
12
6
A
C

2
3
1

10

2
B

1

D
Qual dos nós possuirá maior
GRAU DE SAÍDA?

(
(
(
(
(
(

)A
)B
)C
)D
)E
)F

2

F

E
11
4
A
C

2
3
1

8

1
B

1

D
GRAU de entrada: é uma
medida de popularidade.
GRAU de saída:
é uma medida de
intensidade informativa.

E
11
4
A

C

2

F

2
3
1

8

1
B

1

D
#1.2
Extraindo dados
para identificar o
grau de um nó
numa rede social.
Crawl: importado do inglês, o verbo
“crawlear” (“to crawl”) neste
contexto significa minerar/coletar
dados da web, de mídias, de redes
sociais etc.

Prof. Dr. Fábio Malini
UFES
#1.2
Crawlers
Flocker
Webapp que age como estruturador de
redes de retweets em tempo real. Permite
exportar o grafo criado para GEXF, PNG e
SVG.
http://flocker.outliers.es/
Netvizz
Aplicativo do Facebook de fácil utilização que
possibilita extrair redes de amigos, páginas e
grupos a que o usuário está conectado.
https://apps.facebook.com/netvizz/
Prof. Dr. Fábio Malini
UFES
#1.2
Crawlers
NodeXL
Extensão para o Microsoft Excel que permite
extrair dados de redes como
Facebook, Flickr, Twitter e Youtube, assim
como posterior exportação para Gephi.
http://nodexl.codeplex.com/

GNIP
Permite extrair dados da rede do Twitter. É o
único que não possui limite de tempo de
publicação do tweet nem limite de
requisições ao servidor.
http://gnip.com/
Prof. Dr. Fábio Malini
UFES
#1.2
Crawlers
YourTwapperKeeper
Permite a configuração de diferentes
keywords para monitoração,
captura e armazenamento de tweets
em tempo real. Necessita de
instalação.
https://github.com/540co/yourTwap
perKeeper

Prof. Dr. Fábio Malini
UFES
TELA DO YTK
AS PRIMEIRAS EXTRAÇÕES DO LABIC/UFES E CIBERCULT E MEDIALAB / UFRJ
(processo de pesquisa Cartografia das Controvérsias políticas na internet – CNPq/CAPES)
#1.3
Atividade Prática

Analisando um arquivo de grafos no
Twitter: o caso do #MarcoCivil.

Prof. Dr. Fábio Malini
UFES
Muito Obrigado!
E até breve!
fabiomalini@gmail.com
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  • 1. #1 EXTRAIR, MINERAR E VISUALIZAR CONTROVÉRSIAS EM REDES SOCIAIS curso na Câmara dos Deputados Laboratório Hacker Prof. Dr. Fábio Malini Universidade Federal do Espírito Santo Rede VemPrarua: junho a outubro de 2013
  • 2. #1 objetivos Compreender os Termos e Medidas básicos utilizados na análise de redes sociais. Extração de redes para analisar as métricas dentro de uma rede social. Capacitação no uso do software Gephi e em análise semântica de controvérsias na rede. Prof. Dr. Fábio Malini :: curso Câmara dos Deputados
  • 3. #1 objetivos Compreender os Termos e Medidas básicos utilizados na análise de redes sociais. Realização de atividade prática para consolidar o conhecimento teórico adquirido. Capacitação no uso do software Gephi e em análise semântica de controvérsias na rede. Prof. Dr. Fábio Malini :: curso Câmara dos Deputados
  • 4. #1.1 Termos e definições na análise de redes sociais. fabiomalini Nó . Representado, numa rede, por pontos. Em redes sociais, os nós representam o nome do perfis. ufesonline ufeslabic francisodre Prof. Dr. Fábio Malini UFES
  • 5. #1.1 Termos e definições na análise de redes sociais. fabiomalini Aresta . Representado, numa rede, por linhas. Em redes sociais, as linhas revelam as ações dos perfis: compartilhamento (RTs) ou comentários (ATs) de uma mensagem. Prof. Dr. Fábio Malini UFES ufeslabic
  • 6. uma aresta #1.1 (RTs, Shares, Replies, Ligação...) Nós e arestas. B A Nós humanos ou bots Nós e arestas possuem atributos. Ex: conteúdo de um tweet é atributo de uma aresta. 5 Rede direcional Rede não-direcional O peso da rede (valor atribuído nas arestas)
  • 7. #1.1 simples: quando a ligação não possui peso arestas. Importante: As arestas podem ser de tipo Simples ou de tipo Ponderada. Quando o peso da aresta entre dois nós é forte, conceituamos a relação de “laços fortes”. ponderada: quando diferentes arestas possuem pesos distintos. 1 5 3
  • 8. #1.1 Cluster 01 Clusters. Cluster 02 Cluster 03 É um conjunto de nós fortemente conectado. Clusters, em termos sociais, são grupos de interesses comuns. São estruturas de afinidades. Perspectividades. Cluster 04
  • 9. #1.1 Cluster 01 Grafo. Cluster 02 Cluster 03 É a representação gráfica de uma rede interativa. Ele pode ser: - Direcional ou dirigido: quando um nó possui ligação com outro não necessariamente recíproca (ex: Instagram, Twitter); - Não direcional ou não dirigido: quando a ligação entre dois nós é necessariamente recíproca (ex: Facebook e Orkut). Cluster 04
  • 10. MEDIDAS NA ANÁLISE DE REDES SOCIAIS
  • 11. #1.1 Estatísticas As medidas ajudam no entendimento dos papéis sociais (em sentido amplo, nas subjetivações) constituído pela ação dos perfis nas redes sociais.
  • 12. #1.1 Estatísticas GRAU MÉDIO Define o peso dos nós de acordo com a quantidade de suas conexões. Grau de entrada: número de conexões que um nó recebe de outro. Grau de saída: número de conexões que sai de um nó para outro.
  • 13. #1.1 Estatísticas GRAU PONDERADO MÉDIO Similar ao grau médio, mas, para a sua medida, utiliza-se dos pesos das arestas em seu algoritmo para então definir o peso dos nós. A recebeu 50 Retweets de B C recebeu 10 Retweets de B, 10 de D, 5 de E, 5 de F,
  • 14. Qual é a diferença de GRAU e GRAU PONDERADO MÉDIO? João recebeu doação de R$ 50 mil da empresa Slide. Maria recebeu doação de R$ 50 mil reais de 50 empresas diferentes, no valor de R$ 1 mil. João e Maria possuem o mesmo Grau. Mas Maria possui um valor maior em seu grau Ponderado Médio, por conta da diversidade de suas relações.
  • 15. Qual dos nós possuirá maior GRAU MÉDIO? ( ( ( ( ( ( )A )B )C )D )E )F F E 12 6 A C 2 3 1 10 2 B 1 D
  • 16. Qual dos nós possuirá maior GRAU PONDERADO MÉDIO? ( ( ( ( ( ( )A )B )C )D )E )F F E 12 6 A C 2 3 1 10 2 B 1 D
  • 17. Qual dos nós possuirá maior GRAU PONDERADO MÉDIO DE ENTRADA? ( ( ( ( ( ( )A )B )C )D )E )F F E 12 6 A C 2 3 1 10 2 B 1 D
  • 18. Qual dos nós possuirá maior GRAU DE SAÍDA? ( ( ( ( ( ( )A )B )C )D )E )F 2 F E 11 4 A C 2 3 1 8 1 B 1 D
  • 19. GRAU de entrada: é uma medida de popularidade. GRAU de saída: é uma medida de intensidade informativa. E 11 4 A C 2 F 2 3 1 8 1 B 1 D
  • 20. #1.2 Extraindo dados para identificar o grau de um nó numa rede social. Crawl: importado do inglês, o verbo “crawlear” (“to crawl”) neste contexto significa minerar/coletar dados da web, de mídias, de redes sociais etc. Prof. Dr. Fábio Malini UFES
  • 21. #1.2 Crawlers Flocker Webapp que age como estruturador de redes de retweets em tempo real. Permite exportar o grafo criado para GEXF, PNG e SVG. http://flocker.outliers.es/ Netvizz Aplicativo do Facebook de fácil utilização que possibilita extrair redes de amigos, páginas e grupos a que o usuário está conectado. https://apps.facebook.com/netvizz/ Prof. Dr. Fábio Malini UFES
  • 22. #1.2 Crawlers NodeXL Extensão para o Microsoft Excel que permite extrair dados de redes como Facebook, Flickr, Twitter e Youtube, assim como posterior exportação para Gephi. http://nodexl.codeplex.com/ GNIP Permite extrair dados da rede do Twitter. É o único que não possui limite de tempo de publicação do tweet nem limite de requisições ao servidor. http://gnip.com/ Prof. Dr. Fábio Malini UFES
  • 23. #1.2 Crawlers YourTwapperKeeper Permite a configuração de diferentes keywords para monitoração, captura e armazenamento de tweets em tempo real. Necessita de instalação. https://github.com/540co/yourTwap perKeeper Prof. Dr. Fábio Malini UFES
  • 24. TELA DO YTK AS PRIMEIRAS EXTRAÇÕES DO LABIC/UFES E CIBERCULT E MEDIALAB / UFRJ (processo de pesquisa Cartografia das Controvérsias políticas na internet – CNPq/CAPES)
  • 25. #1.3 Atividade Prática Analisando um arquivo de grafos no Twitter: o caso do #MarcoCivil. Prof. Dr. Fábio Malini UFES
  • 26. Muito Obrigado! E até breve! fabiomalini@gmail.com http://labic.net 27 4009 2752