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dc.contributorEscuela de Ingenierias Industrial, Informática y Aeroespaciales_ES
dc.contributor.authorBenítez Andrades, José Alberto 
dc.contributor.editorAndina Díaz, Elena
dc.contributor.editorArias Navarro, Natalia
dc.contributor.editorBenítez Andrades, José Alberto
dc.contributor.editorMarqués Sánchez, José Alberto
dc.contributor.editorOvalle Perandones, María Antonia
dc.contributor.editorPinto Carral, Arrate
dc.contributor.otherIngenieria de Sistemas y Automaticaes_ES
dc.date2023
dc.date.accessioned2023-10-11T09:22:52Z
dc.date.available2023-10-11T09:22:52Z
dc.identifier.citationBenítez Andrades, J.A. (2023). Minería de datos de los medios sociales: herramientas para recopilar datos de Twitter = Social media data mining: tools for collecting Twitter data. En Actas del VI Summer Course en ARS y VI Workshop de Investigación : ARS Y SALUD : Villafranca del Bierzo (León, España) : 8-10 de julio de 2021, 13-20es_ES
dc.identifier.isbn978-84-19682-22-2es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10612/17291
dc.description.abstract[ES] En la actualidad la minería de datos de los medios sociales suele estar centrada en recopilar información procedente de Twitter. Uno de los principales problemas en el análisis de redes sociales en estos casos es la adquisición de los datos en forma de grafo. La posibilidad de hacer esta labor «a mano», es impensable cuando se tratan redes de cientos o miles de nodos en constante comunicación entre ellos. Twitter, además, es un ejemplo muy claro de esta problemática. De cualquier trending topic se pueden generan cientos de tweets en una hora. Es necesario herramientas de adquisición de todos esos datos de una forma automatizada utilizando las posibilidades que la propia red social ofrece. Un ejemplo de herramienta que ofrece una obtención de datos, con limitaciones, es la herramienta Netlytic. No es la única, pero es sencilla de utilizar. En este documento se muestra un caso de uso de un proyecto recoplado con Netlytic y graficado mediante Gephies_ES
dc.description.abstract[EN] Currently, social media data mining is often focused on collecting information from Twitter. One of the main problems in social network analysis in these cases is the acquisition of data in the form of a graph. The possibility of doing this task "by hand" is unthinkable when dealing with networks of hundreds or thousands of nodes in constant communication with each other. Twitter, moreover, is a very clear example of this problem. Any trending topic can generate hundreds of tweets in an hour. Tools are needed to acquire all this data in an automated way using the possibilities offered by the social network itself. An example of a tool that offers data acquisition, with limitations, is the Netlytic tool. It is not the only one, but it is simple to use. This document shows a use case of a project collected with Netlytic and plotted using Gephi.es_ES
dc.languagespaes_ES
dc.publisherUniversidad de Leónes_ES
dc.relation.ispartofActas del VI Summer Course en ARS y VI Workshop de Investigación : ARS Y SALUDes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectIngeniería de sistemases_ES
dc.subject.otherMinería de datoses_ES
dc.subject.otherAnálisis de redes socialeses_ES
dc.subject.otherTwitteres_ES
dc.titleMinería de datos de los medios sociales: herramientas para recopilar datos de Twitteres_ES
dc.title.alternativeSocial media data mining: tools for collecting Twitter dataes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingses_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.18002/arssalud/v0i5
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.page.initial13es_ES
dc.page.final20es_ES
dc.subject.unesco3310 Tecnología Industriales_ES


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