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#15oct y #ows
El 15 de octubre de 2011 fue un día histórico a nivel mundial: Millones de personas alrededor del globo se echaron a la calle para protestar contra la crisis financiera, movilizados en gran parte a través de las redes sociales, y en concreto, Twitter. El movimiento, marcado con hashtags como #15o,#15oct, estuvo fuertemente basado en las reivindicaciones #15m y #ows ("Occupy Wall Street"), recalcando que el 99% de la gente NO es responsable de los juegos financieros que hacen que el 1% restante se enriquezca a su costa (#weare99)
Proceso
Presentamos la evolución en el tiempo de la actividad en Twitter relacionada con estos movimientos alrededor del 15-O. Con un conjunto de partida de 1,2 millones de tweets, capturados desde el 13 de octubre hasta el 18 de octubre de 2011, hemos trabajado para ofrecer visualizaciones globales geolocalizadas, locales (donde se pueden observar los avances de la marcha en cuatro ciudades: Nueva York, San Francisco, Barcelona y Madrid) y, por último, cómo evolucionaron los hashtags (en volumen y composición) en ese intervalo de tiempo.
Los datos fueron capturados usando el API de Búsqueda de Twitter y visualizados usando Processing, Unfolding, y un framework propio para visualizar redes en el tiempo. Usamos Python y Perl (good ol' perl) para limpiar y procesar los datos; y MongoDB para almacenarlos.
Cualquier comentario, sugerencia o iniciativa, es bienvenida en Twitter: @paradigmalabs
Primera Visualización: Protestas locales en NYC, SFO, MAD y BCN
https://vimeo.com/61251974
Segunda Visualización: Protestas globales en EEUU y España
https://vimeo.com/61252049
Tercera Visualización: Movimiento de hashtags relacionados en Twitter
https://vimeo.com/65824910
Vídeo relacionado (Proyecto Ecosphere de la CNN):
http://www.youtube.com/embed/60WlLmaDA-s
Lectura relacionada:
Social Network Analysis for Startups (O'Reilly Media)
Alejandro González
Alejandro González es un analista programador con más de 4 años de experiencia en el desarrollo de software. Ha trabajado sobre todo con lenguajes dinámicos como Perl y Python en el ambito del NLP, Sentiment Analysis, Motores de busqueda y aplicaciónes de monitorización y seguimiento de tendencias y opiniones en redes sociales.Le atrae especialmente la adquisición y analisis automático de grandes volúmenes de información para inferir tendencias y patrones de propagación de ideas en internet, así como tecnologías de BigData, tanto de persistencia como de computación.Actualmente se encuentra en Paradigma Tecnológico trabajando en varios proyectos de Sentiment Analysis y de detección y seguimiento de movimientos en redes sociales.
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Rubén Abad
Hace tiempo que me se trasladé a Madrid desde Valencia en busca de retos. Mi carrera profesional ha crecido paralelamente con la implantación definitiva de Internet, y he trabajado en todos los niveles asociados con el análisis de ésta: desde la recolección de datos hasta la visualización, área en la que actualmente estoy centrado. Divido mi tiempo entre el trabajo, trastear con Arduino, buscar la mejor tapa y recorrer Madrid en bicicleta.
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Marco Martínez
Marco Martínez es un analista programador con 3 años de experiencia en el desarrollo de software. Marco trabaja sobre todo con Java, sin dejar de lado lenguajes como Groovy y Python y la ultimas tendencias de base de datos NoSQL. Está enfocado principalmente al desarollo de buscadores utilizando Apache Solr y Apache Lucene.
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Leonardo Menezes
Estudiante de Ingeniería Técnica en Gestión por la Universidad de Valladolid, cursando último año. Empezó en Brasil Ciencias de la Computación en la Universidade Federal de Pernambuco, a falta de finalizar el último curso. Es un gran apasionado de la tecnología, continuamente en autoformación se ha especializado en el desarrollo de aplicaciones en plataformas opensource y se ha sacado la certificación de Sun Certified Java Programmer. Empezó su trayectoria profesional hace más de tres años y tiene una gran experiencia con JDBC, JSP, Servlets, Struts, Hibernate, Spring, jBPM, Lucene, JUnit, PDFBox, Antlr, Spring WebFlow, JasperReports, Python...
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Roberto Maestre
Roberto Maestre desarrolla su trabajo, junto con sus compañeros de Paradigma Labs, en los campos de Procesado de lenguaje natural, análisis de redes, rastreo de información y web semántica. Estudió Informática en la UPM, y actualmente se encuentra realizando su doctorado en el campo de los modelos algebraicos para la construcción de sistemas expertos y de razonamiento automático en el DIA FI-UPM. Anteriormente trabajó en el CSIC en el proyecto TECT de la ESF relacionado con el estudio de redes dinámicas de cooperación. Siempre dispuesto a probar una nueva tecnología o poner a prueba una teoría.
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