22 herramientas gratuitas de análisis de redes sociales
Por Varun Kumar || RankRedLas herramientas de análisis de redes sociales facilitan el análisis cualitativo o cuantitativo de las redes sociales al describir las características de la red mediante representación visual o numérica. Generalmente usa la teoría de redes o gráficas para examinar las estructuras sociales. Los componentes principales son los nodos (personas) y los bordes que los conectan. Algunos de ellos también realizan análisis predictivos. A continuación, hemos enumerado algunos de los software de análisis de redes sociales más efectivos que están disponibles de forma gratuita.
22. AllegroGraph
AllegroGraph es una base de datos de gráficos desarrollada para almacenar triples RDF. Es una base de datos OLTP totalmente transaccional, que almacena datos estructurados en gráficos en lugar de en tablas. Incluye una biblioteca de análisis de redes sociales y un componente de almacenamiento para el proyecto TwitLogic que tiene como objetivo llevar la web semántica a los datos de Twitter.
21. Commetrix
Commetrix es un software dinámico de visualización y análisis de redes que proporciona un acceso exploratorio fácil y completo a los datos de la red. Crea un rico mapa de red experto, sistemas de recomendación a partir de registros de comunicación, y se enfoca en analizar patrones evolutivos de comunicación electrónica como correo electrónico, voz sobre IP y mensajería instantánea.
20. Socilab
Socilab es una herramienta en línea que le permite visualizar y analizar la red de LinkedIn utilizando métodos derivados de la investigación científico-social. Muestra una serie de medidas de red extraídas de la investigación sociológica en redes profesionales, y barras de percentiles que comparan sus medidas de red agregadas con usuarios anteriores. Además, hay una función de mensajería que le permite escribir y enviar un mensaje a los contactos seleccionados de LinkedIn.
19. Cuttlefish
Cuttlefish es una aplicación de banco de trabajo de red que permite la visualización de datos de red, edición de gráficos, manipulación interactiva del diseño y visualización de procesos.
Para representar los datos de la red, la herramienta utiliza el formato extendido Cuttlefish que define los datos de la red en términos de bordes, vértices, pesos e información visual como formas, colores y etiquetas. El otro formato de archivo es el formato Cuttlefish Evolution que define los cambios que ocurren en una red. También es compatible con formatos de archivo más antiguos, incluidos GraphML y Pajek.
18. Social Network Visualizer
Esta es una herramienta fácil de usar multiplataforma que le permite dibujar redes sociales con unos pocos clics en un lienzo virtual. Cargue datos de campo de un archivo (en formato compatible) o rastree Internet para crear una red social de páginas web conectadas.
Social Network Visualizer calcula grafos estándar y métricas de cohesión de la red (como densidad, excentricidad, coeficiente de agrupamiento, etc.), rutinas matriciales e índices de centralidad y prestigio. Además, admite algoritmos rápidos para la detección comunitaria, el análisis de equivalencia estructural, la carga y edición de redes multirrelacionales y la creación aleatoria de redes utilizando varios modelos de generación de redes aleatorias.
17. JUNG
JUNG significa Java Universal Network / Graph Framework. Esta aplicación Java proporciona un lenguaje extensible para el análisis, modelado y visualización de datos que podrían representarse como un gráfico o una red. JUNG admite numerosos tipos de gráficos (incluidas las hipergrafías) con cualquier propiedad.
Permite visualizaciones personalizables e incluye algoritmos de teoría de gráficos, análisis de redes sociales y minería de datos. Sin embargo, está limitado por la cantidad de memoria asignada a Java.
16. Tulip
Tulip se dedica al análisis y visualización de datos relacionales. Permite el desarrollo de algoritmos, técnicas de interacción, visualización específica de dominio, codificaciones visuales y modelos de datos. También permite la reutilización de componentes, lo que hace que el marco sea eficiente para la creación de prototipos de investigación y el desarrollo de aplicaciones para el usuario final.
15. Statnet
Además, el modelado estadístico incluye modelos dinámicos y de sección transversal, espacio latente y modelos de clúster latente.
14. Netlytic
Netlytic es un analizador de texto basado en la nube y visualizador de redes sociales que puede resumir automáticamente grandes conjuntos de datos de texto y visualizar redes sociales a partir de conversaciones en sitios de redes sociales como Twitter, YouTube, foros en línea y comentarios de blogs. La herramienta está desarrollada principalmente para que los investigadores identifiquen componentes clave e influyentes y descubran cómo fluye la información en una red.
13. NetworkX
NetworkX es un paquete de Python para crear, manipular y estudiar la estructura de la dinámica y las funciones de redes complejas. Incluye muchos algoritmos, métricas y generadores de gráficos. La herramienta es capaz de construir gráficos aleatorios de forma incremental y es capaz de encontrar camarillas, subgráficos y núcleos k. Además, puede explorar adyacencia, grado, diámetro, centro, radio y dibujar redes en 3 dimensiones.
12. Cytoscape
Cytoscape se utiliza para visualizar redes complejas e integrarlas con cualquier tipo de datos de atributos. La herramienta es muy amplia en funciones: le permite personalizar la visualización de datos de la red, filtrar la red para seleccionar subconjuntos de nodos, buscar nodos y bordes de destino, y diseñar la red en dos dimensiones a partir de diferentes algoritmos de diseño de red que incluyen cíclico, árbol, borde- peso, fuerza dirigida y más.
11. Subdue
Subdue descubre patrones estructurales y relacionales en datos que representan entidades y relaciones. Utiliza la metodología de longitud de descripción mínima para identificar patrones que disminuyen el número de bits necesarios para describir el gráfico de entrada después de ser comprimido por el patrón.
Subdue también puede realizar numerosas tareas de aprendizaje, como aprendizaje supervisado y no supervisado, agrupamiento y aprendizaje de gramática gráfica. Además del análisis de redes sociales, se ha aplicado con éxito en Bioinformática, lucha contra el terrorismo, aviación y minería de estructuras web.
10. Graphviz
Este software de visualización de gráficos representa información estructural como un diagrama de gráficos abstractos y redes. Graphviz tiene muchos programas de diseño gráfico adecuados para la visualización de redes sociales. Toma la descripción de gráficos en un lenguaje de texto simple y crea diagramas en formatos útiles, como PDF para incluir en otros documentos, mostrar en un navegador de gráficos interactivo o SVG para páginas web.
Además, tiene diferentes características útiles para diagramas concretos, por ejemplo, opciones para fuentes, color, estilos de línea, diseño de nodo tabular, formas personalizadas e hipervínculos.
9. NetMiner
NetMiner viene con un período de prueba de 14 días. Se utiliza para el análisis y la visualización de vastos datos de red basados en el análisis de redes sociales. Las características como transformación de datos, visualización de datos de red, gráficos y lenguaje de script Python lo ayudan a detectar patrones y estructuras subyacentes de la red.
8. SocioViz
SocioViz es una plataforma de análisis de redes sociales para periodistas digitales, investigadores sociales y especialistas en marketing de medios. Le permite analizar cualquier tema, término o hashtag, identificar personas influyentes clave, opiniones y contenidos y exportar los datos en formato Gephi para su posterior análisis.
7. UNISoN
UNISoN es una aplicación Java que puede analizar mensajes para guardarlos en un archivo en formato Pajek para el análisis de redes sociales. Genera redes utilizando el autor de cada publicación. Si alguien interactúa con una publicación, se crea un enlace unidireccional del autor de la publicación al autor del mensaje al que está respondiendo. Además, hay un panel de vista previa que muestra la red visualmente.
6. NetworKit
NetworKit es una plataforma en crecimiento para el análisis de redes a gran escala, desde miles hasta miles de millones de bordes. Implementa un algoritmo gráfico eficiente, la mayoría de ellos son paralelos para utilizar la arquitectura multinúcleo. Se supone que deben calcular medidas estándar de análisis de red, como coeficientes de agrupación, secuencias de grados y medidas de centralidad. Además, su objetivo es admitir una variedad de formatos de entrada y salida.
5. GraphStream
GraphStream está diseñado para el modelado y análisis de gráficos dinámicos. Le permite crearlos, importarlos, exportarlos, darles forma y visualizarlos. En lugar de solo un conjunto de aristas y nodos, los gráficos se definen como un "flujo de eventos gráficos". Los eventos indican cuándo cambia un borde, nodo o componente asociado. Por lo tanto, un gráfico no se describe como una representación fija, sino por toda la historia en evolución de los elementos del gráfico.
4. NodeXL
NodeXL es una plantilla de código abierto para Microsoft Excel para análisis y visualización de redes. Le permite ingresar una lista de borde de red en una hoja de trabajo, hacer clic en un botón y visualizar su gráfico, todo en el entorno familiar de la ventana de Excel.
La herramienta admite la extracción de correo electrónico, YouTube, Facebook. Red social Twitter, WWW y Flickr. Puede manipular y filtrar fácilmente los datos subyacentes en formato de hoja de cálculo.
3. R
El lenguaje de programación R está repleto de numerosos paquetes relevantes para el análisis de redes sociales: igraph para análisis de red genérico, red para manipular y mostrar objetos de red, sna para realizar análisis sociométrico, tnet para realizar análisis de red ponderada o longitudinal, Bergm para análisis bayesiano para exponencial modelos de gráficos aleatorios, redes para simular redes bipartitas con marginales fijos y muchos más.
2. Gephi
Gephi suele ser un software de exploración y manipulación de gráficos escrito en Java. Proporciona una manera fácil de crear conectores de datos sociales para mapear organizaciones comunitarias y redes de mundo pequeño. Junto con el análisis de redes sociales, realiza análisis exploratorios de datos y enlaces, y análisis de redes biológicas. Quizás la herramienta de análisis gratuita más avanzada.
El software te ayuda a explorar y comprender gráficos. Puede interactuar con las figuras, manipular las estructuras, el color y la forma para revelar propiedades ocultas. La arquitectura flexible y de tareas múltiples le permite trabajar con datos complejos y producir resultados visuales valiosos. Además, hay un motor de renderizado 3D capaz de mostrar grandes redes en tiempo real, solo para acelerar la exploración.
1. Pajek
Pajek se utiliza para el análisis y visualización de grandes redes que contienen hasta mil millones de vértices. El programa realiza esto utilizando seis tipos de datos: gráficos, vértices, vectores (propiedades de vértices), clúster (subconjunto de vértices), permutación (reordenamiento de vértices) y jerarquía (estructura de árbol general en vértices).
. Muchos estudios de coexpresión utilizan el valor absoluto de la correlación como una medida de similitud de coexpresión sin signo,
y 
consisten en la expresión de los genes i y j a través de múltiples muestras. Sin embargo, el uso del valor absoluto de la correlación puede ofuscar información biológicamente relevante, ya que no se hace distinción entre la represión de genes y la activación. En contraste, en las redes firmadas, la similitud entre los genes refleja el signo de la correlación de sus perfiles de expresión. Para definir una medida de coexpresión firmada entre los perfiles de expresión génica 
, la similitud firmada 
toma un valor entre 0 y 1. Tenga en cuenta que la similitud no firmada entre dos genes expresados de manera opuesta (
es igual a 1 mientras que es igual a 0 para la similitud signada. De manera similar, mientras que la medida de coexpresión sin firmar de dos genes con correlación cero permanece en cero, la similitud con signo es igual a 0.5.![A=[a_{{ij}}]](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a1abea4bedfb4eabb36df6d0c0b97aebc10829fb)
, se utiliza para cuantificar la fuerza con que los genes están conectados entre sí. A se define mediante el umbral de la matriz de similitud de coexpresión ![S=[s_{{ij}}]](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d89ceb0ed7c6f5756f60b1a31f0c6ca8b9891039)
. El umbral 'duro' (dicotomización) la medida de similitud S da como resultado una red de coexpresión de genes no ponderada. Específicamente, una adyacencia de red no ponderada se define como 1 si 
y 0 en caso contrario. Debido a que el umbral difícil codifica las conexiones genéticas de forma binaria, puede ser sensible a la elección del umbral y resultar en la pérdida de información de coexpresión. [3] La naturaleza continua de la información de coexpresión se puede preservar empleando un umbral suave, que da como resultado una red ponderada. Específicamente, WGCNA utiliza la siguiente función de potencia para evaluar la fuerza de su conexión:
,
, la adyacencia de red ponderada está relacionada linealmente con la similitud de coexpresión en una escala logarítmica. Tenga en cuenta que un β de alta potencia transforma altas similitudes en adyacencias altas, mientras que empuja similitudes bajas hacia 0. Dado que este procedimiento de umbral suave aplicado a una matriz de correlación de pares conduce a una matriz de adyacencia ponderada, el análisis que sigue es Se denomina análisis de red de coexpresión de genes ponderados.
, es definido en función de la correlación de cada gen con el respectivo módulo eigengene. El segundo, denominado kIN, se define como una suma de adyacencias con respecto a los genes del módulo. En la práctica, estas dos medidas son equivalentes. [4] Para probar si un módulo se conserva en otro conjunto de datos, se pueden usar varias estadísticas de red, por ejemplo. 
. [6]
