Análisis de redes sociales: estado del arte
Contribuido por: Bart Baesens |
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Introducción
En las últimas décadas, el uso de sitios web de redes sociales en la vida cotidiana de todos está en auge. Las personas pueden continuar sus conversaciones en sitios de redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+, Instagram, etc., y compartir sus experiencias con sus conocidos, amigos, familiares, etc. Solo hace falta un clic para actualizar su ubicación al resto de el mundo. Hay muchas opciones para transmitir sus actividades actuales: por una imagen, video, ubicación geográfica, enlaces o simplemente texto sin formato.
Los usuarios de los sitios de redes sociales en línea revelan explícitamente sus relaciones con otras personas. En consecuencia, los sitios de redes sociales son un mapeo casi perfecto de las relaciones que existen en el mundo real. Saben quién eres, cuáles son tus aficiones e intereses, con quién te casas, cuántos hijos tienes, tus amigos con los que trabajas todas las semanas, tus amigos del club del vino, etc. Esta red interconectada de gente que sabe el uno al otro de alguna manera es una fuente de información y conocimiento extremadamente interesante. Los gerentes de marketing ya no necesitan adivinar quién podría influir en quién crear la campaña adecuada. Está todo allí ... cuál es el problema. Los sitios de redes sociales reconocen la riqueza de las fuentes de datos que tienen y no están dispuestos a compartirlos sin costo. Esos datos a menudo se privatizan y regulan, y están bien ocultos para uso comercial. Por otro lado, los sitios de redes sociales ofrecen muchas facilidades incorporadas a los gerentes y otras partes interesadas para lanzar y administrar sus campañas de mercadotecnia explotando la red social, sin publicar la representación exacta de la red.
Sin embargo, las empresas a menudo se olvidan de que pueden reconstruir una parte de la red social utilizando datos internos. Los proveedores de telecomunicaciones, por ejemplo, tienen una base de datos transaccional masiva donde registran el comportamiento de llamadas de sus clientes. Bajo el supuesto de que los buenos amigos se llaman entre sí más a menudo, podemos recrear la red e indicar la fuerza de enlace entre las personas en función de la frecuencia y / o duración de las llamadas. Los proveedores de infraestructura de Internet pueden mapear las relaciones entre las personas que usan las direcciones IP de sus clientes. Las direcciones IP que se comunican frecuentemente están representadas por una relación más fuerte. Al final, la red de IP contemplará la estructura relacional entre las personas desde otro punto de vista, pero hasta cierto punto, como se observa en la realidad. Se pueden encontrar muchos más ejemplos en las industrias de banca, venta minorista y juegos en línea. En este artículo, discutimos cómo se pueden aprovechar las redes sociales para el análisis.
Definiciones de redes sociales
Una red social se compone de nodos (vértices) y enlaces. Ambos deben estar claramente definidos al comienzo del análisis. Un nodo (vértice) podría definirse como un cliente (privado / profesional), hogar / familia, paciente, médico, papel, autor, terrorista, página web ... Un enlace puede definirse como la relación de un amigo, una llamada, la transmisión de un enfermedad, una relación de "seguimiento", una referencia, etc. Tenga en cuenta que los enlaces también se pueden ponderar según la frecuencia de interacción, la importancia del intercambio de información, la intimidad, la intensidad emocional, etc. Por ejemplo: en una configuración de predicción de abandono, el enlace puede ponderarse de acuerdo con el tiempo (total) en que dos clientes se llamaron durante un período específico. Las redes sociales se pueden representar como un sociograma. Esto se ilustra en la figura siguiente por la cual el color de los nodos corresponde a un estado específico (por ejemplo, revuelto o no revuelto).
Ejemplo de sociograma.
Los sociogramas son útiles para representar redes de pequeña escala. Para redes de gran escala, la red se representa típicamente como una matriz (ver a continuación). Estas matrices serán simétricas [1] y típicamente muy dispersas (con muchos ceros). La matriz también puede contener los pesos si se producen conexiones ponderadas.
|
C1 |
C2 |
C3 |
C4 |
| C1 |
– |
1 |
1 |
0 |
| C2 |
1 |
– |
0 |
1 |
| C3 |
1 |
0 |
– |
0 |
| C4 |
0 |
1 |
0 |
– |
Representación matricial de una red social.
En lo que sigue, discutimos cómo se pueden aprovechar las redes sociales para los análisis descriptivos y predictivos.
Análisis descriptivo: métricas de redes sociales y minería comunitaria
Recuerde,
el objetivo del análisis descriptivo es describir un conjunto de datos
utilizando un conjunto de estadísticas o métricas clave. Una red social se puede caracterizar por varias métricas de centralidad. Las medidas de centralidad más importantes se muestran en la siguiente tabla.
Geodésica Ruta más corta entre dos nodos en la red.
Grado Número de conexiones de un nodo (dentro versus fuera de grado si las conexiones están dirigidas).
Cercanía La distancia promedio de un nodo a todos los demás nodos de la red (recíproco de lejanía).
Intermediación Cuenta el número de veces que un nodo o enlace se encuentra en la ruta más corta entre dos nodos de la red.
Centro teórico de grafos El nodo con la distancia máxima más pequeña a todos los otros nodos de la red.
Medidas de centralidad de red común.
Estas métricas ahora se pueden ilustrar con el ejemplo de juguete de red Kite representado en la siguiente figura [2]:
La red barrilete.
| Grado |
Cercanía | Intermediación |
| 6 |
Diane |
0.64 |
Fernando |
14 |
Heather |
| 5 |
Fernando |
0.64 |
Garth |
8.33 |
Fernando |
| 5 |
Garth |
0.6 |
Diane |
8.33 |
Garth |
| 4 |
Andre |
0.6 |
Heather |
8 |
Ike |
| 4 |
Beverly |
0.53 |
Andre |
3.67 |
Diane |
| 3 |
Carol |
0.53 |
Beverly |
0.83 |
Andre |
| 3 |
Ed |
0.5 |
Carol |
0.83 |
Beverly |
| 3 |
Heather |
0.5 |
Ed |
0 |
Carol |
| 2 |
Ike |
0.43 |
Ike |
0 |
Ed |
| 1 |
Jane |
0.31 |
Jane |
0 |
Jane |
Medidas de centralidad para la red Kite.
La tabla anterior informa las medidas de centralidad para la red Kite. Según el grado, Diane es la más importante ya que tiene la mayoría de las conexiones. Ella trabaja como un conector o concentrador. Sin embargo, tenga en cuenta que solo conecta a los que ya están conectados entre sí. Fernando y Garth son los más cercanos a todos los demás. Son los mejor posicionados para comunicar mensajes que deben fluir rápidamente a todos los demás nodos de la red. Heather tiene la mayor intersección. Ella se sienta entre dos comunidades importantes (Ike y Jane contra el resto). Ella juega un rol de intermediario entre ambas comunidades, pero también es un punto único de falla. Tenga en cuenta que la medida de intersección a menudo se utiliza para la minería comunitaria. Una técnica popular aquí es el algoritmo de Girvan-Newman que funciona de la siguiente manera [3]:
- La intersección de todos los enlaces existentes en la red se calcula primero.
- El enlace con la mayor intersección se elimina.
- La interdependencia de todos los enlaces afectados por la eliminación se vuelve a calcular.
- Los pasos 2 y 3 se repiten hasta que no quedan enlaces.
El resultado es esencialmente un dendrograma (similar a, por ejemplo, agrupamiento jerárquico), que luego se puede utilizar para decidir el número óptimo de comunidades. La minería comunitaria sirve para varios propósitos. Permite comprender el comportamiento de subconjuntos homogéneos en su red que pueden ser especialmente relevantes en análisis de marketing (por ejemplo, para recomendaciones específicas) o detección de fraude (para detectar, por ejemplo, anillos de fraude). Además, la información de la comunidad también puede aprovecharse para el análisis predictivo, utilizando, p. procedimientos de producción como explicamos a continuación.
Análisis predictivo: aprendizaje de redes sociales
En el análisis predictivo, el objetivo es medir una variable objetivo de interés. Los ejemplos podrían ser abandono, fraude, valor predeterminado o valor de vida del cliente (CLV). En el aprendizaje de redes sociales, el objetivo es calcular la probabilidad de membresía de clase (por ejemplo, probabilidad de abandono) de un nodo específico, dado el estado de los otros nodos de la red. Varios desafíos importantes surgen cuando se aprende en las redes sociales. Un desafío clave es que los datos no son independientes y están distribuidos de forma idéntica (IID), una suposición que a menudo se hace en modelos estadísticos clásicos (por ejemplo, regresión lineal y logística). El comportamiento de correlación entre los nodos implica que la pertenencia a la clase de un nodo puede influir en la pertenencia a la clase de un nodo relacionado. A continuación, no es fácil crear una división en un conjunto de capacitación para el desarrollo del modelo y un conjunto de prueba para la validación del modelo, ya que toda la red está interconectada y no se puede cortar en dos partes. Además, muchas redes son de gran escala (por ejemplo, un gráfico de llamadas de un proveedor de telecomunicaciones) y es necesario desarrollar procedimientos computacionales eficientes para hacer el aprendizaje. Finalmente, no se debe olvidar la forma tradicional de hacer análisis utilizando solo información específica de nodo (es decir, sin los aspectos de red) ya que esta información puede ser muy valiosa para la predicción también.
Una forma directa de aprovechar las redes sociales para el análisis predictivo es resumir la red en un conjunto de características que luego se pueden combinar con características que no sean de red (es decir, locales) para el modelado predictivo. Un ejemplo popular de esto es la regresión logística relacional según lo introducido por Lu y Getoor (2003) [4]. Este enfoque básicamente parte de un conjunto de datos con características locales específicas del nodo y le agrega características de red de la siguiente manera:
- La clase de vecino más frecuente (modo-enlace);
- Frecuencia de las clases de los vecinos (enlace de frecuencia);
- Indicadores binarios que indican presencia de clase (enlace binario).
Esto se ilustra en la figura siguiente para el cliente Bart.
Regresión logística relacional.
Luego, se puede estimar un modelo de regresión logística o árbol de decisión utilizando el conjunto de datos con características locales y de red. Tenga en cuenta que existe una cierta correlación entre las características de red agregadas, que deben filtrarse durante un procedimiento de selección de entrada. La creación de características de red también se llama Featurization, ya que las características de la red se agregan básicamente como características especiales al conjunto de datos. Estas características pueden medir el comportamiento de los vecinos en términos de la variable objetivo (por ejemplo, abandono o no) o en términos de las características específicas del nodo local (por ejemplo, edad, promociones, etc.). La figura a continuación proporciona un ejemplo en el que se agrega una característica que describe la cantidad de contactos con churners. La columna final etiquetada 'Churn' es la variable objetivo.
Ejemplo de Caracterización con características que describen el comportamiento objetivo de los vecinos.
La figura a continuación proporciona un ejemplo donde se agregan características que describen el comportamiento del nodo local de los vecinos.
Ejemplo de Caracterización con características que describen el comportamiento del nodo local de los vecinos.
Privacidad
Obviamente, el uso de datos de redes sociales para fines analíticos también requiere una reflexión exhaustiva sobre la privacidad. Con frecuencia, los clientes desconocen sus rastreos de datos, tanto en línea como fuera de línea, y cómo pueden analizarse. Por lo tanto, especialmente bajo la regulación GDPR actual, es de vital importancia que las empresas siempre divulguen adecuadamente qué datos recopilan y cómo los usan. Al hacerlo, no solo deben enfocarse en posibles beneficios de privacidad sino también en los beneficios para el cliente, de modo que los clientes puedan tomar una decisión bien informada sobre si, cuándo y cómo se pueden usar sus datos.
Conclusión
En este artículo, nos acercamos al análisis de redes sociales. Comenzamos brindando definiciones clave de redes sociales. A continuación, ilustramos cómo se pueden aprovechar las redes sociales para el análisis descriptivo resumiéndolos mediante métricas de redes sociales como cercanía, interdependencia, etc. A continuación, desarrollamos el uso de redes sociales para el análisis predictivo utilizando varios procedimientos de presentación. Es importante señalar que aunque las redes sociales representan un nuevo tipo de información, definitivamente no se debe sobreestimar su poder. Más específicamente, uno no debería abandonar los datos tradicionales que no pertenecen a la red para hacer análisis. A lo largo de nuestra investigación, encontramos que los mejores modelos analíticos para, p. Predicción de abandono de pagos: la detección de fraudes generalmente se genera utilizando una combinación de datos de red y no de red. Finalmente, es importante tener en cuenta que siempre que se analicen datos de redes sociales, la privacidad siempre debe respetarse.
Referencias y notas
- [1] Tenga en cuenta que este es solo el caso de las redes no dirigidas. Para redes dirigidas, que representan p. una relación 'siguiente' que no es necesariamente recíproca, la matriz no será simétrica.
- [2] Krackhardt, D, Assessing the Political Landscape: Structure, Cognition, and Power in Organizations, Administrative Science Quarterly, 35, pp. 342-369, 1990.
- [3] Girvan M., Newman M. E. J., Community structure in social and biological networks, Proceedings of the National Academy of Sciences, USA 99, pp. 7821–7826, 2002.
- [4] Lu Q., Getoor L., Link-based Classification, Proceeding of the Twentieth Conference on Machine Learning (ICML-2003), Washington DC, 2003.
