- -

Análisis de frecuencia de hashtags en Twitter

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

Análisis de frecuencia de hashtags en Twitter

Show simple item record

Files in this item

dc.contributor.advisor Ferri Ramírez, César es_ES
dc.contributor.advisor Conejero Casares, José Alberto es_ES
dc.contributor.author Pérez Melián, José Alberto es_ES
dc.date.accessioned 2016-10-11T11:21:57Z
dc.date.available 2016-10-11T11:21:57Z
dc.date.created 2016-09-26
dc.date.issued 2016-10-11 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/71616
dc.description.abstract [ES] En este trabajo se realiza un análisis del comportamiento de los hashtags en una conversación de Twitter, estudiando cómo se distribuye su frecuencia de acuerdo a su popularidad. Se ha observado que se sigue una distribución potencial, según lo esperado por la Ley de Zipf, que indica que existen pocos hashtags con mucha repercusión y muchos que no han tenido mucho éxito. Debido al comportamiento humano en estas redes, muchos de los hashtags no han alcanzado gran repercusión debido a que contienen alguna falta de ortografía o están mal escritos. Para corregir esto se han utilizado distancias de edición de cadenas que han permitido agrupar los hashtags similares entre sí para disminuir el efecto de los hashtags escritos de manera errónea en los estudios realizados. También se muestra la aplicación que tiene la Ley de Benford aplicada al estudio del comportamiento de los usuarios en las redes sociales, donde las distribuciones del primer y segundo dígito más significativo de las frecuencias de los hashtags siguen la distribución esperada por Benford. Esto permite que se pueda utilizar para validar datos provenientes de Twitter y analizarlos en busca de comportamientos sospechosos. es_ES
dc.description.abstract [EN] This paper presents an analysis of hashtag’s behaviour in a conversation in Twitter by studying the frecuency distribution according to their popularity. It has been observed that follows a power law, as espected by Zipf’s Law, which states that there are few hastags with huge impact and many others who have not been very successful. Due to the human’s behaviour in social networks, many hashtags have not achieved a great impact because they contain mispelling errors. String distances has been used to correct the errors to group similar hashtags together to decrease the possible impact of these hashtags for future studies. It is also shown that Benford’s Law could be applied to study the user’s behaviour in social networks, where the first and second significant digit distribution of hashtag’s frequencies follow the expected Benford’s distribution and allow it’s use to validate data from Twitter and analyze it for suspicious behaviours. es_ES
dc.format.extent 60 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject Redes sociales es_ES
dc.subject Twitter es_ES
dc.subject Hashtags es_ES
dc.subject Ley de Zipf es_ES
dc.subject Ley de Benford es_ES
dc.subject Social networks es_ES
dc.subject.classification MATEMATICA APLICADA es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Gestión de la Información-Màster Universitari en Gestió de la Informació es_ES
dc.title Análisis de frecuencia de hashtags en Twitter es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Pérez Melián, JA. (2016). Análisis de frecuencia de hashtags en Twitter. http://hdl.handle.net/10251/71616. es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela 50513 es_ES


This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record