[ES] En este trabajo se propone una clasificación por diversos factores de las distintas redes
sociales existentes. Se introduce el concepto de las redes oscuras o darknets y se describen
algunas redes sociales existentes ...[+]
[ES] En este trabajo se propone una clasificación por diversos factores de las distintas redes
sociales existentes. Se introduce el concepto de las redes oscuras o darknets y se describen
algunas redes sociales existentes en ella. Se propone una plataforma tecnológica como
herramienta para extraer datos de las redes sociales de Internet para su posterior
análisis. Se describen las herramientas seleccionadas y se explica cómo preparar y
configurar el entorno de pruebas basado en Ubuntu Server LTS, Vagrant y Python.
Finalmente se muestran algunos ejemplos de cómo extraer información de las redes
sociales utilizando código Python.
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[CA] En este treball es proposa una clasificació per diversos factors de les diverses xarxes
socials existents. S’introdueix el concepte de la web profunda i es descriuen algunes de
les xarxes socials existents en la ...[+]
[CA] En este treball es proposa una clasificació per diversos factors de les diverses xarxes
socials existents. S’introdueix el concepte de la web profunda i es descriuen algunes de
les xarxes socials existents en la mateixa. Es proposa una plataforma tecnológica com a
ferramenta per a extraure dades de les xarxes socials d’Internet per a un analisi posterior.
Es descriuen les ferramentes seleccionades i s’explica cóm preparar i configurar l’entorn
de proves basat Ubuntu Server LTS, Vagrant i Python. Finalment es mostren alguns
exemples de cóm extraure informació de les xarxes socials mitjançant codi Python.
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[EN] This work introduces a social media classification from different points of view. Some of
the main social networks are analysed based on statistical data. Darknet concept is
explained and the main social media ...[+]
[EN] This work introduces a social media classification from different points of view. Some of
the main social networks are analysed based on statistical data. Darknet concept is
explained and the main social media services accessible in that network are presented.
The author suggests a technological framework for social networks web scraping for
datamining purposes and intelligence analysis. The selected tools are described and the
configuration and set up of the testing environment is explained, which is based in
Ubuntu Server LTS, Vagrant and Python. Finally, some examples of Python code for
social networks web scraping are presented.
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