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Óscar Marín Miró @outliers_es www.outliers.es Análisis Geoespacial y Redes Sociales JSL, Girona, 26 de Marzo de 2015

Análisis Geoespacial y Redes Sociales

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Óscar Marín Miró@outliers_es

www.outliers.es

Análisis Geoespacial y Redes SocialesJSL, Girona, 26 de Marzo de 2015

¿Qué hacemos?

http://www.outliers.es

Análisis y Visualización de DatosÁreas: Geoespacial, SNA, NLPSectores: Cultura, Marketing+Comunicación, Tecnología, NGO’s, Medios, Formación

Stack

http://www.outliers.es

Visualización:D3.js + Leaflet.js, prototipado con Kibana

Análisis:Python (shapely, GDAL, geopy)

Backend:Elasticsearch

Aplicaciones RRSS

El mapa como canal de comunicaciónGeolocalización y geohashingCruce con la información de usuarioCruce con la información de la aplicación

“Grounded web”¿Hasta qué punto son ‘reales’ las redes sociales?

¿Los datos son una muestra representativa?

¿Cuál es la frontera entre lo virtual y lo real?

¿Es Internet un objeto de estudio o una fuente de conocimiento?

http://mitpress.mit.edu/books/digital-methods

“Grounded web”

http://via2014.outliers.es/

“Grounded web”

El mapa como canal

http://voces25s.outliers.es

El mapa como canal

http://www.mapea.cc http://libertadinformacion.cc/

Geohashing

http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash

¿Qué es un geohash?Un sistema de agregación espacial basado en longitud+latitudEstructura espacial jerárquicaLa precisión se degrada progresivamenteEn el dominio publico

Geohashing

http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash

Geohashing

http://geohash.gofreerange.com/

Geohashing

http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-geohashgrid-aggregation.html

Geohashing: BCNBeats

http://bcnbeats.com/

20 meses de datos geolocalizados InstagramFoursquareTwitter

10 millones de puntos

Geohashing: BCNBeats

Geohashing: #sonar2014

Geohashing: #sonar2014#sonar2014BCN (general)

Geohashing: #DGT

Geohashing: #DGT

Geohashing: #DGT

Geohashing: #DGTBCN (general) #DGT

Geohashing: #DGT

Geohashing: métricas

Perfiles

“Inferring International and Internal Migration Patterns from

Twitter Data”

http://ingmarweber.de/wp-content/uploads/2014/02/Inferring-International-and-Internal-Migration-Patterns-from-Twitter-Data.pdf

Perfiles

http://www.faceplusplus.com/

Perfiles~= 1 millón de tweets descargados (1% Twitter)~= 50.000 tweets ‘geocodeados’ (Nominatim)~= 50.000 peticiones a Face++~= 25.000 resueltas (avatar activo)~= 5.000 caras analizadas

Perfiles

http://oscaroutliers.cartodb.com/viz/def7c36e-d2ed-11e4-ba69-0e018d66dc29/embed_map

Perfiles

http://oscaroutliers.cartodb.com/viz/06a3056a-d2ec-11e4-88e6-0e0c41326911/embed_map

Perfiles

http://oscaroutliers.cartodb.com/viz/667310c6-d2eb-11e4-a49f-0e9d821ea90d/embed_map

Info de aplicación

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¿Preguntas? ¡Gracias por la atención!

La foto de fondo de la página 2 y 3, es de Clarisse Rebotier (http://www.clarisserebotier.com/)