Author

Alejandro González es un analista programador con más de 4 años de experiencia en el desarrollo de software. Ha trabajado sobre todo con lenguajes dinámicos como Perl y Python en el ambito del NLP, Sentiment Analysis, Motores de busqueda y aplicaciónes de monitorización y seguimiento de tendencias y opiniones en redes sociales.Le atrae especialmente la adquisición y analisis automático de grandes volúmenes de información para inferir tendencias y patrones de propagación de ideas en internet, así como tecnologías de BigData, tanto de persistencia como de computación.Actualmente se encuentra en Paradigma Tecnológico trabajando en varios proyectos de Sentiment Analysis y de detección y seguimiento de movimientos en redes sociales.

Writer in

Throughput analysis with Continuous-time Markov Chains simulations and design of realiable cloud services system based on Gunicorn, Tornado and Iptables

At this moment a lot of companies offer end-point services (data providers, semantic analysis, ...) that we can integrate with our applications. However, when designing our own service, it could be tough find the ideal parameters to configure it and to find the best software to make it scalable and highly available. Continuous-Time Markov Chains (Yin, G. et all, 1998) (CTMC) provides an ideal framework to estimate this most important parameters, and by means of simulations we can find them....

Openinfluence

Openinfluence is an open-metric developed at Paradigmalabs and tries to define the relevance of each user in Twitter. It is open because you can see the formula and contribute to improve it. You can see the formula in the picture below: As you can see, the formula has two main components "Popularity" and "Influence". Popularity is related to static properties of your social network. It's some kind of "potential influence", the beforehand capability of getting your tweets spread.Influence is...

15th October on Twitter: Global Revolution ‘Mapped’

#15oct and #ows

15th October 2011 was a world-level milestone day: Millions of people aroud the globe occupied the streets to protest against global financial crisis, influenced in a great measure by the power of social networks, essentially Twitter. The protest movement, tagged as #15o and #15oct was heavily based upon #15m (Spain) and #ows (“Occupy Wall Street”), social movements around the notion that 99% of the people is NOT responsible of the ‘financial games’ played by a minor 1% that get rich in the process of sucking their wealth from the remaining 99% (#weare99)

The Process

We present evolution through time of related Twitter activity, around 15th October 2011. Taking a Dataset of 1.2 million tweets (ranging from 13th October to 18th October), we worked to offer some global (geolocated) visualizations, local visualizations (centered around New York, San Francisco, Barcelona and Madrid) and, lastly, a visualization about how did the associated hashtags evolved in that time frame.
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Twitter Network Viz: March 2011 iPad 2 launch

In this video, we present the network evolution around March iPad 2 launch conversation.

Data was collected using twitter real-time API, on March 2nd, 2011,  totalling around 50k tweets+retweets

After that, we used Gephi Streaming feature in tandem with its Force Atlas Layout, et voilà, Gephi instant gratification!

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15 Octubre 2011: Revolución Global en Twitter

#15oct y #ows

El 15 de octubre de 2011 fue un día histórico a nivel mundial: Millones de personas alrededor del globo se echaron a la calle para protestar contra la crisis financiera, movilizados en gran parte a través de las redes sociales, y en concreto, Twitter. El movimiento, marcado con hashtags como #15o,#15oct, estuvo fuertemente basado en las reivindicaciones #15m y #ows (“Occupy Wall Street”), recalcando que el 99% de la gente NO es responsable de los juegos financieros que hacen que el 1% restante se enriquezca a su costa (#weare99)

Proceso

Presentamos la evolución en el tiempo de la actividad en Twitter relacionada con estos movimientos alrededor del 15-O. Con un conjunto de partida de 1,2 millones de tweets, capturados desde el 13 de octubre hasta el 18 de octubre de 2011, hemos trabajado para ofrecer visualizaciones globales geolocalizadas, locales (donde se pueden observar los avances de la marcha en cuatro ciudades: Nueva York, San Francisco, Barcelona y Madrid) y, por último, cómo evolucionaron los hashtags (en volumen y composición) en ese intervalo de tiempo.
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Generales 20N: Candidatos y Áreas Temáticas

Áreas Temáticas

El objetivo de las visualizaciones de candidatos por áreas en Twitter es detectar de qué temáticas de su Programa Electoral (o bien de áreas que puedan formar parte de las preocupaciones del ciudadano) se habla en mayor o menor medida en Twitter cuando un tweet se refiere a un candidato. Cada Área (Terrorismo, Inmigración, Medio Ambiente, Sanidad, Economia, Educacion, Trabajo/Paro, Medio Ambiente, Vivienda) está compuesta a su vez por pequeñas subáreas, y la visualización de ambas nos permite hacernos una idea del ‘panorama ideológico’ percibido por los usuarios de Twitter respecto a cada uno de los candidatos.

En los siguiente vídeos disponemos de una animación temporal desde el 11 de noviembre hasta el cierre de la jornada electoral para los candidatos Mariano Rajoy y Alfredo Pérez Rubalcaba.

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Generales 20N: Primeras elecciones con Twitter

Fruto de la colaboración entre HAVAS Media y Paradigma Digital, y a raíz de los datos vertidos en Twitter por sus usuarios en torno a las Elecciones Generales del 20 de Noviembre de 2011, hemos tenido la oportunidad de trabajar y profundizar en nuevas técnicas de análisis y visualización de la información (minería emocional, visualización de redes, visualización mediante StreamGraphs…). Esto nos ha permitido analizar los contenidos en la red social Twitter en torno a lo que son las primeras Elecciones Generales en España desde que se empezó a adoptar de manera corriente el uso de esta red.

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