Hace tiempo que me se trasladé a Madrid desde Valencia en busca de retos. Mi carrera profesional ha crecido paralelamente con la implantación definitiva de Internet, y he trabajado en todos los niveles asociados con el análisis de ésta: desde la recolección de datos hasta la visualización, área en la que actualmente estoy centrado. Divido mi tiempo entre el trabajo, trastear con Arduino, buscar la mejor tapa y recorrer Madrid en bicicleta.

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A D4D Data Visualization

Orange Data for Development is an open data challenge, encouraging research teams around the world to use four datasets of anonymous call patterns of Orange’s Ivory Coast subsidiary, to help address society development questions in novel ways. The data sets are based on anonymized Call Detail Records extracted from Orange’s customer base, covering the months of December 2011 to April 2012.

D4D Viz Approach

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D4D Challenge completed!!

As we explained in a previous post, during the last months we have been working on a project for the Orange D4D Challenge. Our main task has been analyzing and visualizing the provided mobile communication datasets (collected in Ivory Coast from December, 2011 to April, 2012) looking for relevant and original findings for the society of this West-African country, that is, showing deductions in an easy and friendly way which helps government and NGOs to perform more accurate and correct decisions.


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Is Big Data an opportunity to spot outliers in a time-constrained world?

An outlier or black swan (Black swan theory, 2012) is a strange value, it is difficult to detect when is going to befall.

The black swan theory or theory of black swan events is a metaphor that describes an event that is a surprise (to the observer),it has a major impact, and after the fact is often inappropriately rationalized with the benefit of hindsight. For instance (Taleb, 2007), the 11-S attack was a kind of an outlier, theoretically nobody could foresee this event: it was the first of its kind, and it had a major impact in the whole world.

There is a huge discussion on the matter is wheter you should or should not apply this technology to your business. If your business is related with human behaviour and its dynamics, pattern discover or complex dynamic systems we believe that the answers could be “yes”, the whole information is essential: outliers are intrinsically inside.

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D4D Challenge accepted!

We are glad to announce that a multidisciplinary team formed by engineers and scientifics of Paradigma Labs and Spanish National Research Council will take part into Orange "Data for Development" D4D Challenge. Orange challenge Orange “Data for Development” - D4D - is an open data challenge, encouraging research teams around the world to use four datasets of anonymous call patterns of Orange's Ivory Coast subsidiary, to help address society development questions in novel ways. The d...

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 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...

Retweet Monitor plugin for Gephi

With this Plugin for Gephi, ParadigmaLabs wants to provide the community with an useful tool to analyze Twitter information. We have encapsulated all the complexity behind a simple button. A retweet is one of the main actions for information propagation, and now you can make your own analysis in real time by means of Gephi and the Retweet Monitor plugin.

It´s internal mechanisms are fairly simple. The software will connect to the TwitterStream, then apply(if desired) a content filter. All the information gathered will be displayed by Gephi, and you can then apply the standard algorithms and layouts in order to create a representative visualization.

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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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Paradigma en el desafío de Orange D4D en el MIT

El trabajo titulado “D4D Challenge, Commuting Dynamics 4 Change” fue realizado por un equipo de, entre otros, ingenieros e investigadores de Paradigma Labs, del laboratorio de SIG-CSIC y de la Universidad Complutense (UCM). Los autores son R. Maestre, R. Lario, M. Muñoz, R. Abad, J. González y A. Martín de Paradigma, Esther Pérez Asensio del CSIC y José Luis Fernández-Pacheco de la UCM.

El trabajo conjunto ha sido seleccionado entre más de 250 proyectos de equipos internacionales para la competición final del desafío lanzado por Orange D4D. La selección se anuncia en la NetMob2013 del 1, 2 y 3 de mayo en el Massachusetts Institute of Technology (MIoptando por lo tanto a uno de los cuatro premios propuestos (Best Overal, Best Scientific, Best Development Insight and Best Visualisation).

Resultado de imagen de Orange D4D

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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)


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 Clima Emocional

Análisis de Climas Emocionales

Hace mucho tiempo que trabajamos en lo que se conoce como ‘sentiment analysis’ o el análisis de la actitud del ’emisor’ de un texto/opinión (positiva o negativa), bien sea en general, o respecto a una entidad (compañía, persona, producto, etc..). La minería emocional o ‘mood analysis’ pretende ir un paso más allá en el análisis emocional de un usuario, tratando de encontrar las emociones que provocan en él determinadas situaciones.

En los vídeos que se incluyen, se dibuja la evolución en el tiempo del ‘clima emocional’ que ha rodeado a los candidatos Mariano Rajoy y Alfredo Pérez Rubalcaba en Twitter, es decir: qué emociones subyacen en los usuarios cuando ‘tweetean’ sobre cada uno de los dos candidatos. Los estados emocionales incluidos en el motor de análisis son los siguientes: Sorpresa,Indignacion, Decepcion, Enfado, Miedo, Alegria y Esperanza
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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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