{"id":1975,"date":"2016-08-22T00:14:58","date_gmt":"2016-08-22T00:14:58","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mediosyenteros.org.ar\/home\/?p=1975"},"modified":"2016-08-22T00:14:58","modified_gmt":"2016-08-22T00:14:58","slug":"herramientas-para-el-analisis-de-redes-sociales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/?p=1975","title":{"rendered":"Herramientas para el an\u00e1lisis de redes sociales."},"content":{"rendered":"

\"Captura-de-pantalla-2016-06-28-a-las-17.22.17\"El An\u00e1lisis de Redes Sociales (ARS)<\/a> es una t\u00e9cnica clave en muchos campos como la sociolog\u00eda, la biolog\u00eda, la comunicaci\u00f3n, la pol\u00edtica. Permite analizar relaciones entre elementos para determinar la importancia de los actores, c\u00f3mo se han agrupado en subcomunidades, el flujo de la informaci\u00f3n, qu\u00e9 es clave en la transmisi\u00f3n de la informaci\u00f3n, etc.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n les proponemos un listado de recursos para el an\u00e1lisis de redes (aplicaciones especializadas en texto, en visualizaci\u00f3n de redes, en an\u00e1lisis, etc.) elaborado por Carlos Guadi\u00e1n @carlosguadian. (http:\/\/www.k-government.com)<\/p>\n

Aplicaciones, software, paquetes\u2026 para ARS<\/h3>\n
    \n
  1. AutoMap<\/a>; Es una herramienta de text mining\u00a0elaborada por CASOS en Carnegie Mellon.Permite la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n a partir de textos utilizando m\u00e9todos SNA. Facilita\u00a0la extracci\u00f3n de varios tipos de datos de documentos no estructurados.<\/li>\n
  2. Bluenod<\/a>; Con un simple login a trav\u00e9s de Twitter esta herramienta visualiza conversaciones de esta red social. Es de pago y sencilla. Permite diferentes opciones para compartir sus resultados.<\/li>\n
  3. centrifuge<\/a>;\u00a0Proporciona potencia y flexibilidad para conectar, visualizar y colaborar. Combina el SNA, con visualizaciones interactivas y funciones de visibilidad para simplificar dr\u00e1sticamente los patrones de datos.<\/li>\n
  4. CHORUS<\/a>; Es un paquete gratuito, que permite la recolecci\u00f3n de datos y el an\u00e1lisis visual. Est\u00e1 dise\u00f1ada para facilitar y permitir la investigaci\u00f3n en ciencias sociales a partir de datos de Twitter.<\/li>\n
  5. CitNetExplorer<\/a>:\u00a0es una herramienta de software para la visualizaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de las redes de referencias de publicaciones cient\u00edficas. La herramienta permite a las redes de citaci\u00f3n para ser importados directamente desde la Web de la base de datos Science.<\/li>\n
  6. Commetrix<\/a>; Es un framework de software para la visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis de redes din\u00e1micas que soporta moderadores comunitarios, miembros y Red de Investigadores. Proporciona un acceso f\u00e1cil y completo a\u00a0la red de datos.<\/li>\n
  7. cosmosproject<\/a>\u00a0(Collaborative Online Social Media Observatory): Software mantenido por SocialDataLab<\/a> de la Universidad de Cardiff. Permite la vinculaci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes de datos digitales, integra una serie de herramientas de an\u00e1lisis de datos utilizando un modelo de flujo de trabajo, sus algoritmos de an\u00e1lisis est\u00e1n abiertos, y\u00a0los usuarios no necesitan ning\u00fan conocimiento de programaci\u00f3n. La plataforma es gratuita para los usuarios acad\u00e9micos y del sector p\u00fablico para la realizaci\u00f3n de investigaciones sin fines de lucro.<\/li>\n
  8. Cosmos<\/a>:\u00a0Herramienta de escucha activa desarrollada por autoritas consulting que incluye un m\u00f3dulo de ARS basado en Gephi Toolkit<\/a>. Es de pago y est\u00e1 dise\u00f1ada para recoger y analizar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/li>\n
  9. Cubix<\/a>:\u00a0Es una interfaz de visualizaci\u00f3n para la exploraci\u00f3n de redes din\u00e1micas. Entre otras analiza; redes sociales (facebook, linkedin), comunicaci\u00f3n por correo electr\u00f3nico entre las personas,\u00a0redes de colaboraci\u00f3n cient\u00edfica, se\u00f1ales entre ordenadores o dispositivos m\u00f3viles, volumen de operaciones entre pa\u00edses, corrientes migratorias entre los pa\u00edses\u2026<\/li>\n
  10. Cuttlefish<\/a>: Es una aplicaci\u00f3n que visualiza las redes con algunos de los algoritmos de dise\u00f1o m\u00e1s conocidos. Permite visualizaciones detalladas de los datos de la red, la manipulaci\u00f3n interactiva del dise\u00f1o, edici\u00f3n gr\u00e1fica y visualizaci\u00f3n de procesos. Ha sido\u00a0desarrollada por la C\u00e1tedra de Dise\u00f1o de Sistemas de ETH Z\u00fcrich.<\/li>\n
  11. Cytoscape<\/a>:\u00a0Es una plataforma de software de c\u00f3digo abierto para la visualizaci\u00f3n de redes complejas y la integraci\u00f3n de \u00e9stos con cualquier tipo de datos de atributos. Una gran cantidad de aplicaciones est\u00e1n disponibles para los diversos tipos de an\u00e1lisis, incluyendo la bioinform\u00e1tica, an\u00e1lisis de redes sociales y web sem\u00e1ntica.<\/li>\n
  12. Dmi-Tcat<\/a>: Proporciona una robusta y reproducible captura y an\u00e1lisis de datos. Sus caracter\u00edsticas anal\u00edticas se basan en dos ideas principales; los\u00a0conjuntos de datos capturados pueden ser refinados de diferentes maneras (consultas de b\u00fasqueda, exclusiones, rango de fechas, etc.) y\u00a0las selecciones resultantes de tweets se pueden analizar de varias maneras, principalmente por la salida de archivos en formatos est\u00e1ndar (CSV para archivos tabulares y GEXF para archivos de red). Ha sido desarrollado por\u00a0Digital Methods Initiative<\/a>\u00a0y la\u00a0University of Amsterdam<\/a>.<\/li>\n
  13. EgoNet<\/a>: Es un programa para la recogida y an\u00e1lisis de datos de la red egoc\u00e9ntricos. Ayuda a crear el cuestionario, a recopilar datos, y proporciona medidas generales de redes y matrices de datos que se pueden utilizar para su posterior an\u00e1lisis por otro software. Gratuito y open.<\/li>\n
  14. Flocker<\/a>: Si necesitas una aplicaci\u00f3n para visualizar en tiempo real como se va configurando una red de RT en Twitter, \u00e9sta herramienta cubrir\u00e1 con creces tus necesidades. Permite, adem\u00e1s de la visualizaci\u00f3n, exportar los datos en GEXF y las visualizaciones en PNG y SVG. Gratuita.<\/li>\n
  15. Gephi<\/a>: Es mi herramienta de cabecera desde hace unos a\u00f1os. Es el software l\u00edder en visualizaci\u00f3n y exploraci\u00f3n de todo tipo de gr\u00e1ficos y redes. Gephi es de c\u00f3digo abierto y libre.\u00a0Se ejecuta en Windows, Mac OS X y Linux<\/li>\n
  16. Gephi Toolkit<\/a>: Es una biblioteca estandar java para la visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos perfectamente utilizable con cualquier aplicaci\u00f3n en java. Ideal para proyectos web.<\/li>\n
  17. Graph Commons<\/a>: Es una plataforma colaborativa de mapeo de redes que permite extraer conocimineto de las relaciones. Sus\u00a0miembros han estado utilizando la plataforma para el periodismo de investigaci\u00f3n, el an\u00e1lisis\u00a0de datos, activismo c\u00edvico, estrategias, an\u00e1lisis organizacional, dise\u00f1o de sistemas\u2026<\/li>\n
  18. Graph your Twitter Network in Neo4j<\/a>: aplicaci\u00f3n basada en Neo4J que permite de manera sencilla extraer tu \u00faltima actividad en twitter y analizarla con Cypher. Pensada para desarrollar las habilidades de los usuarios con Neo4J.<\/li>\n
  19. GraphChi<\/a>: Es un spin-off del proyecto GraphLab de la Universidad Carnegie Mellon. Se basa en la investigaci\u00f3n de Aapo Kyr\u00f6l\u00e4 y sus asesores.\u00a0GraphChi puede ejecutar\u00a0c\u00e1lculos muy grandes\u00a0de gr\u00e1ficos en una sola m\u00e1quina, mediante el uso de un nuevo algoritmo para el procesamiento de la gr\u00e1fica del disco. Es open source, est\u00e1 implementado en C++ y dispone de versi\u00f3n java.<\/li>\n
  20. GraphStream<\/a>: Es una biblioteca de Java para el modelado y an\u00e1lisis de gr\u00e1ficos din\u00e1micos. Puede generar, importar, exportar, medida, dise\u00f1o y visualizarlos. Es un proyecto Open Source.<\/li>\n
  21. Graph-Tool<\/a>:\u00a0es un m\u00f3dulo de Python eficiente para la manipulaci\u00f3n y el an\u00e1lisis estad\u00edstico de grafos. Al contrario de la mayor\u00eda de los otros m\u00f3dulos de Python con una funcionalidad similar, las estructuras de datos y algoritmos b\u00e1sicos son implementados en C ++, lo que hace un amplio uso de metaprogramming plantilla, basada en gran medida en la Boost Graph Library.<\/li>\n
  22. Guess<\/a>:\u00a0es una herramienta de an\u00e1lisis de datos y visualizaci\u00f3n exploratoria de grafos y redes. El sistema contiene un lenguaje espec\u00edfico del dominio incrustado llamado Gython.<\/li>\n
  23. Hashkat<\/a>:\u00a0#K@ es una herramienta de simulaci\u00f3n din\u00e1mica de red dise\u00f1ado para modelar el crecimiento y propagaci\u00f3n de informaci\u00f3n a trav\u00e9s de una red social online. Es un motor de Kinetic Monte Carlo basado en un\u00a0agente capaz de simular redes online\u00a0como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc. Es gratuito.<\/li>\n
  24. Hashtagify<\/a>: Aplicaci\u00f3n de entorno gr\u00e1fico que sirve para visualizar la cooncurrencia entre hashtags, es decir, se busca el hashtag requerido y la aplicaci\u00f3n muestra en red como se relacionan los hashtags son los que se est\u00e1 utilizando conjuntamente. Ideal para completar b\u00fasquedas de escucha activa.<\/li>\n
  25. inFlow<\/a>: Software desarrollado por OrgNet, desarrollado originariamente hace m\u00e1s de 20 a\u00f1os por Valdis Krebs como una herramienta de an\u00e1lisis de redes de empresa para gente de empresa. La aplicaci\u00f3n permite el an\u00e1lisis y la visualizaci\u00f3n sin la necesidad de exportar e importar archivos. Uso bajo licencia.<\/li>\n
  26. Infranodus<\/a>: Aplicaci\u00f3n que convierte notas, textos e ideas en grafos para su an\u00e1lisis.<\/li>\n
  27. Immersion<\/a>: Si te interesa saber c\u00f3mo han sido tus relaciones a trav\u00e9s de email, no des m\u00e1s vueltas. Con un sencillo login a trav\u00e9s de Google, Yahoo o Ms exchange la aplicaci\u00f3n visualiza las diferentes conversaciones que se han producido en tu cuenta de correo electr\u00f3nico.<\/li>\n
  28. JUNG<\/a>:\u00a0Java Universal Network\/Graph Framework es una biblioteca de software que proporciona un lenguaje com\u00fan y extensible para el modelado, an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de datos que se puede representar en forma de gr\u00e1fico o de red. Est\u00e1 escrito en Java, que permite a las aplicaciones basadas en JUNG hacer uso de las amplias capacidades incorporadas de la API de Java, as\u00ed como las de otras bibliotecas Java de terceros existentes.<\/li>\n
  29. KeyNetiQ<\/a>:\u00a0es una plataforma innovadora para el an\u00e1lisis de redes. Est\u00e1 dise\u00f1ado para mapear, visualizar y analizar las redes de personas y las relaciones entre ellos, que revela c\u00f3mo las organizaciones operan realmente en el negocio del d\u00eda a d\u00eda. Ofrecen probarlo gratis durante 14 d\u00edas.<\/li>\n
  30. Knime<\/a>\u00a0(o Konstanz Information Miner); Es una plataforma de an\u00e1lisis pensada para Data Science, es open y dispone de un m\u00f3dulo de SNA que la convierte en una buena herramienta para todos aquellos que les guste diseccionar datos. \u00a0Permite el desarrollo de modelos en un entorno visual. Est\u00e1 construido bajo la plataforma Eclipse.<\/li>\n
  31. libSNA<\/a>:\u00a0es una biblioteca de c\u00f3digo abierto para el an\u00e1lisis de redes sociales, bajo la licencia LGPL. Esta biblioteca est\u00e1 bajo desarrollo activo de Abe Usher con la esperanza de que sirva como un catalizador para mejorar el campo de an\u00e1lisis de redes sociales.<\/li>\n
  32. Linkurious<\/a>: Herramienta utilizada por ICIJ (International Consortium of Investigative Journalists) en sus investigaciones junto con Neo4J como en #SwissLeaks. Linkurious utiliza su propio visualizador de grafos Linkurious.js que se puede utilizar con licencia open. Funciona bajo licencia.<\/li>\n
  33. Meerkat<\/a>:\u00a0es una aplicaci\u00f3n de an\u00e1lisis de redes sociales din\u00e1micas en fase de desarrollo por el Dr. Osmar Zaiane y su laboratorio. Dispone de m\u00f3dulos\u00a0para la miner\u00eda automatizada de comunidades, diversos algoritmos de dise\u00f1o de visualizaciones de eventos, y su\u00a0an\u00e1lisis\u00a0en diferentes puntos temporales.<\/li>\n
  34. Mentiomapp<\/a>: Es una Aplicaci\u00f3n que permite explorar perfiles y hashtags. Con una sencilla autenticaci\u00f3n con Twitter muestra, en base a los \u00faltimos 200 tweets los 5 perfiles y sus menciones con los que m\u00e1s ha interactuado, as\u00ed como los dos hashtags m\u00e1s utilizados. Sencilla y \u00fatil para conocer algo m\u00e1s sobre un perfil o un hashtag.<\/li>\n
  35. Mozdeh<\/a>:\u00a0es un producto del Grupo de Investigaci\u00f3n de Cibermetr\u00eda de Estad\u00edstica en la Universidad de Wolverhampton y se construy\u00f3 como parte de los proyectos CyberEmotions UE y serigr\u00e1fica. Funciona en windows y permite sobre todo el dibujo de series a partir de la recogida de tweets. Tambi\u00e9n tiene un m\u00f3dulo para generar grafos a partir de las menciones generadas.<\/li>\n
  36. Multinet<\/a>:\u00a0es un paquete de an\u00e1lisis de datos que se puede utilizar para datos ordinarios (en un archivo que tiene una l\u00ednea de datos para cada caso) y para los datos de la red (en la que hay dos archivos \u2013 el archivo \u201cnodo\u201d se describen los individuos y el archivo de \u201cenlace\u201d se describen las conexiones entre individuos).<\/li>\n
  37. Muxviz<\/a>:\u00a0es un framework\u00a0para el an\u00e1lisis de m\u00faltiples capas y visualizaci\u00f3n de redes. Permite una visualizaci\u00f3n interactiva y la exploraci\u00f3n de las redes de m\u00faltiples capas, es decir, donde los nodos gr\u00e1ficos exhiben relaciones m\u00faltiples al mismo tiempo. Es adecuado para el an\u00e1lisis de redes sociales que presentan relaciones de tipo diferente (por ejemplo, familia, trabajo, etc.) o las interacciones en diferentes plataformas (Twitter, Facebook, etc.), redes biol\u00f3gicas caracterizadas por diferentes tipos de interacciones (por ejemplo, el\u00e9ctrica, qu\u00edmica , etc, o alelos, no al\u00e9lica, etc), las redes de transporte que consta de diferentes medios de transporte (por ejemplo, trenes, autobuses, etc.), por citar s\u00f3lo algunas de las posibles aplicaciones. Es open, basado en R y multiplataforma.<\/li>\n
  38. Navicrawler<\/a>: Es un addon de Firefox desarrollado por WebAtlas, pensado para el an\u00e1lisis web. Recoge la informaci\u00f3n de la web a trav\u00e9s de sus enlaces, mediante un crawler o navegaci\u00f3n manual, generando ficheros de red para su an\u00e1lisis. Hace ya un tiempo que no est\u00e1 actualizado, pero dispone de una versi\u00f3n en firefox portable totalmente operativa. Muy \u00fatil para mapear nichos tem\u00e1ticos.<\/li>\n
  39. Netlytic<\/a>:\u00a0es un analizador de texto y redes sociales basado en la nube que se pueden resumir de forma autom\u00e1tica grandes vol\u00famenes de texto y descubrir las redes sociales de las conversaciones online\u00a0de sitios como Twitter, YouTube, blogs, foros en l\u00ednea y chats.<\/li>\n
  40. NetMiner<\/a>:\u00a0es una herramienta de software premium\u00a0para el an\u00e1lisis exploratorio y visualizaci\u00f3n de datos de red. NetMiner permite explorar los datos de forma visual e interactiva, y ayuda a detectar patrones y estructuras de red subyacente. Ofrecen prueba gratuita de 28 d\u00edas.<\/li>\n
  41. Netvis Module<\/a>:\u00a0es una herramienta web basada en c\u00f3digo abierto para analizar y visualizar
    \nredes sociales utilizando datos de archivos CSV, encuestas en l\u00ednea y equipos dispersos.<\/li>\n
  42. Netvizz<\/a>: Herramienta que permite recoger de Facebook diferentes tipos de datos, como egonets, redes de grupos, etc\u2026<\/li>\n
  43. Network Workbench<\/a>: Herramienta para el an\u00e1lisis a gran escala de Redes. Es un conjunto de herramientas para el modelado y visualizaci\u00f3n en \u00e1reas como biomedicina o las\u00a0ciencias sociales. Est\u00e1 pensada para investigadores.<\/li>\n
  44. NetworKit<\/a>:\u00a0\u00a0es un conjunto de herramientas de c\u00f3digo abierto para el an\u00e1lisis de redes a gran escala. Su objetivo es proporcionar herramientas para el an\u00e1lisis de redes de gran tama\u00f1o en el rango de tama\u00f1o de entre miles de miles de millones de relaciones. Es un m\u00f3dulo de Python. escrito en C ++.<\/li>\n
  45. NetworkX<\/a>:\u00a0es un paquete de software de lenguaje Python para la creaci\u00f3n, manipulaci\u00f3n, y el estudio de la estructura, la din\u00e1mica y las funciones de las redes complejas.<\/li>\n
  46. NodeXL<\/a>: El\u00a0b\u00e1sico es una plantilla libre, de c\u00f3digo abierto para Microsoft\u00ae Excel\u00ae 2007, 2010, 2013 y 2016 que hace que sea f\u00e1cil explorar los gr\u00e1ficos de redes. La versi\u00f3n\u00a0Pro ofrece caracter\u00edsticas adicionales que ampl\u00edan NodeXL b\u00e1sico, proporcionando un f\u00e1cil acceso a los flujos de datos de la red de redes\u00a0sociales, m\u00e9tricas de red avanzadas, y el an\u00e1lisis de textos y el sentimiento, y potente generaci\u00f3n de informes. NodeXL Pro puede crear una visi\u00f3n de flujos de redes\u00a0sociales con s\u00f3lo unos pocos clics.<\/li>\n
  47. Onodo<\/a>: Es una herramienta sencilla para generar r\u00e1pidamente un mapa relacional. Mediante un formulario permite definir tanto nodos y sus atributos, as\u00ed como las relaciones entre ellos y los atributos de estas relaciones. Adem\u00e1s genera un an\u00e1lisis r\u00e1pido de redes con medidas de centralidad b\u00e1sicas.<\/li>\n
  48. ORA-LITE<\/a>:\u00a0es una herramienta de evaluaci\u00f3n y an\u00e1lisis de red din\u00e1mica desarrollada por CASOS en Carnegie Mellon. Contiene cientos de m\u00e9tricas de redes sociales,\u00a0de redes din\u00e1micas, m\u00e9tricas de rastro, procedimientos para agrupar los nodos, la identificaci\u00f3n de patrones locales, comparar y contrastar las redes, grupos e individuos desde una perspectiva de red din\u00e1mica.<\/li>\n
  49. OrgMapper<\/a>:\u00a0es una herramienta de diagn\u00f3stico organizacional online\u00a0que analiza y visualiza las redes humanas que los\u00a0empleados utilizan para colaborar, comunicarse e intercambiar informaci\u00f3n para\u00a0hacer su trabajo diario. Produce mapas de redes informativas y las listas de factores de influencia que tienen un impacto sustancial en el rendimiento, la comunicaci\u00f3n, el aprendizaje y la innovaci\u00f3n. Ideal para mejorar organigramas.<\/li>\n
  50. Pajek<\/a>:\u00a0es un paquete de programas para el an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de grandes redes (redes que contiene hasta mil millones de v\u00e9rtices, no hay l\u00edmite, excepto el tama\u00f1o de la memoria-en el n\u00famero de l\u00edneas). Ha estado disponible desde hace 20 a\u00f1os. El programa, documentaci\u00f3n y material de apoyo se pueden descargar y utilizar de forma gratuita para uso no comercial desde su p\u00e1gina web<\/li>\n
  51. PNet<\/a>:\u00a0es un programa para la simulaci\u00f3n y estimaci\u00f3n de modelos de gr\u00e1ficos aleatoria exponencial (ERGMs) para las redes sociales. Mantenido por MelNet Social Network Reasearch Group. Trabaja bajo Java y .NET.<\/li>\n
  52. Polinode<\/a>: Ofrece dos m\u00f3dulos. \u201cSurvey\u201d que permite generar encuestas para la recogida de informaci\u00f3n de egonets. Y en m\u00f3dulo \u201cnetwork\u201d que facilita el an\u00e1lisis de los datos recogidos o importados. Pensado para el an\u00e1lisis de organizaciones, detecci\u00f3n de talento, dar soporte a la gesti\u00f3n del cambio, mapeo de experiencia y conocimiento o mejorar la comunicaci\u00f3n entre otros.<\/li>\n
  53. R<\/a>: Es un entorno libre para el c\u00e1lculo estad\u00edstico y generaci\u00f3n de gr\u00e1ficos. Tiene gran versatilidad por la gran cantidad de paquetes disponibles. Espec\u00edficos para el an\u00e1lisis de redes encontramos:\n
      \n
    1. ergm<\/a>: Modela, simula y diagnostica modelos exponenciales de red.<\/li>\n
    2. InfluenceR<\/a>: Permite el c\u00e1lculo de la importancia estructural de nodos en una red.<\/li>\n
    3. iGraph<\/a>: An\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de redes<\/li>\n
    4. interGraph<\/a>: permite la conversi\u00f3n de datos entre diferentes paquetes de an\u00e1lisis de redes en R.<\/li>\n
    5. NetCluster<\/a>: Clustering para redes<\/li>\n
    6. NetData<\/a>:\u00a0Network Data for McFarland\u2019s SNA R labs<\/li>\n
    7. Network<\/a>: Classes for relational data<\/li>\n
    8. SNA<\/a>: Herramientas para el an\u00e1lisis de redes.<\/li>\n
    9. Statnet<\/a>: Herramientas para el an\u00e1lisis de redes.<\/li>\n
    10. Tsna<\/a>: Herramientas para el an\u00e1lisis de redes temporal.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
    11. Radatools<\/a>:\u00a0es un conjunto de programas de libre distribuci\u00f3n para analizar redes complejas. En particular, incluye programas para la detecci\u00f3n de comunidades, el c\u00e1lculo de las propiedades de red y herramientas generales para la manipulaci\u00f3n de las redes y sus\u00a0particiones.<\/li>\n
    12. Recursive<\/a>: Es un addon para Chrome, permite la visualizaci\u00f3n de la web a trav\u00e9s de sus enlaces. Ideal para analizar como est\u00e1 construida una web y su ecosistema de enlaces internos y externos.<\/li>\n
    13. Sentinel Visualizer<\/a>:\u00a0integra el An\u00e1lisis de Redes Sociales (ARS) directamente en sus diagramas para que pueda generar r\u00e1pidamente las m\u00e9tricas ARS sobre sus datos. Generar informaci\u00f3n con los datos en bruto y visualizarlo\u00a0todo sin necesidad de programaci\u00f3n.<\/li>\n
    14. SIENA<\/a>:\u00a0es un programa para el an\u00e1lisis estad\u00edstico de los datos de la red, con el foco en las redes sociales. Desarrollado y mantenido por la Universidad de Oxford.<\/li>\n
    15. SNAP: Stanford Network Analysis Project<\/a>:\u00a0es una biblioteca de miner\u00eda y an\u00e1lisis gr\u00e1fico de red. Est\u00e1 escrito en C ++ y se escala f\u00e1cilmente a redes masivas de cientos de millones de nodos, y miles de millones de relaciones. Calcula las propiedades estructurales, genera gr\u00e1ficos regulares y al azar, y es compatible con los atributos en los nodos y los bordes. SNAP tambi\u00e9n est\u00e1 disponible a trav\u00e9s de NodeXL.<\/li>\n
    16. Socilab<\/a>: Permite el an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de tu red de LinkedIN hasta un m\u00e1ximo de 500 contactos. Es f\u00e1cil de utilizar, uno se identifica con su cuenta de linkedin y proporciona informaci\u00f3n muy \u00fatil de c\u00f3mo est\u00e1 configurada una red profesional en esta red social.<\/li>\n
    17. Socilyzer<\/a>: Software para analizar organizaciones.<\/li>\n
    18. SocioViz<\/a>: Es una de las aplicaciones m\u00e1s sencillas. Con autenticaci\u00f3n directa desde Twitter permite, en su versi\u00f3n gratuita, visualizar y analizar los \u00faltimos 100 tweets de una b\u00fasqueda, hashtag o usuario. En la versi\u00f3n de pago permite hasta los \u00faltimos 5000 tweets.<\/li>\n
    19. SocNetV<\/a>: Es un programa multiplataforma pensado para el an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de redes de manera sencilla. Permite multicapas y dispone tambi\u00e9n de un crawler para an\u00e1lisis web.<\/li>\n
    20. SocSciBot<\/a>: Es un web crawler pensado para el an\u00e1lisis web mediante enlaces entre diferentes sites. Genera diferentes m\u00e9tricas de red y exporta los datos en archivos utilizables en Pajek y UCINET.<\/li>\n
    21. SoNIA<\/a>: Es un paquete basado en Java para la visualizaci\u00f3n de datos de grafo de manera din\u00e1mica y longitudinal. Desarrollado por Stanford.<\/li>\n
    22. Statnet<\/a>:\u00a0es un conjunto de paquetes de software para el an\u00e1lisis de redes que implementan los avances recientes en el modelado estad\u00edstico de las redes. El marco anal\u00edtico se basa en la familia Modelos Gr\u00e1fico aleatoria exponencial (ERGM). statnet proporciona un marco integral para el modelado de red basado en ERGM, incluyendo herramientas para la estimaci\u00f3n del modelo, la evaluaci\u00f3n del modelo, la simulaci\u00f3n de red basado en el modelo y visualizaci\u00f3n de la red. Esta amplia funcionalidad es impulsado por un algoritmo de cadena central de Markov Monte Carlo (MCMC).<\/li>\n
    23. SUBDUE<\/a>:\u00a0es un sistema que encuentra patrones estructurales y relacionales en los datos que representan entidades y relaciones. Subdue puede realizar varias tareas de aprendizaje, incluyendo el aprendizaje sin supervisi\u00f3n, aprendizaje supervisado, la agrupaci\u00f3n y el gr\u00e1fico de aprendizaje de la gram\u00e1tica. Subdue se ha aplicado con \u00e9xito en una serie de \u00e1reas, incluyendo la bioinform\u00e1tica, la miner\u00eda web, la estructura de lucha contra el terrorismo, an\u00e1lisis de redes sociales, la aviaci\u00f3n y la geolog\u00eda.<\/li>\n
    24. SVAT<\/a>: Anunciada como la soluci\u00f3n para la investigaci\u00f3n del fraude. Permite el an\u00e1lisis de redes, as\u00ed como text mining.<\/li>\n
    25. Table 2 Net<\/a>: permite extraer archivos de grafo en .NET a partir de un fichero CSV.<\/li>\n
    26. TAGS<\/a>: desarrollado por\u00a0Martin Hawksey esta aplicaci\u00f3n que funciona en Google Drive permite recoger tweets y analizarlos obteniendo diferentes m\u00e9tricas, entre ellas algunas de centralidad de red, as\u00ed como de visualizaci\u00f3n.<\/li>\n
    27. Teamscom<\/a>: aplicaci\u00f3n pensada para el funcionar sobre Google Apps. Proporciona un an\u00e1lisis exhaustivo de las relaciones de una organizaci\u00f3n en Apps para detectar equipos de colaboraci\u00f3n y optimizar la organizaci\u00f3n.<\/li>\n
    28. Textexture<\/a>; Una aplicaci\u00f3n sencilla y efectiva. Transforma un texto en una red para su an\u00e1lisis. Eso s\u00ed, s\u00f3lo funciona en ingl\u00e9s. Una opci\u00f3n es traducir el texto previamente.<\/li>\n
    29. Tom Sawyer Software<\/a>:\u00a0es un software basado en gr\u00e1ficos avanzado para la creaci\u00f3n de aplicaciones de clase empresarial para la visualizaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos relacionales. Se trata de un kit de desarrollo de software (SDK) con un entorno de dise\u00f1o y con\u00a0vista previa basada en gr\u00e1ficos.<\/li>\n
    30. Tulip<\/a>:\u00a0es un marco de visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n dedicado al an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de datos relacionales. Tulip tiene como objetivo proporcionar al desarrollador una biblioteca completa, apoyando el dise\u00f1o de aplicaciones de visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n interactivas para datos relacionales que se pueden adaptar a los problemas que \u00e9l o ella est\u00e1 abordando. Est\u00e1 escrito en C++<\/li>\n
    31. TXT2Pajek<\/a>: Como su propio nombre indica genera un archivo de grafo a ra\u00edz de un texto para un an\u00e1lisis de red sem\u00e1ntico. Funciona s\u00f3lo sobre windows.<\/li>\n
    32. UCINET<\/a>:\u00a0es un paquete de software para el an\u00e1lisis de datos de la red social. Fue desarrollado por Lin Freeman, Martin Everett y Steve Borgatti. Viene con la herramienta de visualizaci\u00f3n de la red NetDraw. Funciona sobre windows.<\/li>\n
    33. URLnet<\/a>: Librer\u00eda escrita en Python, pensada para la generaci\u00f3n de datos de grafo a trav\u00e9s de la recolecci\u00f3n de enlaces web o para el an\u00e1lisis sem\u00e1ntico de los textos albergados en una colecci\u00f3n de sitios.<\/li>\n
    34. visone<\/a>:\u00a0el prop\u00f3sito principal del software visone es capacitar a los investigadores de las ciencias sociales para analizar y visualizar los datos de la red de una manera integrada. Las posibles aplicaciones van desde la sociometr\u00eda de bibliometr\u00eda y an\u00e1lisis web.<\/li>\n
    35. Visual History for Chrome<\/a>: Es un addon para este navegador y permite la exploraci\u00f3n y an\u00e1lisis de manera gr\u00e1fica del historial de navegaci\u00f3n. Pensado para estudiar h\u00e1bitos de navegaci\u00f3n web.<\/li>\n
    36. VosViewer<\/a>:\u00a0es una herramienta de software para la construcci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de redes en bibliometr\u00eda. Estas redes pueden incluir, por ejemplo, revistas, investigadores o publicaciones individuales, y pueden ser construidos sobre la base de co-citaci\u00f3n, acoplamiento bibliogr\u00e1fica, o las relaciones de coautor\u00eda. VOSviewer tambi\u00e9n ofrece la funcionalidad de miner\u00eda de texto que se puede utilizar para construir y visualizar las redes de co-ocurrencia de importantes t\u00e9rminos extra\u00eddos de un cuerpo de literatura cient\u00edfica.<\/li>\n
    37. Webometric Analyst<\/a>:\u00a0analiza el impacto de documentos o de sitios web y crea diagramas de red, as\u00ed como las redes de creaci\u00f3n y an\u00e1lisis de series temporales de sitios web sociales (por ejemplo, YouTube, Twitter) y algunos sitios web especializados (por ejemplo, Google Books, Mendeley). Se env\u00eda autom\u00e1ticamente consultas para buscar motores y otros sitios y procesar los resultados.<\/li>\n
    38. Wolfram Mathematica<\/a>: es un sistema de computaci\u00f3n en la nube que tambi\u00e9n cubre los aspectos del an\u00e1lisis de redes sociales.<\/li>\n
    39. Xanalys<\/a>: Software pensado para la investigaci\u00f3n criminal y la prevenci\u00f3n del fraude.<\/li>\n<\/ol>\n

      Bases de datos de grafo<\/h3>\n
        \n
      1. ArangoDB<\/a>:\u00a0es una base de datos distribuida y altamente escalable para todos los modelos de datos. ArangoDB est\u00e1 totalmente certificada para Mesosphere DC \/ OS incluyendo primitivas persistentes. Configuraci\u00f3n y el mantenimiento de un cluster es extremadamente f\u00e1cil.<\/li>\n
      2. bitsy<\/a>:\u00a0es una base de datos gr\u00e1fica peque\u00f1a, r\u00e1pida, integrable y duradera en memoria que implementa la API de Blueprints.<\/li>\n
      3. Blazegraph<\/a>:\u00a0es una base de datos de grafo\u00a0ultra-escalable de alto rendimiento con soporte para los planos y las API RDF \/ SPARQL. Es compatible con hasta 50 mil millones de bordes en una sola m\u00e1quina y tiene una alta disponibilidad y la arquitectura de escalabilidad horizontal. Se usa para la\u00a0producci\u00f3n de\u00a0clientes de Fortune 500, como EMC, Autodesk, y muchos otros. Fue seleccionado por la Fundaci\u00f3n Wikimedia para impulsar su servicio de consulta Wikidata.<\/li>\n
      4. brightstardb<\/a>: base de datos nativa para RDF y que funciona en entorno .NET<\/li>\n
      5. cayley<\/a>: es una BBDD de grafo en c\u00f3digo abierto inspirado en Freebase y Google Knowledge Graph.<\/li>\n
      6. Filament<\/a>:\u00a0es un proyecto para el almacenamiento y la explotaci\u00f3n de las estructuras de datos de grafo. El elemento central (y actual) es una biblioteca gr\u00e1fica de almacenamiento con soporte por defecto para SQL a trav\u00e9s de JDBC.<\/li>\n
      7. Graphd<\/a>:\u00a0es la base de datos back-end que alimenta Freebase.com. Es base de datos de grafo\u00a0que est\u00e1 escrito en C y se ejecuta en Unix. Procesa las consultas en lenguaje de consulta (GQL) (traducido de las consultas MQL presentadas a trav\u00e9s de la API de Freebase).<\/li>\n
      8. HypergraphDB<\/a>:\u00a0es de c\u00f3digo abierto, \u00a0permite el almacenamiento de datos basado en el formalismo de\u00a0hypergraphs dirigidos. Debido a sus caracter\u00edsticas se puede utilizar en todo tipo de aplicaciones Java o sencillamente como base de datos de grafo.<\/li>\n
      9. InfoGrid<\/a>:\u00a0es una base de datos de grafos\u00a0con muchos componentes de software adicionales que hacen que el desarrollo de aplicaciones web REST-ful sobre una base gr\u00e1fica f\u00e1cil. InfoGrid es de c\u00f3digo abierto, y est\u00e1 siendo desarrollado en Java como un conjunto de proyectos.<\/li>\n
      10. Neo4j<\/a>:\u00a0es una base de datos de grafos nativa altamente escalable que aprovecha las relaciones de datos como entidades de primera clase, para ayudar a las empresas a crear aplicaciones inteligentes para satisfacer los desaf\u00edos de datos actuales en constante evoluci\u00f3n. La sencillez de su lenguaje de consulta, Cypher, y su escalabilidad la convierten en un candidato adecuado para el desarrollo de aplicaciones basadas en big data.<\/li>\n
      11. Ontotext<\/a>:\u00a0es una base de datos de grafo sem\u00e1ntica que sirve a las organizaciones a almacenar, organizar y gestionar el contenido en forma de datos inteligentes sem\u00e1nticamente enriquecidos.<\/li>\n
      12. OrientDB<\/a>: Es una base de datos de grafo distribuida, con la fortaleza de una base de datos documental. Est\u00e1 pensada para trabajar en la nube, dispone de http rest y json api, tambi\u00e9n soporta extensiones SQL y dispone de licencia Apache2.<\/li>\n
      13. orly<\/a>: Es una\u00a0base de datos no relacional. Su ejecuci\u00f3n es\u00a0r\u00e1pida y permite escalar su capacidad para trabajar con\u00a0miles de millones de usuarios. Orly ofrece un camino \u00fanico a los datos y eliminar\u00e1 la\u00a0necesidad de memoria cacheada\u00a0debido a su velocidad y alta concurrencia.<\/li>\n
      14. sones<\/a>:\u00a0sones es una base de datos de grafo orientada a objetos para una gran cantidad de datos semiestructurados y muy conectados\u00a0en un entorno distribuido. Open Source.<\/li>\n
      15. Titan<\/a>:\u00a0es una base de datos de grafo escalable optimizada para el almacenamiento y consulta de gr\u00e1ficos que contienen cientos de miles de millones de v\u00e9rtices y aristas distribuidos a trav\u00e9s de un cl\u00faster. Tit\u00e1n es una base de datos transaccional que puede soportar miles de usuarios simult\u00e1neos que ejecutan recorridos de gr\u00e1ficos complejos en tiempo real.<\/li>\n
      16. Trinity<\/a>: Es un sistema de almacenamiento de grafos distribuido. Provee a los usuarios un acceso r\u00e1pido a los datos. Es un desarrollo de Microsoft.<\/li>\n
      17. VelocityDB<\/a>: Es una base de datos de grafo resultado de un h\u00edbrido entre C# y noSQL, orientada a objetos y que permite ser embebida.<\/li>\n
      18. vertexdb<\/a>: Es una base de datos de grafo\u00a0de alto rendimiento que soporta la recolecci\u00f3n de basura autom\u00e1tica, construida sobre libevent y tokyocabinet. Se utiliza HTTP, ya que es el protocolo de comunicaci\u00f3n y JSON como formato de datos de respuesta. Se licencia BSD y fue escrito por Steve DeKorte y Rich Collins.<\/li>\n
      19. Virtuoso<\/a>: es una soluci\u00f3n empresarial para el acceso a los datos, la integraci\u00f3n y la gesti\u00f3n de bases de datos relacionales.<\/li>\n
      20. weaver<\/a>: base de datos de grafo distribu\u00edda que provee escalabilidad horizontal, alta ejecuci\u00f3n y una fuerte estabilidad. Permite a los usuarios ejecutar actualizaciones y consultas a trav\u00e9s de una simple API en Python.<\/li>\n
      21. Whitedb<\/a>:\u00a0es una biblioteca de base de datos NoSQL ligera escrito en C, en pleno funcionamiento en la memoria principal. No hay proceso de servidor. Los datos se leen y se escriben directamente de \/ a la memoria compartida, no hay enchufes se utilizan entre WhiteDB y el programa de aplicaci\u00f3n.<\/li>\n
      22. AllegroGrap<\/a>:\u00a0es una base de datos de grafo persistente, de alto rendimiento. AllegroGraph utiliza la utilizaci\u00f3n eficiente de la memoria en combinaci\u00f3n con el almacenamiento basado en disco, lo que le permite escalar a miles de millones de quads, manteniendo un rendimiento superior. AllegroGraph apoya SPARQL, RDFS ++, y el razonamiento Prolog de numerosas aplicaciones de cliente.<\/li>\n
      23. InfiniteGraph | Distributed Graph Database \u2013 Objectivity<\/a>:\u00a0es una base de datos\u00a0de grafo\u00a0altamente especializado. Su funcionalidad se migra en ThingSpan. Sin embargo, Objectivity\u00a0seguir\u00e1 apoyando a los usuarios con licencia y recomienda su uso\u00a0a los desarrolladores de Java que deseen utilizar el an\u00e1lisis gr\u00e1fico fuera de un entorno Spark.<\/li>\n<\/ol>\n

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        El An\u00e1lisis de Redes Sociales (ARS) es una t\u00e9cnica clave en muchos campos como la sociolog\u00eda, la biolog\u00eda, la comunicaci\u00f3n, la pol\u00edtica. Permite analizar relaciones entre elementos para determinar la importancia de los actores, c\u00f3mo se han agrupado en subcomunidades, el flujo de la informaci\u00f3n, qu\u00e9 es clave en la transmisi\u00f3n de la informaci\u00f3n, etc. […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1976,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[21],"tags":[51,424],"class_list":["post-1975","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-edicion-no-18","tag-analisis","tag-redes-sociales"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1975","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1975"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/1975\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1975"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=1975"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mediosyenteros.unr.edu.ar\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=1975"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}