Uno de los usos que prefiero de twitter es la posibilidad de conectar con comunidades que corpanten un interés particular. Con su volumen de usuarios y la actualización permanente hay pocas herramientas que puedan ayudar como twitter a descubrir esas comunidades y mantenerse actualizado sobre esos temas que puedan interesarte. Con un poco de ayuda de algunas herramientas como el propio API de twitter o herramientas de análisis y visualización como Gephi es posible descubrir las comunidades alrededor de una cuenta en particular e incluso descubrir como extender la red alrededor de ella encontrando otras cuentas que concentren mucha atención. Entre los usos posibles está la de ajustar tu red en twitter descubriendo la autoridad de las cuentas que sigues, descubrir cuentas relevantes que desconocías (y que pueden descubrirte nichos) o la de abrir a nuevas redes de conocimiento a través de cuentas en la frontera de la red que conocías.

La red de los que siguen los que yo sigo

Hace unos meses (fue por Octubre del año pasado) me pasé unos días reconstruyendo a través del API de twitter la red de todas las cuentas a las que yo seguía (las cuentas por las que me intereso) hasta el segundo nivel, es decir , incluyendo también las cuentas que siguen las personas que yo sigo. La idea era intentar reconocer a través de la red las comunidades de interés a las que yo prestaba atención. En realidad , no necesitaba ningún API para saberlo pero si para visualizarla e intentar averiguar dos cosas más :

1. Cuales son las cuentas con más autoridad o que concentran más atención dentro de la red y cuales apenas la tienen (Algo así como , ¡mira quién es!). No hablo a proposito de cuentas influyentes, la influencia es un tema más delicado.

2. Cuales yo había dejado fuera (yo no seguía ) pero que sería conveniente seguir por la atención que otras cuentas de mi red y esa comunidad le prestan (¡Eh!, puede que te estés perdiendo algo interesante)

Saber lo anterior es importante si no quieres dejar escapar la actividad interesante en esa comunidad, descubrir alguna tendencia o no quieres dejar de conocer a personas con tus mismos intereses con las que aún no has coincidido.

Mi red sólo tenía 258.768 cuentas

Necesité algunos días dedicando una o dos horas, cuando podía hacerlo , para escribir los scripts que consultan el API y para ejecutarlos (no soy desarrollador). Y fueron días porque finalmente la red que he mencionado antes tenía algo más de 1/4 de millón de nodos (cuentas) y ,bueno, twitter tiene sus limitaciones al entregar datos masivamente por lo que hay que ser paciente recuperandolos e intentando interpretar algunos de los errores que escupía la libreria que utilice (tweepy) cuando algo no le gusta o no le gusta a twitter.

Hace unos días tuve tiempo de recuperarlos y ponerme manos a la obra con Gephi para intentar visualizarlos. Tuve que hacer mi primera concesión. visualizar tal cantidad de cuentas es posible con Gephi pero necesita bastantes mas recursos para hacerlo agilmente de los que yo tenía en ese momento , así que apliqué un filtro visualizando sólo aquellos que tenían al menos 50 conexiones.

Una red con 13 comunidades

La red así es mas manejable y sigue siendo representativa de la información que necesitaba ver. 450 nodos son más faciles de visualizar y de analizar. Pensé, si necesito más información sólo tengo que tener un poco más de paciencia mas adelante.

La red de las comunidades de twitter de cuentas a las que sigo y de las cuentas a las que siguen las cuentas que sigo.

En la red el tamaño de los nodos o los nombres de las cuentas son proporcionales a la «autoridad» o el número de conexiones que concentran (mayor cuantas más conexiones reciben de otras cuentas de la red), de alguna manera es el nivel de atención que le presta la red globalmente (Esto no significa necesariamente su nivel de influencia). Los colores representan las comunidades. Son del mismo color aquellas que comparten enlaces en común, los colores revelan alguna afinidad entre las cuentas, que es lo que buscaba también.

(1) La primera comunidad : Internet de las cosas, ubicomp, comunidades maker/diy , open-source, open-source-hardware, diseño e  innovación

Internet de las cosas, ubicomp, comunidades maker/diy , open-source, open-source-hardware, diseño e innovación

La comunidad principal (casi el 50 de los nodos ) es bastabte vasta y esto quiere decir que necesitaría un analisis más fino por mi parte , incluye grandes cuentas «centrales» como la de Tim O’Reilly , la revista Wired o Chris Anderson representando la parte más popular de la red. No es raro que estas cuentas no estén lejos de cuentas de otros grupos como:

La Internet de las Cosas y Web de las Cosas (#Iot, #WoT) como Cosm (que ahora es Xilevy  y antes fué Pachube .. que tiempos), Vlad Trifa, Rob van Kranenburg , Adan Dunkels, Ed Borden ,  Alexandra Deschamps-Sonsino, sitios como Postscapes y desde luego Usman Haque (esto me recuerda que tengo que saber que ha sido de él).

La comunidad maker y open-hardware con make , sitios clásicos de sumistro como adafruit, sparkfun, y uno de los creadores de Arduino : Massimo Banzi

Ficción , diseño y diseño-ficción alrededor de Internet de las cosas, ubicomp y en general formas de interacción entre hombre y  tecnología. Aqui no podía quedar fuera Bruce Sterling , Adam Greenfield (que, por cierto,  ya no usa twitter), Timo Arnall, Nicolas Nova o Julian Bleecker

Algunos escritores (organización,emergencia, innovación) como Steven Johnson o Clay Shirky

Y bueno , muchos más desde centros de innovación , hasta transmedia o diseño

(2)La segunda comunidad, la describiríaa como la comunidad Visual – Semántica (Visualización y tratamiento de los datos) , incluyendo a clásicos como Nathan Yau, info=beautiful o Andrew Vande Moere, medios que han desarrollado el periodismo de datos como The Guardian (Data)  o referencias intelectuales como Edward Tufte o Lessig . Y ,por supuesto, grandes referencias locales como Bestiario

Cluster 2 – La comunidad Visual – Semántica (Visualización y tratamiento de los datos)

(3) La tercera reune en parte el movimiento open-data y open-knowledge ,  en otra parte la innovación en torno a smart-cities y también crowdsourcing y crowdfunding ( En general pienso que son cuentas con intereses en tecnología en torno a redes de personas que colaboran)

Se trata de cuentas como CCCBLab, Jose Luis de Vicente, David Cabo , Goteo, Open Knowledge Fundation y alguien a quien me sorprendio ver aquí y no en la comunidad anterior : Casey Reas

Cluster 3 – open-data y open-knowledge la innovación en torno a smart-cities y ,crowdsourcing y crowdfunding

(4) La comunidad en torno a la ciencia , la divulgación de la ciencia o movimientos muy centrados en el analisis de datos como el #open-data o #quantified-self.

Aquí enuentro de comunicación o revistas de divulgación como Nature o la sección WiredScience, pero tambien aparecen de nuevo David Cabo o Antonio Delgado , la cuenta del movimiento QuantifiedSelf, y una organización para difundir la ciencia de forma abierta como la Creative-commons PLOS

Cluster 4 – ciencia , la divulgación de la ciencia o movimientos muy centrados en el analisis de datos como el #open-data o #quantified-self

(5) y (6) Estas dos comunidades estan en torno o bien a plataformas de redes inalambricas de sensores, consorcios de fabricantes en tornos a las redes inalambricas de sensores  o tecnologías M2M , o blogs o especialistas en esas tecnologías.

Cluster 5 – redes inalambricas de sensores, consorcios de fabricantes en tornos a las redes inalambricas de sensores o tecnologías M2M , o blogs o especialistas en esas tecnologías. Cluster 6 – redes inalambricas de sensores, consorcios de fabricantes en tornos a las redes inalambricas de sensores o tecnologías M2M , o blogs o especialistas en esas tecnologías

Por último el resto son pequeñas comunidades con algo de redundancia sobre las otras (6)

Resto de comunidades