Ayuda para entender grafos, ¿qué es la betweenness (intermediación)?
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Ayuda para entender grafos, ¿qué es la betweenness (intermediación)?

Más de uno, de dos y de tres me ha pegado una colleja por utilizar términos de la teoría de grafos para analizar las conversaciones en las redes y los análisis de redes sociales que voy plasmando en mi blog.

Uno de los conceptos que más cuesta hacer entender es el  el de “betweenness” o “intermediación”, que mide el número de conversaciones (o caminos más cortos entre nodos aleatorios) que potencialmente pueden pasar por un nodo de la red. Indica en cierta manera si ese nodo es un punto de distribución entre comunidades. Es más fácil muchas veces identificarlo en un grafo sencillo que explicar que significa.

Por ello he creado este pequeño test de 4 preguntas con grafos muy sencillos tanto visuales como imaginarios que ayudará a entender que es el “betweenness” de un nodo.

Test para poder saber diferenciar “betweenness” o la intermediación en un grafo.

Para el siguiente gráfico, ¿qué afirmaciones son correctas?

grafo-comunidad2Puede haber más de una respuesta!

 

 
 
 
 

En la red de relaciones en la edad media, ¿quién tenía más “betweenness” o intermediación?

medieval

 
 
 
 

En el siguiente grafo, ¿qué nodo es el que tiene más intermediación (betweenness)?

grafo-comunidad1

 

 
 
 
 
 

 

En la serie “Sí ministro”, ¿quién crees que es el personaje que si dibujáramos la red del gobierno británico y sus altos funcionarios tiene más intermediación?yes_minister

 
 
 


Soc coordinador de la revista electrònica i xarxa de bloggers www.socialdemocracia.org, webmaster de la UGT de Catalunya i militant del PSC.

8 thoughts on “Ayuda para entender grafos, ¿qué es la betweenness (intermediación)?

  1. Acerté. Nosotros usamos la teoría de grafos para estudiar los recorridos de los turistas en un espacio urbano. Pero trabajamos con arcos valorizados, es decir, cada arco tiene peso. Se puede aplicar también a la intermediación de las redes sociales?.

  2. Jose Antonio:

    Con Gephi, por ejemplo, puedes valorar el peso de cada vértice y analizar el grafo con ese peso. En redes sociales se puede implementar un análisis teniendo en cuenta ese vértice, yo no los tengo en cuenta, eso no quiere decir que según que enfoques puedan sacar conclusiones interesantes.

    Que YO, y repito YO, no los utilice en el análisis es porqué intento buscar más “hasta donde llega tu mensaje” que “con que intensidad llega tu mensaje” y es que parto de algunas premisas:
    – La sobreexposición al mismo mensaje por parte de una misma fuente no lo hace más creíble.
    – Los “fanboys” que espamean con mensajes de sus causas son poco eficaces, darle más peso al que hace 50 RT de su candidato favorito o de su partido es dar más peso del que realmente tienen a estos nodos.

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