Finding relevant people in online social networks

• Autores: Diego Sáez Trumper
• Directores de la Tesis: Ricardo Baeza Yates (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2013
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Josep Blat Gimeno (presid.), Stefano Lonardi (secret.), Francesco Bonchi (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Calculo digital
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TDX  e-Repositori UPF 
• Resumen

  • El objetivo de esta tesis es desarrollar nuevas técnicas para encontrar personas relevantes en las Redes Sociales en Internet. Para ello, consideramos diferentes nociones de relevancia, tomando el punto de vista de los proveedores del servicio (como Facebook) y de los anunciantes, pero también de las personas que intentan proponer nuevas ideas y temas en la red. Nuestra investigación va más allá de la popularidad de las personas, mostrando que los usuarios con muchos "seguidores" no son necesariamente los más relevantes. Espeficamente, desarollamos tres algoritmos que permiten: (i) calcular el valor (monetario) que cada usuario produce para el proveedor del servicio; (ii) encontrar usuarios que proponen nuevas ideas y crean tendencias; y (iii) un sistema de recomendación que permite a los anunciantes (centrándonos en tiendas locales, tales como un restaurant o un pub) encontrar potenciales clientes. Adicionalmente, proporcionamos información útil sobre el comportamiento de los usuarios según su relevancia y popularidad, mostrando - entre otras cosas - que los usuarios más activos suelen ser más relevantes que los populares. Más aún, mostramos que normalmente los usuarios muy populares llegan tarde a las nuevas tendencias, y que existen usuarios menos populares, pero muy activos que generan valor y fomentan nuevas ideas en la red.