Redes sociales basadas en ubicación en Buenos Aires (2009-2015)

• Autores: Rocco, Leonardo Salvador; Soria, Marcelo A.
• Año de publicación: 2024
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ciencias Informáticas; LBSN; Foursquare; redes sociales; Buenos Aires; geolocalización; análisis de redes sociales
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

El tipo de redes sociales que se basan en la ubicación de sus usuarios recibe el nombre de redes sociales basadas en localización (LBSN) y son un medio oportuno para el análisis del comportamiento espacio temporal de las personas. Utilizando datos registrados en Foursquare, aplicación para dispositivos móviles que provee a sus usuarios búsquedas personalizadas y localizadas, se construyó la red social de usuarios con actividades en lugares de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires entre 2009 y 2015. En este trabajo se describen en primer lugar aspectos metodológicos para la recolección y procesamiento de datos de redes sociales utilizando información pública, y en segundo lugar se estudia las características estructurales de la red social que componen estos usuarios. Entre los hallazgos más importantes se encuentra una estructura fuertemente comunitaria, de mundo pequeño y con un grado neutral de afinidad selectiva, que no se enmarca en una distribución de grados de ley de potencias.
The type of social networks that are based on the location of their users is called location-based social networks (LBSN). These networks are an adequate means for spatio-temporal users’ behavior analysis. Using data from Foursquare, an application for mobile devices that provides its users with personalized and localized searches, the social network for users was built based on activities within Buenos Aires Federal District between 2009 and 2015. In this paper in the first place the methodological aspects for the collection and processing of social network data using public information is described. Secondly the structural characteristics of this social network are analyzed. Among the most relevant findings, we could see that the network has characteristics of a strong communitary, small-world and neutral degree of assortativity structure. It was also found that this network does not fit the power-law degree.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa