An algorithm for identifying the best current friend in a social network

Un algoritmo para determinar el mejor amigo actual en una red social

Un campo de investigación en el área de las redes sociales (RSs) es la identificación de ciertos tipos de usuarios y de grupos. Para facilitar este proceso, una RS se suele representar mediante un grafo. Las medidas de centralidad, las cuales identifican los nodos más importantes en un grafo según algún criterio, suelen ser usadas para analizar un grafo. Una de estas medidas es el PageRank (una medida inicialmente concebida para clasificar las páginas web). Informalmente, en el contexto de las RSs, el PageRank de un usuario i representa la probabilidad de que otro usuario de la RS esté viendo la página de i luego de un tiempo considerable de navegación por la RS. En este artículo, se define un tipo de usuario en una RS: el mejor amigo actual. La idea es identificar, entre los amigos de i, quién es el amigo k que generaría el mayor decremento en el PageRank de i, si k dejara de ser amigo de i. Esto puede ser útil para identificar los usuarios/clientes cuya amistad/relación es prioritario conservar. En este artículo se presentan las definiciones formales,  algoritmos y  experimentos al respecto. Los experimentos demostraron que el mejor amigo actual de un usuario no es necesariamente aquel que tiene el mayor PageRank en la RS ni aquel que tiene más amigos.

Introducción

A partir de las relaciones que establecen los miembros de una comunidad, por ejemplo, los usuarios de una red social (RS), se pueden identificar diferentes tipos de usuarios y grupos de usuarios. Por ejemplo, con respecto a los usuarios, se pueden identificar los líderes (Pedroche, 2010; Pedroche, 2012); los mejores amigos potenciales de un usuario (Moreno, Valencia, González, 2013); los amigos que muestran un comportamiento de desconfianza (Ortega, 2012); y los divulgadores de información eficientes (Kitsak et al., 2010), entre otros. En cuanto a los grupos, en (Pedroche, 2010) se identifican grupos de usuarios que compiten por la visibilidad en una comunidad, y en (Masuda, Kurahashi, Onari, 2012) se analizan grupos de usuarios con tendencias depresivas y suicidas.

Para facilitar la identificación y el análisis de estos tipos de usuarios y grupos de usuarios, se suele representar la comunidad de usuarios y sus relaciones mediante algún mecanismo.