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Análisis de las Características y Rapidez de Propagación de la Funa en Twitter
| dc.contributor.advisor | Moreno Araya, Sebastián | |
| dc.contributor.author | Martínez Pastene, Valentina | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-22T19:07:55Z | |
| dc.date.available | 2026-10-22T19:07:55Z | |
| dc.date.issued | 2022-01-13 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uai.cl//handle/20.500.12858/7002 | |
| dc.description.abstract | Hoy en día las funas han conseguido tener un importante espacio en las redes sociales, dado que se han constituido como el medio para lograr el escarcimiento social del agresor, o bien, para advertir a la comunidad del posible peligro de relacionarse con él. Una de las redes sociales más utilizadas en este sentido es Twitter, dadas sus funcionalidades que empoderan al usuario para la búsqueda y difusión de información. A pesar de la notoriedad que han alcanzado las funas en el Chile de hoy, aun no se conoce el real alcance ni rapidez de su propagación en Twitter. En este sentido, a través del estudio de la difusión de publicaciones tendencias (trend) y funas, se busca responder a esta interrogante. Así, se plantea como hipótesis que la funa se difunde igual o más rápido que una tendencia promedio, dentro de su primera semana de propagación en Twitter. Para alcanzar tal objetivo, se utiliza como metodología la creación de una red por cada publicación analizada, relacionando a los usuarios que retwittearon con los que potencialmente se enteraron de la información. A medida que se iban añadiendo las relaciones (aristas) y las horas transcurridas, se analizaron las siguientes características: degree distribution, cluster coefficient, hop plot y betweenes centrality. En base al análisis, se agruparon las redes en: tren común, funas y publicaciones anómalas. Todas las difusiones inician con uno o más usuarios principales que propaga la información a varias personas independientes. A medida que avanza el tiempo, el trend promedio mantiene el protagonismo de dicho usuario como difusor principal, y alejados de él, se forman grupos por los que se propaga la información. Mientras que las otras redes, refiriéndose a las funas y publicaciones anómalas, continua su propagación primordialmente a través de un grupo principal y cohesionado, compuesto por personas que difunden la información. Además, se observa que dentro de las primeras 5 horas se alcanza el 50 % de las aristas, y ya a las 10 horas la forma de difusión se mantiene relativamente. Asimismo, el 70 % de las personas, retwittea las funas dentro de las 6 y 12 horas. Por tanto, se logra comprobar que las funas se difunden igual o incluso más rápido que un trend promedio en Twitter. | es_ES |
| dc.format | es_ES | |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Adolfo Ibáñez | es_ES |
| dc.subject | Redes sociales | es_ES |
| dc.subject | Difusión de la información | es_ES |
| dc.subject | Opinión pública | es_ES |
| dc.subject | Procesamiento de datos | es_ES |
| dc.subject | Minería de datos | es_ES |
| dc.title | Análisis de las Características y Rapidez de Propagación de la Funa en Twitter | es_ES |
| dc.type | Trabajo de grado | es_ES |
| uai.facultad | Facultad De Ingeniería y Ciencias | es_ES |
| uai.carreraprograma | Ingeniería Civil Industrial | es_ES |
| uai.comunidad | Académica | es_ES |
| uai.descriptor | Twitter (Red social) | es_ES |
| uai.descriptor | Difusión de la información | es_ES |
| uai.descriptor | Análisis de redes sociales | es_ES |
| uai.descriptor | Teoría de grafos | es_ES |
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