Entrega Parcial Reto 2

Gabriela Verdú Ojeda
Visibilitat: Públic - - 1 comentari a Entrega Parcial Reto 2

Debat1

  1. Aurora Campillo
    Visibilitat: Públic

    ¡Hola, Gabriela!

    Me resulta muy interesante que el grafo se haya plasmado en horizontal y coincida con la antigüedad de los vídeos y las comunidades que has logrado identificar. Parece que ha conseguido una fidelización de su audiencia más recientemente y, aunque no se interesen por sus vídeos iniciales, parecen tener una actividad bastante reciente e interconectada. Veo que también has comentado que la cantidad de aristas es bastante alta, lo que refuerza la teoría de una muy buena interconexión entre los usuarios y sus vídeos.

    Quizás echo de menos datos numéricos concretos aplicados a cada elemento, como el número total de nodos, aristas, el grado medio y el valor de la modularidad. También creo que habría sido conveniente aplicar las etiquetas de los nodos y poder echar un ojo al nombre de los vídeos para respaldar la teoría de la antigüedad de los vídeos.

    Tu explicación demuestra que has trabajado y entendido la comunidad de tu creador de contenido y has aplicado lo que hemos ido aprendiendo en estas dos entregas. Si quisiéramos un poquito más de rigor académico o científico, sí que te animaría a completar el comentario con los datos numéricos que te decía más arriba.

R2 parcial: visualització de la xarxa @clavero

Anna Camps Romero
Visibilitat: Públic - - 1 comentari a R2 parcial: visualització de la xarxa @clavero

Debat1

  1. Judith Salido Utrilla
    Visibilitat: Públic

    M’ha semblat una entrega molt completa perquè no només mostra el graf final, sinó que també explica bastant detalladament el procés seguit a YouTube Data Tools i a Gephi. Es veu clarament que ha identificat el tipus de xarxa, ha aplicat Force Atlas 2 i ha treballat tant el color dels nodes segons la modularitat com la mida segons una mètrica de rellevància. També trobo positiu que inclogui les dues versions del graf, amb etiquetes i sense etiquetes, perquè això ajuda a veure la diferència entre una visualització més neta i una altra més informativa.

    Crec que un dels punts forts és que l’explicació incorpora dades concretes, com els 231 nodes, les 15.634 arestes i el grau mitjà de 135,359. Això fa que la interpretació no es basi només en allò que es veu visualment, sinó també en les mètriques obtingudes a Gephi. També és interessant la lectura que fa de la cohesió central de la xarxa i de la presència de tres comunitats diferenciades per modularitat.

    Com a millora, crec que la visualització podria guanyar una mica de claredat si les arestes fossin menys visibles o més transparents, ja que en la versió final amb etiquetes el centre queda una mica carregat i costa llegir alguns títols. També seria útil indicar el valor exacte de la modularitat, no només el nombre de comunitats, perquè així es podria valorar millor fins a quin punt aquests tres grups són realment significatius. Finalment, quan es parla de PageRank com a identificador d’“influencers”, potser matisaria que en aquesta xarxa els nodes són vídeos, no persones; per tant, seria més precís parlar de vídeos més rellevants o més centrals dins la xarxa, i no d’influencers.

    En conclusió, considero que és una visualització ben resolta i una explicació força completa. La xarxa permet entendre que el canal té una audiència molt recurrent i connectada entre vídeos, i l’ús de colors, mida i etiquetes ajuda a interpretar-ne l’estructura. Amb algun canvi visual i una mica més de precisió en la interpretació de les mètriques, l’anàlisi quedaria encara més sòlida.