Le rinnovabili e ... Twitter
Twitter è una piattaforma di comunicazione mirata alla diffusione di notizie brevi, che spesso rimandano ad articoli più estesi. Un aspetto interessante della piattaforma è la possibilità di accedere, tramite opportune API, alla struttura dei collegamenti dei suoi utenti: chi segue chi, cosa pubblica, etc.
Questa pagina si propone di presentare alcuni risultati (che saranno via via arricchiti) riguardanti la sottorete di Twitter i cui utenti hanno nel loro manifesto (la loro descrizione) il termine energia rinnovabile (o energie rinnovabili o semplicemente rinnovabili).
Partendo dall'utente @flat__line, sono stati seguiti a cascata i collegamenti followers e friends, focalizzandosi su quelli con un interesse dichiarato per le energie rinnovabili. E' stato quindi costruito un grafo dei collegamenti, associando a ciascun nodo una serie di attributi, fra cui l'eventuale url dell'utente. Utilizzando il programma Gephi sono state poi create delle rappresentazioni grafiche della struttura della rete che possono essere esplorate utilizzando un semplice browser web:
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Force Atlas2: il colore corrisponde all'attributo modularity class (indice di una sotto-rete algoritmicamente identificata) mentre la grandezza a PageRank (una misura dell'importanza del nodo nella rete simile al punteggio utilizzato da Google per valutare le pagine).
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Geo Location: il colore corrisponde all'attributo followersCount mentre la grandezza a PageRank. Alcuni utenti non riportano la loro locazione: i nodi corrispondenti sono disposti a parte, linearmente. La posizione dei nodi è stata leggermente modificata per limitarne la sovrapposizione.
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Radial Axis: il raggruppamento è fatto in base al parametro In-degree, l'ordinamento sui rami in base ad Authority, il colore rappresenta followersCount mentre la grandezza è associata a Hub.
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Dual circle: il raggruppamento è fatto in base al parametro Authority: i primi 10 nodi sono posti nel cerchio interno. Il colore rappresenta followersCount mentre la grandezza è associata a PageRank.
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Layered: il raggruppamento è fatto in base al numero di Erdos (in questo caso l'utente italtherm, quello con maggior Authority e PageRank): maggiore è il numero, più periferico l'utente rispetto al riferimento. Il colore rappresenta In-degree mentre la grandezza è associata a PageRank.