obtener información de un usuariosuperar la barrera de 100 links por llamada establecida por delicious- crear un conjunto de datos al que aplicar algoritmos de SNA
- implementar un algoritmo de SNA para obtener relaciones entre los usuarios
- crear grupos de personas con intereses parecidos
- representar gráficamente las relaciones entre las personas (PASA A SER LA ÚLTIMA TAREA)
- crear las recomendaciones según los resultados obtenidos en los pasos 3 y 4
- probar la aplicación en Google App Engine
- colgar la aplicación en PLE-Adviser
- implementar un API REST para acceder a los servicios
- implementar un gadget en iGoogle (también en Drupal+Shindig) desde el que explotar los servicios
- volver a realizar estos puntos para otros servicios web (YouTube, Scribd, SlideShare, ...)
miércoles 11 de noviembre de 2009
Pasos para realizar SNA con delicious
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Respecto al pto 6, no me convence porque es un tema muy complejo y no creo que seamos capaces de a aportar algo que otros no hayan resuelto ya: existen herramientas especializadas en la representación y análisis estadístico de redes (por citar algunas: pajek, ucinet, tecflow, ...)
ResponderSuprimirYo este tema lo abordaría de otra forma: añadir una funcionalidad que permita exportar los datos en formato pajek. Si se desea algo más interactivo, se podría hacer uso de una herramienta tipo ubigraph (échale un vistazo a http://pyevolve.sourceforge.net/wordpress/?p=203).
A ver qué opina Javi.
Respecto al pto 11, ¿qué valor añadido nos da el binomio Drupal + Shindig? Si es para demostrar la validez del SNA con delicious, nos basta con probarlo en iGoogle...
ResponderSuprimir(Drupal + Shindig) implica OpenSocial, y esto está relacionado con la idea de repositorio donde tener almacenados los participantes, relaciones y actividades de forma que otras aplicaciones puedan explotar el dataset que generamos.
sobre el punto 5 y centrándonos en el G9 interesa identificar personas con intereses parecidos e incluso explicitar cuáles son esos puntos en común que se han encontrado, ya que permite al alumno entender qué tiene en común con sus compañeros de grupo y plantear el tema sobre el wiki que tienen que crear. En cualquier caso entiendo que lo adecuado es que el sistema "recomiende" un grupo al profesor y las razones de esa recomendación.
ResponderSuprimirsobre el punto 6, no me parece mal la obtención de una representación gráfica si es "automágica", es decir, si existe alguna librería que nos lo ofrece perfecto, pero es un tema complejo para entrar en el desarrollo de código
Para esta primera "embestida" de SNA sobre delicious no supone una ventaja adicional el uso del PLE. A partir de aquí habría que complementar el análisis con otros datos que puedan obtenerse en el PLE (redes sociales y aplicaciones web que se usan en base a un formulario,...) y refuercen su utilidad como artefacto para la recogida de datos y para la distribución de los resultados del análisis.
Resumiendo, cerramos en el pto 10 el SNA aplicado a un servicio específico. A continuación nos ponemos con la recopilación la información relacionada con los servicios y redes sociales que utilizan los alumnos, y la forma en que esta información se complementa con la delicious.
ResponderSuprimirRespecto a la representación gráfica me refiero al uso de librerías de terceros, hay algún ejemplo en el libro Programming Collective Intelligence de Toby Segaran. Simplemente como una ayuda para comprender mejor los coeficientes que se obtendrán para determinar lo parecida que es una persona a otra y demostrar que se ha hecho SNA, no que simplemente se han lanzado recomendaciones al azar. Mi idea sería acceder mediante la url http://ple-adviser.appspot.com/{grupo analizado}. Quizás al no ser algo totalmente necesario podría hacerse una vez realizados los demás puntos
ResponderSuprimirOK, ya veo que los 3 enfocamos el tema de la representación gráfica de la misma forma. Por cerrar este tema: lo vamos a hacer, pero al final y haciendo uso de una librería/herramienta de terceros.
ResponderSuprimir