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Redes sociales evolutivas: un ejercicio descriptivo y predictivo
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Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 15 (1), 2018
Tabla 6: Predicci´on de probabilidades
Usuario t+1 Usuario t+99
@eugenegu 9,54E-02 @JeffreyGuterman 9,67E-02
@malonebarry 8,47E-02 @malonebarry 8,48E-02
@Telegraph 6,26E-02 @Telegraph 6,26E-02
@BBCBreaking 5,26E-02 @Kasparov63 5,42E-02
@Kasparov63 5,23E-02 @BBCBreaking 5,26E-02
@CaliConsrvative 4,12E-02 @CaliConsrvative 4,12E-02
@StephenMilIer 3,93E-02 @StephenMilIer 3,93E-02
@1776Stonewall 2,79E-02 @MothershipSG 2,85E-02
@MothershipSG 2,76E-02 @1776Stonewall 2,79E-02
Se puede apreciar que en el primer periodo futuro en atraer menciones ser´ıa el usuario
@eugenegu, mientras que al l´ımite el m´as mencionado ser´ıa el usuario @JeffreyGuterman,
esto ser´ıa que de cada 1000 menciones que se realicen en la red ´este podr´ıa recibir 97.
Evidentemente, si se establecen probabilidades iniciales diferentes, considerando que una
informaci´on puede ser introducida a la red mediante varios usuarios con una probabilidad
mayor de menci´on, se podr´ıan tener otros resultados.
Para valorar la certeza de la predicci´on se estimar´a el Error medio cuadr´atico (MSE), a
trav´es de los siguientes pasos:
1. Se estima un vector de distribuci´on inicial π (t) a partir de las menciones que hacen los
usuarios de la red en el tiempo t (grados de salida a tiempo t ).
2. Se realiza la estimaci´on π(t + 1) = π( t).M .
3. Se calcula el vector de errores e = π( t + 1) − π( t + 1) donde π(t + 1) corresponde a la
distribuci´on de menciones recibidas por los usuarios en el tiempo.
4. Para apreciar el error E en el n´umero de menciones estimadas, usamos la expresi´on
E = NT (t + 1) × e, donde NT ( t + 1) es un escalar que representa el n´umero de
menciones multiplicado por el vector de errores.
5. Se estima el MSE para el n´umero de menciones:
MSE =
1
n i
(E )2
Usando este m´etodo para estimar las menciones a t = 10 y compararlas con las observadas
en el mismo periodo, se obtiene: