Con el fin de hacer uso de GraffCommons, decidí graficar una conversación de facebook de la que se habían recopilado los datos previamente en el mini-proyecto 1. Esta conversación tiene dos características interesantes, en primer lugar, no es una publicación realizada por el administrador de la página, además tiene intereses claramente políticos y, en segundo lugar, quien publica comenta un buen número de las respuestas que tiene de los usurarios, precisamente en busca de justificar su idea, mostrar sus intereses y claramente postularse a un cargo público.
Para la graficación se definieron dos tipos de nodos, el primero es quien publica o “publicador”, así que solo una persona tiene esa categoría; el segundo tipo de nodo se denominó “usuarios”. De igual manera, para establecer las relaciones se definieron dos tipos, “respuestas”, que corresponden a lo que escriben los usuarios a propósito de la publicación y “comentarios”, en los que quien publica, en este caso “Ana Merchán”, comenta las respuestas o un usuarios comenta la respuesta de otros.
El resultado general es un gráfico que decidí definir como gráfico de “flor”.
Hay una gran centralidad en el gráfico ya que quien publica es una sola persona a quien todos responden y a quien ella suele comentar. Sin embargo, hay algunos comentarios que nunca llegan a relacionarse con el nodo central de manera directa, sino a través de otra persona que respondió primero.
En este ejemplo, el nodo Lizarazo Tatis llega a convertirse en un segundo punto central para quienes comentan su respuesta. Además de eso, los pétalos que se forman en otras conversaciones no se forman aquí, ya que Ana Merchán no comenta esa respuesta. Se puede evidenciar en los comentarios que Ana es más propensa a reaccionar a las respuestas positivas y que luego de un tiempo, simplemente deja de comentar.
La mayoría de relaciones que se encuentran en el gráfico los hemos denominado “pétalos” y se forman por la tendencia que mencionamos arriba del nodo principal a comentar la mayoría de respuestas.
Para completar el análisis, queda pendiente crear filtros, establecer historias y analizar aspectos como la centralidad o la densidad del gráfico, aunque se puede evidenciar a simple vista que es altamente centrado y que hay una densidad grande entre el nodo central y los demás nodos.