QLOUD Score:Modelo de Influencia en Twitter
Javier Albarracín / @jalbarracinQuántico Trends
Quántico – 4 de Febrero de, 2013
Trends™
QLOUD Score 2
01Introducción
QLOUD Score 3
QLOUD Score: ¿Porqué un nuevo modelo?01
Existen muy buenos modelos vigentes para el cálculo de influencia de actores en twitter. Entre ellos están Klout, Peer Index, Kred, Twitalyzer y otros.
En general todos los modelos miden la influencia de un usuario en toda la red sin considerar límites geográficos o culturales. Se puede afirmar que todos los scores existentes comparten la misma visión: no consideran la influencia dentro de un país o ciudad determinados.
QLOUD es diferente. Partimos por identificar el universo de actores en twitter de un país (por ejemplo Perú) y luego calculamos la influencia que tiene cada uno de ellos sobre este universo acotado.
Esto permite saber con mayor precisión cuan influyentes son las personas dentro del país que se está estudiando.
QLOUD Score 4
Ficha técnica del Score01
QLOUD Score es propiedad intelectual de QuanticoTrends
1.3+ Millones de personas (Peruanos en Twitter). Este universo ha sido estimado tomando en cuenta las relaciones que hay entre usuarios peruanos y va más allá del uso de la localidad expuesta por el usuario o twits geolocalizados.
Universo
El Score se calcula semanalmente y registra las principales menciones, quotes y RT's de los ultimos 90 días. El presente score ha sido calculado el dia 3 de Febrero de 2013.
Períodode Estudio
Son 3 dimensiones las que se consideran:- Popularidad: El numero de Followers que tiene una cuenta- Autoridad: El puntaje que recibe de sus seguidores- Impacto: El impacto de la cuenta en menciones, quotes y Rts durante el período de estudio.
Dimensiones
ResultadoFinal
Se presenta un puntaje (“QLOUD Score”) que tiene como límite menor 0 y mayor 100. Siendo 100 el de mayor influencia.
QLOUD Score 5
02Proceso del modelado y cálculo del QLOUD Score
QLOUD Score 6
Primer paso: Identificamos 1.3 millones de Peruanos. Usando la proporción de “peruanos conocidos”.
02
Fuente: Análisis QUANTICO
PE
?
?
?
?
?
p(PeruanosN)
X
?
?
?
?
?
?
p(PeruanosN)
>
? = “Peruanos Conocidos”
500 Peruanos peruanos conocidos seleccionados. Algunos ejemplos:
@larepublica_pe262.768 seguidores
@elcomercio481.019 seguidores
@Uterope62.137 seguidores
Resultado:1.3 Millones de Peruanos Identificados
Hipótesis: “La proporción de peruanos conocidos que sigue un peruano, es mayor a la proporción de peruanos conocidos que sigue un extranjero.”
QLOUD Score 7
Segundo paso: Se obtienen los 1,000 usuarios de twitter peruanos con más seguidores (“followers”)
02
1,000 1.3MMUSUARIOS DE TWITTER PERUANOS
SE
GU
IDO
RE
S D
E C
AD
A U
SU
AR
IO
OBTENEMOS LOS TOP 1,000 USUARIOS CON MAS SEGUIDORES EN PERÚ
Fuente: Análisis QUANTICO
QLOUD Score 8
SE SELECCIONAN DE ESTE GRUPO ÚNICAMENTEPERSONAS QUE SON SEGUIDAS POR LOS 1,000 CON MAS SEGUIDORES
(MENOR AL UNIVERSO)
Tercer Paso: Se obtienen las personas que son seguidas por los 1,000 usuarios con más seguidores
02
1,000 1.3MMUSUARIOS DE TWITTER PERUANOS
SE
GU
IDO
RE
S D
E C
AD
A U
SU
AR
IO
Fuente: Análisis QUANTICO
QLOUD Score 9
Cuarto paso: Dividimos los Top 1000 usuarios con más seguidores en 8 grupos, cada uno con 125 usuarios
02
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Grupo 5
Grupo 6
Grupo 7
Grupo 8
1-125
126-250
251-375
376-500
501-625
626-750
751-875
876-1000
128 puntos
64 puntos
32 puntos
16 puntos
8 puntos
4 puntos
2 puntos
1 punto
Grupo Orden de Usuario Puntaje que otorgarán a quienes ellos siguen
Ejemplo: Cada uno de los top 125 usuarios (los 125 “más seguidos”) otorga 128 puntos de autoridad a todas las personas que sigue.
Fuente: Análisis QUANTICO
QLOUD Score 10
Quinto paso: Cada usuario del Top1000 “entrega” puntaje a todos los usuarios que él sigue.
02
1,000 1.3MMUSUARIOS DE TWITTER PERUANOS
SE
GU
IDO
RE
S D
E C
AD
A U
SU
AR
IO
128 pts 128 pts 128 pts 128 pts 128pts
64 64 pts 64 pts 64 pts 64 pts
1 pts 1 pts 1 pts 1 pts 1 pts
UsuarioRecibe
128+64+1=
193 pts
Ejemplo:
2501 1,2MM
Fuente: Análisis QUANTICO
QLOUD Score 11
Sexto paso: Para cada usuario calculamos el impacto en conversaciones que ha obtenido en los últimos 90 días
02
ULTIMOS 90 dias: Menciones, RTs y Quotes más relevantes
@usuarioejemplo
Fuente: Análisis QUANTICO
61d -> 90d 31d -> 60d 1d -30d
QLOUD Score 12
Proceso del Score: Resumen02
QLOUD Score es propiedad intelectual de QuanticoTrends
Después de haber obtenido 1.3 millones de usuarios peruanos seleccionamos a los TOP 1000 más seguidos (“más populares”) nos sirven como punto de partida.
Cada uno de los 1000 usuarios más populares otorgará 128, 64, 32, 16, 8, 4, 2 o 1 puntos a cada uno de los usuarios que sigue. Ese puntaje recibido lo llamamos “Puntaje de Autoridad”.
Se obtienen las menciones, quotes y RTs de los últimos 90 dias para todos los usuarios que han recibido al menos 1 punto de autoridad.
Se calcula el “QLOUD Score” (Score de 0-100) para cada uno de los usuarios que han sido considerados en el proceso.
Popularidad:Top 1000Usuarios
AutoridadRecibida
Impacto enConversación
QLOUD Score
QLOUD Score 13
03“QLOUD Score”: Primeros Resultados v1.0 TOP 20 Usuarios
QLOUD Score 14
Niveles de Influencia según “QLOUD Score” alcanzado03
Fuente: Análisis QUANTICO
Muy AltaInfluencia
AltaInfluencia
MediaInfluencia
InfluenciaEstándar
50 – 100
35 – 49
20 – 34
< 20
QLOUD Score Usuarios
100 Usuarios
500 Usuarios
4,400 Usuarios
1.3MM+ Usuarios
Descripción
100 usuarios en su mayoría medios, periodistas, políticos y líderes de opinión que usualmente lideran las conversaciones en Twitter.
500 usuarios en su mayoría políticos, periodistas, artistas y líderes de opinión que frecuentemente lideran las conversaciones en Twitter.
4,400 usuarios en su mayoría personas naturales líderes de opinión que en ocasiones lideran las conversaciones en Twitter.
1.3+ millones de usuarios en su mayoria personas naturales seguidores de usuarios influyentes. Utilizan Twitter como medio de información y compartir opinión personal.
QLOUD Score 15
TOP 20 Usuarios según QLOUD Score03
* Usuarios peruanos de acuerdo a definiciones propias de Quántico, Impacto: El total de twits, menciones y quotes que ha recibido en los ultimos 90 dias. Universo 1.3MM
1. @elcomercio2. @Peru21pe3. @RPPNoticias4. @larepublica_pe5. @rmapalacios6. @malditaternura7. @gianmarcomusica8. @alvarezrodrich9. @gaston_acurio10.@Capital96711. @Ollanta_HumalaT12.@VeroLinaresC13.@BrunoPinasco14.@NadineHeredia15.@lamula16.@valiabarak17.@MilagrosLeivaG18.@uterope19.@terrape20.@SusanaVillaran
QLOUD Score Seguidores Impacto Categoría
78.6271.7569.4869.1067.6667.1067.0066.1365.3865.2864.3164.1264.0763.5463.1262.9762.7262.6762.2861.41
542,562292,453175,256182,484370,036277,037592,204243,946378,597224,199475,343169,276567,229365,915
83,16078,11180,69372,05488,001
108,836
129,35149,15463,68565,69330,19431,70259,92119,213
5,67650,75311,7149,937
16,8478,703
30,1047,952
23,82216,08915,53927,531
MedioMedioMedioMedioPeriodistaPeriodistaArtistasPeriodistaEmprendedoresMedioPolíticaPeriodistaLider OpiniónPolíticaMedioPeriodistaPeriodistaPeriodistaMedioPolítica
QLOUD Score 16
Resumen Final03
* Usuarios peruanos de acuerdo a definiciones propias de Quántico, universo 1.3MM
● El presente documento muestra desde una visión de alto nivel el proceso por el cual se obtiene el QLOUD Score. El primer score de influencia que se calcula sobre un universo definido (en este caso “Universo de Peruanos en Twitter”)
● El “Universo de peruanos en Twitter”* considerado para este documento es de 1.3MM
● El “Qloud Score” que se calcula para cada usuario, es un puntaje de 1-100 y se define sobre las siguientes dimensiones:
● Popularidad: Se obtienen los TOP 1000 usuarios más seguidos (“más populares”)● Autoridad: Cada usuario recibe puntaje de Autoridad de los usuarios más populares● Impacto: Para cada usuario se calcula el impacto que genera en conversaciones (RTs,
menciones, quotes)
● Se consideran cuatro niveles de influencia:
● Qloud >= 50 (“Muy Alta Influencia”) ● Qloud >= 35 < 50 (“Alta Influencia”)● Qloud >= 20 < 35 (“Media Influencia”)● Qloud < 20 (“Influencia Estándar”)
● Se presenta a manera de ejemplo los Top 20 usuarios con mayor puntaje “Qloud Score”
QLOUD Score:Modelo de Influencia en Twitter
Javier Albarracín / @jalbarracinQuántico Trends
Quántico – 4 de Febrero de, 2013
Trends™
Top Related