la (poca) soledad del corredor de fondo
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La (poca) soledaddel corredor de
fondo
Miguel Rebollo (@mrebollo)DatabeersVLC, Noviembre 2016
Las carreras son una fuente enorme de datos
Strava: global heatmap
…pero son individuales
Fundación Trinidad Alfonso: track maratón VLC 2015
o muestran datos acumulados
Maratón Espadán 2016. Elaboración propia
Una carrera no es algo individualse forman pequeños grupos durante su evolución
Podemos considerar una carrera como una red compleja
- cada corredor es un nodo de la red- dos corredores se conectan si están “cerca”
Podemos considerar una carrera como una red compleja
La red evoluciona con el tiempo
Elaboración propia
Estudiamos la formación de grupos
Importante: ¿cuándo se forma la componente gigante?
Wilensky, U: Giant Component Model. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/GiantComponent
si representamos cuantos grupos se forman dependiendo de la distancia que consideremos entre corredores, aparece una distribución exponencial
0 200 400 600 800 1000 12000
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100Maratón 2015. Componente gigante
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5000
10
20
30
40
50
60
70
80
90Media 2015. Componente gigante
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2000
10
20
30
40
50
60
70
80
9010K 2015. Componente gigante
0 10 20 30 40 50 60 70 800
10
20
30
40
50
60
70
80Never Stop. Componente gigante
5k 10k
42k21k
esta distribución se mantiene independientemente de la distancia
y = e-ax
el número de grupos y la distancia entre ellos depende de un único parámetro a ¿se puede predecir?
y = x-k
si representamos el valor del parámetro a respecto a la distancia, se ajusta a una ley potencial
Una carrera no es algo individualPodemos predecir la formación de grupos y la distancia entre ellos
I Carrera Never Stop Running “Nunca te rindas” 2015. Elaboración propia
Distribución eficiente de recursos
Información en tiempo real
El análisis de redes sociales- permite estudiar la carrera como un grupo- detecta patrones comunes- ayuda a la planificación del evento
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