Analisis de red y sus ventajas investigativas

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El trabajo de muchos analistas de inteligencia es tener la capacidad de interpretar mucha data aleatoria y convertirla en información valiosa.  Tener control de la información es algo que muchos desean y pocos tienen, como dice el dicho: “el conocimiento es poder y si puedes controlar la información puedes controlar a la gente.” Las grandes naciones invierten mucho dinero en sus sistemas de inteligencia para poder obtener la misma primero que sus naciones contrincantes. El Internet y las diferentes redes formadas dentro de este medio de comunicación han logrado que mucha información fluya de manera libre y pública, para recopilación y análisis del que guste. Ya que se presume que si lo escribiste en una red “publica” en muchos casos renunciante a tu derecho de privacidad. Las redes sociales expresadas en el Internet son clave para esta recopilación de datos, para el propósito de este escrito la red de Twitter será el ángulo de perspectiva analizada.

Es importante hacer hincapié en análisis de red social no es análisis de WhatsApp, Facebook, Instagram y/o Twitter; aunque estas representen la sociedad en su expresión cibernética. Análisis de red social es una estrategia de investigación que utiliza gráficas para entender la sociedad moderna.

Pero antes de continuar debemos establecer algunas definiciones importantes:

Red: A la red se le conoce como un grupo de objetos que están conectados entre si, esto no importa donde estén conectados: pueden ser personas que se conectan entre sí por el Internet, por teléfono, por grupos social, por que tiene algo en común, por mismo gustos, entre otras.

Nodos: como demostrado en la figura 1 los nodos son los objetos que están entrelazados en la red, también se le conocen como vértices dentro de la red. En geometría se le conoce a los vértices como dos puntos donde líneas derechas se encuentran. La importancia de hablar desde la perspectiva de geometría es que el análisis de red social nos muestra visualizaciones de eventos en una red.

Figura 1:

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El borde: se le conoce al borde de la red como la conexión entre nodos o vértices dentro de la red, estos bordes pueden estar directamente conectado o indirectamente conectados entre sí. En geometría se le conoce como los segmentos de una línea que unen a dos vértices.

Grados de entrada: la figura 2 nos demuestra que los grados de entrada se le conoce a toda línea directa que va dirigida hacia un vértice.

Figura 2

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Grados de salida: se le conoce como a toda línea directa que va dirigida alejándose de un vértice

Grados de intermediación: en el caso de la figura 2 el vértice  “X” tiene mayor grado de intermediación, esto se le conoce como el nodo con mayor influencia para transferir “influencias” valga la redundancia de una red a otra.

Grados de centralidad: cada red tiene un “nodo central” o un punto de interés que tiene mucha influencia sobre el resto de la red. Los grados de centralidad se le conocen como el paso más corto hacia todas las otras vértices de la red. Un nodo con alto grado de centralidad tiene mucha influencia en la transferencia de artículos de una red a otra. Ya con estos términos definidos podemos hablar del impacto en las redes por el suicidio de un juez en Puerto Rico.

Como ya mencionado la razón principal por la cual se habla de geometría en análisis de redes, es que la combinación de: análisis matemáticos, estadísticos, y gráficas de redes ayudan a lograr la interpretación de data de una manera visual. A continuación demostrare las ventajas de análisis de redes utilizando la noticia de la muerte del Juez Ramírez y la manifestación del mismo en las redes de Twitter. El 18 de Junio del 2015 los periódicos locales de Puerto Rico reportan la muerte (suicidio) del juez Ramírez Lluch. El tema del juez crea mucha conmoción en el país causando que se generen tendencias de tópicos en las redes sociales y decidí capturar todo el tráfico generado en Twitter por 5 horas en el momento pico “trending” del tema. La motivación detrás de esto es practicar con mi herramienta de investigación doctoral el análisis de redes sociales. Estudio la posibilidad de que el análisis de redes sociales se convierta en instrumento para investigar crímenes.  El análisis de redes sociales es el estudio de relaciones y interacciones de actores en las redes sociales. Todas estas conexiones nos llevan a identificar nodos centrales, los cuales son la influencia mayor en las redes. Estos nodos de influencia tienen un grado de centralidad mayor que otros nodos. Dentro de mi hipótesis doctoral y como presentado en la figura 3, está la posibilidad que desde el punto de vista criminal se pudiera decir que estos nodos centrales podrían ser los cabecillas de las diferentes redes criminales. En esta ocasión solo analizaremos el impacto de los nodos centrales en esta red formada por el impacto causado por la muerte del juez Ramírez.

Figura 3diverse-centrality-measures-v00

Después de casi 5 horas capturando data (datamining) se logró obtener 1,626 vértices  con más de 29,156 bordes. Esto nos indica que se capturo una red de 1,626 usuarios de twitter hablando del tema con más de 29,156 segmentos que unen estos 1,626 usuarios de twitter. Esta red tiene un máximo de interacciones en grados de entrada de 444 he interacciones de grados de salida de 257. El nodo con mayor grado de centralidad de intermediación tienen 144,738 grados centrales entre toda la red. Para entender este concepto si nos fijamos en la figura 3, el nodo “h” tiene el mayor grado de centralidad de intermediación.  En la figura 4 se podrá tener una perspectiva visual  de como se ve toda esta data colectada sin ser interpretada.

Figura 4

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Si nos fijamos esta data capturada en la figura 4, podemos observar que la misma no dice absolutamente nada. Una forma que se puede utilizar para analizar esta data es agrupar todos estos vértices en grupos que tengan altos niveles de interacciones (bordes) en común. Estas interacciones se analizan en grados de entrada, grados de salida y los bordes generados por cada uno de estos. De esta manera se podría ir organizando la data y lograr una gráfica que nos de datos visuales inteligibles.  La tabla 1 muestra los primeros seis grupos creados en base a los bordes que unen los vértices con mayor grado de interacción de entrada y salida.

Tabla 1

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La clasificación de estos grupos organiza la gráfica y vemos como la misma va cogiendo forma, ahora se tiene visualmente un entendimiento un poco más claro lo que esta pasado en esta la red. La figura 5 muestra un resultado más a tono con lo que sucede en la red después del análisis de la clasificación a grupos.

Figura 5

Juez Lluch

Todos los puntos negros en la gráfica se pudieran catalogar como valores atípicos, estos indican nodos en la red que en algún momento mencionaron el tema investigado pero en ninguna ocasión tuvieron una interacción con más ningún otro nodo en la red y no generaron bordes. Toda el área gris indica los bordes de la red en grados de entrada y grados de salida, y los puntos con similitud en color son los diferentes grupos y sus vértices. Volviendo otra vez a la perspectiva investigadora; si esto fuera una red criminal, ya tuviera una representación visual de las grandes influencias dentro de la red.  Con esta información organizada se puede empezar a analizar los puntos de centralidad que tiene cada uno de los nodos dentro de la red y los diferentes grupos generados en base a interacciones.

Los grados de centralidad entre otras cosas nos pueden ayudar a determinar cuáles son los nodos dentro de la red con mayor influencia y capacidad de transmitir información de una red a la otra de manera impactante. En este caso en particular, la data colectada fue de una noticia activa en una red social donde la mayor participación en la red fue deliberada por la prensa. Esto nos ayuda a visualizar mejor el potencial del análisis de redes sociales como una herramienta de investigación, ya que todos esperamos que la prensa tenga influencia en su audiencia.

Según expresado en la tabla 2; sin analizar el contenido de las interacciones solo por los grados de centralidad, queda demostrado que los primeros veinte actores en la red con mayor influencia en el tema del juez fueron: @el_pais, @jailedcatalanet, @elnuevodia, @primerahora, @jayfonsecapr, @wiac740, @xbescos, @noticel, @lluch_antonio, @pollomaldonado, @voceropr, @daviddiazpr, @foro_noticioso, @cnnee, @shaila_lluch, @notiuno, @lluchjuelich, @3gerardpique, @caribnews, y @youtube.

Tabla 2

tabla2

Es importante tomar en consideración que se pueden analizar mucho más de lo que estoy expresando en este escrito, pero para el propósito de informar de manera básica el potencial de este tipo de análisis me enfocaré solo en el aspecto visual de la situación.  Las siguientes gráficas muestran lo que estos números representan.

 

 Graficas de Tabla 2

 

En fin…….

 

Crime-Pin-Board-Clues

 

Los agentes de ley y orden utilizan métodos como análisis de enlaces y composición de organigramas para entender el crimen organizado. Estos métodos requieren mucho esfuerzo de parte de los agentes, también toman mucho tiempo establecer enlaces y crear estos diagramas de flujo criminal. Los métodos de investigación a través de análisis de red social podrán crear estos organigramas de manera automatizada y en solo horas sin la necesidad de mucho personal y mucho tiempo. Existen estudios de casos donde la data se puede obtener tan rápido como “en vivo”. De esta forma en un futuro no muy lejano estos métodos podrían revolucionar la manera que se investigan crímenes.


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Vulnerability Assessment

Here are some technological solution that provide automated vulnerability assessments:

Commercial

http://www.qualys.com (Qualysguard)
http://www.rapid7.com (Nexpose)
http://www.tenable.com (Nessus)

http://www.trustedcs.com/SecurityBlanket/SecurityBlanket-Try-Out.html – (Security Blanket Trial)

Opensource

http://www.openvas.com in combination with http://www.seccubus.com (which also supports Nessus)

http://www.openfisma.org shows some promise as a tool that can offer remediation work flow for output from any of the solutions mentioned above.


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