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M07- Caracterización y Agrupación de Usuarios en Redes Sociales mediante Análisis de Mensajes.

Tutor: Francisco Rua

Descripción y objetivo del proyecto

Este proyecto busca aplicar técnicas de data science para analizar y visualizar la actividad en canales públicos de Telegram que promueven esquemas de pump and dump de criptomonedas. Los alumnos trabajarán con un dataset que incluye mensajes de más de 100 canales, con datos como el ID del chat, la fecha de publicación y el ID del usuario que publicó el mensaje. El objetivo es utilizar métodos de tokenización y análisis de similitudes para identificar posibles colaboraciones entre estos canales, lo que podría indicar que están dirigidos o influenciados por los mismos grupos de personas. Finalmente, se pretende visualizar estos grupos en un grafo utilizando Neo4j, facilitando la identificación de clústeres de canales que trabajan conjuntamente.

Trataremos de responder algunas de las siguientes preguntas

– ¿Qué canales de Telegram sobre pump and dumps presentan patrones de mensajes similares y en tiempos cercanos?
– ¿Es posible identificar grupos coordinados detrás de múltiples canales?
– ¿Cómo se distribuyen temporalmente las actividades de pump and dump entre los diferentes canales?
– ¿Cuáles técnicas de procesamiento de lenguaje natural son más efectivas para detectar similitudes en textos de este tipo?
– ¿Cómo se puede visualizar la red de canales para entender mejor sus interconexiones y posibles jerarquías?

Integrantes del grupo 1
Fran Cassinese - Martin Gruber -
Mariana Abayay.
Integrantes del grupo 2
Pamela Edith Perez Herrera -
Miguel Angel Laborde -
Gabriela Débora Ojcius - Lucas Enzo Pérez.
Integrante del grupo 3
Juan Pablo Baudoin