Gephi
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Gephi Es software open-source de análisis de redes y visualización escrito en Java en la plataforma NetBeans.[2]
| Gephi | ||
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| Parte de Gephi open-source project | ||
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| Información general | ||
| Tipo de programa | software libre | |
| Desarrollador | Mathieu Jacomy | |
| Lanzamiento inicial | 2008 | |
| Licencia | GNU General Public License | |
| Información técnica | ||
| Programado en | Java | |
| Versiones | ||
| Última versión estable | 0.9.224 de septiembre de 2017 | |
| Archivos legibles | ||
| Archivos editables | ||
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| Enlaces | ||
Historia
Inicialmente desarrollado por estudiantes de la University of Technology of Compiègne (UTC) en Francia, Gephi ha sido seleccionado para el Google Summer of Code en 2009, 2010, 2011, 2012, y 2013.[3]
Su última versión, 0.9.0 ha sido lanzada en diciembre del 2015, con una actualización en febrero del 2016 (0.9.1) y septiembre de 2017 (0.9.2).[4][5] Las versiones anteriores son 0.6.0 (2008), 0.7.0 (2010), 0.8.0 (2011), 0.8.1 (2012) y 0.8.2 (2013).[6]
El Consorcio de Gephi, creado en 2010, es una empresa francesa sin ánimo de lucro que respalda el desarrollo de futuros lanzamientos de Gephi. Los miembros del mismo incluyen a SciencesPo, Linkfluence, WebAtlas, y Quid.[7] Gephi es también respaldado por una gran comunidad de usuarios, estructurados en un grupo de discusión y un foro y produciendo numerosos posteos en blogs, artículos y tutoriales.[8][9][10]
Aplicaciones
Gephi ha sido utilizado en proyectos de académicos de investigación, periodismo y en otros lugares, por ejemplo para visualizar la conectividad global del contenido del New York Times y para examinar el tráfico de red del Twitter durante tiempos de malestar social, junto con temas de análisis de redes más tradicionales.[11][12][13][14] Gephi es ampliamente utilizado dentro del campo de las humanidades digitales, una comunidad donde muchos de sus desarrolladores están involucrados.
Gephi inspiró el Linkedin InMaps y fue utilizado para las visualizaciones de redes de Truthy.[15][16]
Gephi puede también importar datos a redes sociales, también Facebook o Twitter, y generar grafos y clústeres.
