Detección automática de Comunidades en redes sociales usando contenido textual e interacciones en la red

Las redes sociales cada vez ejercen más influencia en nuestra vida diaria y en general en la sociedad,  están cambiando nuestra forma de pensar , han permeado la mayoría por no decir todos los sectores de la sociedad ; a través del análisis de las interacciones entre los individuos se puede detectar comunidades y establecer propiedades como la similaridad, la centralidad , el grado de un nodo que representa a un individuo en la red ; hay herramientas para analizar estas interacciones y establecer comportamientos, información que se puede utilizar con fines comerciales, académicos, sociales y de esta manera corregir conductas, mejorar el comercio, la prestación de servicios y ayudar resolver problemáticas.  Desde antes del año 2000 se viene estudiando la detección de comunidades tanto para redes estáticas, las que no cambian con el paso del tiempo,  como en redes dinámicas que cambian en el tiempo, evolucionan tanto en nodos como en enlaces.  Muchos de los algoritmos construidos detectan comunidades basados en la estructura del grafo, entendiendo el grafo como una estructura conformada por nodos ( individuos ) y enlaces o arcos; también se han construido  algoritmos que utilizan las interacciones de los individuos; el objetivo de este proyecto es detectar comunidades usando el contenido textual y las interacciones en la red como Twitter.