[en] Social networks can be modeled as graph structures in which nodes represent users and edges express a direct conection between two of them. Some of the characteristics of this graph depend on the social network that is being modeled. For example, networks with asymmetric relation (such as Twitter) result in directed graphs, while networks such as Facebook fit in a graph structure with bidirectional edges. The structural characteristics of the graph are important to understand how information flows in the social network, how influenctial messages spreads or popular users monopolize lots of followers, that is, the virality of these elements in the social networks. In order to study the behavior of social networks, it is very important being able to generate random graphs automatically, sharing certain characteristics with the actual network graphs. This autonomous graph generation (if it is executed accurately) allows a powerful and realistic simulation of the social media, a tool wich can be used to draw a large amount of statistical information. There are well known graph models that replicate important macroscopic network characteristics such as the distribution of the fan-out of the nodes, the average number of neighbors per node or the graph diameter. Recent studies have taken into account clustering, a very representative characteristic of the social networks. In this work, some graph generation algortihms shall be implemented, fiting to several models wich will be menctioned in the document body. Then, statistical data (measures) shall be obtained and compared with actual data of Twitter. Based on the results conclusions will be drawn, whether or not they were expected, and possible improvements will be proposed to the implemented algorithms.

[es] Las redes sociales pueden ser modeladas como estructuras de grafos cuyos nodos simbolizan usuarios y las aristas representan una conexión directa entre dos de ellos. Algunas características del grafo dependen de la red social que está siendo modelada. Por ejemplo, redes sociales con relación asimétrica (como Twitter) se corresponden con un grafo dirigido mientras que redes como Facebook se ajustan a una estructura de grafo con aristas bidireccionales. Las características estructurales del grafo son importantes para entender cómo fluye la información en las redes sociales, mensajes influyentes se extienden o usuarios populares acaparan una gran cantidad de seguidores, es decir, la viralidad de estos elementos en la redes sociales. Con el fin de estudiar el comportamiento de las redes sociales, es de gran importancia poder generar grafos de forma aleatoria y automática, compartiendo ciertas características con las redes sociales que existen. Esta generación autónoma (si se ejecuta con precisión) permite una simulación potente y realista de los medios sociales, una herramienta con la que se puede sacar una gran cantidad de información estadística. Hay modelos bien conocidos que replican características macroscópicas importantes de las redes sociales, como la distribución de ejes, el grado medio de los nodos o el diámetro del grafo. Los estudios más recientes han tenido en cuenta el clustering, una característica muy representativa de las redes sociales. En este trabajo se implementarán diversos algoritmos de generación de grafos, ajustándose a varios modelos que se mencionarán en el cuerpo del documento. Una vez construidos, se obtendrán datos estadísticos (medidas) que serán comparados con datos reales de la red social Twitter. En base a los resultados se extraerán conclusiones, si eran o no esperables, y posibles mejoras a los algoritmos implementados.