[en] The rise of Big Data in addition to the growth of online social networks in recent years has made them store more and more user data in an attempt to monetize their business model, exploiting it mainly through targeted advertising. Facebook is ahead in this race for the data, storing information of 1.44 billion users (personal data, likes, relationships, etc.). With this growing ecosystem new opportunities appear for the area of data mining, which could use this kind of data sets to, for instance, develop recommendation systems. On the other hand, new opportunities emerge together with new challenges, including how to access these data. Privacy has become a priority for users of social networks, so normally we will be able to access only the data that the users choose to share with us. The main goal of this project was to study the possibility of applying gamification to a Facebook application in order to collect data of the maximum possible amount of users. Gamification is the act of extrapolating gaming mechanics to other contexts. In our case, it sought specifically to improve the social component to create a viral effect in the spreading of the application. This document describes in detail how we analyzed, designed, implemented, tested and monitored an application that collects data from Facebook applying gamification mechanics. To reduce the application domain, it was decided that the application would analyze the musical likes of the users, showing some personalized results and allowing them to compare their results with their friend's ones. The application was published and managed to collect data from 170 users over the course of a month, including their likes and their friendships. As a result of this project the application code was published in a GitHub repository and the yielded data set was transferred to the IRG (1) research group of the Autonomous University of Madrid.

[es] El surgimiento del Big Data unido al auge de las redes sociales en los últimos años ha propiciado que éstas almacenen cada vez más datos de los usuarios, en un intento de rentabilizar su modelo de negocio, explotándolos principalmente a través de la publicidad dirigida. Facebook se encuentra a la cabeza en esta carrera por los datos, almacenando información de 1.44 billones de usuarios (datos personales, gustos, relaciones, etc.). Con este creciente ecosistema surgen nuevas oportunidades para el área de la minería de datos, que podría servirse de este tipo de conjuntos para, por ejemplo, desarrollar sistemas de recomendación. Por otro lado, a la par que nuevas oportunidades, surgen nuevos desafíos, entre ellos el de cómo conseguir acceso a estos datos. La privacidad se ha convertido en una prioridad para los usuarios de las redes sociales, por lo que normalmente sólo podremos acceder a aquellos datos que los propios usuarios elijan compartir con nosotros. El objetivo de este proyecto era estudiar la posibilidad de aplicar gamificación a una aplicación en Facebook para conseguir recoger los datos del máximo número posible de usuarios. Entendemos por gamificación la extrapolación de mecánicas propias de los videojuegos a otros contextos. En nuestro caso, se buscó especialmente potenciar la componente social para crear un efecto viral en la difusión de la aplicación. En este documento se describe detalladamente cómo se analizó, diseñó, implementó, probó y monitorizó una aplicación que recoge datos de Facebook aplicando mecánicas de gamificación. Para reducir el dominio de la aplicación, se decidió que ésta analizaría los gustos musicales de los usuarios, mostrándole unos resultados personalizados y permitiendo comparar sus resultados con los de sus amigos. La aplicación fue publicada y a lo largo de un mes logró recoger datos de 170 usuarios, incluyendo sus "Me gusta" y sus relaciones de amistad. Como resultado de este proyecto se publicó el código de la aplicación en un repositorio de GitHub y se cedió el conjunto de datos recogidos al grupo de investigación IRG (1) de la Universidad Autónoma de Madrid.