Hoy en día vivimos en un mundo más conectado y dependiente de las redes sociales, estas pueden ser nuestras mejores alidas como tambien algo perjudicial para nosotros. Aplicaciones como Whattssap, facebook e Instagram nos permiten estar informados permamentemente de lo que pasa en todo el mundos. Sin embargo al crear una cuenta en estas apliciones corremos el riesgo a ser hackeados, ya que estas aplicaciones pueden acceder a una base de datos en donde se encuentran todos nuestros datos personales.

• RELEVANCIA Conocer la brecha tecnológica en cuanto a seguridad en sus cuentas de instagram en la generacion centenial hasta la generación X. Asimismo, este estudio estadístico busca informar a las personas sobre la seguridad de sus cuentas de Instagram.

Comparar la calidad de seguridad entre las contraseñas creadas por personas de la generación centenial hasta la generación X.

Determinar que generación presenta una mayor seguridad al crear su cuenta de de red social

Analizar la influencia que tiene la edad de los participantes al momento de establecer una contraseña de seguridad en sus cuentas de red social.

Demostrar que la generación X es la más propensa a ser hackeada.

Determinar la relación entre cantidad de caracteres y la seguridad en sus cuentas de red social.

En esta oportunidad la recolección de datos se dará a través de una encuesta enfocada en el rango poblacional elegido. Se utilizará la herramienta de Google Forms, debido a su sencilla elaboración. Asimismo, nos permitirá descargar los datos obtenidos en formato csv.

En cuanto al rango de tiempo para la recolección de datos se dió desde el 30 de abril hatsa el 5 mayo del 2023.

• **Población:**Generación centenial hasta la generación X.

• Muestra: Generación centenial hasta la generación X que usen instagram.

• Unidad muestral: Una persona de la generación centenial, milenial y X que utilice instagram.

• Muestreo: Muestreo Probabilístico aleatorio Simple.

#install.packages("readr")

#install.packages("readr")

library("ggplot2")
library(stringr)
library(dplyr)
library(readr)

cv <- function(X){
  return (sd(X, na.rm = T)/mean(X, na.rm = T))
}

r <- function(n){
  round(n ,2)
}

#install.packages("stringr")

#install.packages("ggplot2")

VDC=read.csv("~/Documents/GENERALES UTEC/ESTADÍSTICA/PROYECTO ESTADISTICA/_LA VULNERABILIDAD DE LAS CONTRASEÑAS DE INSTAGRAM  (respuestas) - Respuestas de formulario 1.csv")

ncol(VDC) # leer el número de columnas(variables)
nrow(VDC) # leer la cantidad de filas (obervaciones o número de unidades elemetales)
dim(VDC) # Devuelve las dimensiones de la base de datos (f*c)

#str(VDC) # Resuemen del tipo de variable de la base de datos

#summary(VDC) #Resumen general de la base de datos

VDC= rename(VDC,Edad = 'Edad.en.años.cumplidos...ejemplo..19..',Genero='Género..elegir.solo.una.opción.',Generacion = 'X.A.qué.generación.pertenece....importante..elegir.solo.una.opción.', Generacion= 'X.A.qué.generación.pertenece....importante..elegir.solo.una.opción.',RedesSociales='X.Cantidad.de.redes.sociales.que.utiliza.actualmente....Ejemplo..4.',  Tiempoinstalado= 'X.Desde.hace.cuánto.tiempo..en.años..utiliza.redes.sociales....Inserte.un.número.entero.o.decimal.', Seguidores='X.Cuántos.seguidores.tiene.en.sus.redes.sociales.aproximadamente.o.la.red.social.que.utiliza.más.seguido....Inserte.un.número.', Tiempodeuso= 'X.En.qué.momento.del.día.utiliza.más.seguido.redes.Sociales...elegir.solo.una.opción.', Canticaracteres ='X.Cuántos.caracteres.en.promedio.tienen.sus.contraseñas.de.redes.sociales...Inserte.un.número..Ejemplo..5',TipoCaracteres ='X.Qué.caracteres.contiene.generalmente.sus.contraseñas.de.redes.sociales...puede.seleccionar.más.de.una.opción.',Nseguridad = 'X.Considera.que.la.contraseñas.de.su.cuenta.de.red.social.es.segura...siendo.1..No.segura.y.5..Muy.segura.',Usodecontraseña= 'X.Prefiere.utilizar.una..misma.contraseña.para.ingresar.a.todas.sus.redes.sociales...elija.solo.una.opción.', Tcambiocontraseña = 'Hace.algunos.días.Facebook.publicó.en.su.blog.oficial.una.infografía.en.la.que.se.estima.que.a.diario.600.00.cuentas.de.Facebook.han.estado.en.peligro.de.ser.hackeadas....Sabiendo.esa.noticia.y.sobre.los.peligros.del.hackeo.en.redes.sociales..cada.cuánto.tiempo.en.días..cambiarías.tu.contraseña..',Cuentahackeada='X.Su.cuenta.ha.sido.hackeada.anteriormente...elija.solo.una.opción.', Numnotificaciones= 'X.Cada.cuántas.veces.al.día.usted.revisa.las.notificaciones.que.le.llegan.a.su.celular...inserte.un.número..Ejemplo..10'
)

VDC$Generacion[VDC$Generacion == "Generación centenial ( comprende un rango de edad entre los 12 - 27 años )" ] = "Centenial"

VDC$Generacion[VDC$Generacion == "Generación milenial  ( comprende un rango de edad entre los 28 - 41 años )"] = "Milenial"

unique(VDC$Generacion)

VDC$Generacion[VDC$Generacion =="Generación x ( comprende un rango de edad entre los 42 - 53 años )"] = "GX"

names(VDC)

#VDC

write_csv(VDC,"LIMPIOPROYECT.csv")

VDC1 <-read_csv("~/Documents/GENERALES UTEC/ESTADÍSTICA/PROYECTO ESTADISTICA/LIMPIOPROYECT.csv")
VDC1

VDC1 <- VDC1 %>% select(3:16)

VDC1 <- VDC1 %>% filter(Edad >= 12 & Edad <= 53)
range(VDC1$Edad)

Con el fin de saber los valores máximo y mínimos de la variable redes sociales aplicamos la función summary(). Dando como resultado lo siguiente.

min: 1 máx: 1234

range(VDC1$RedesSociales)

Dado que el máximo valor 1234, aplicaremos el siguiente filtro, ya que no es posible que una persona tenga 1234 redes sociales generalmente tienen entre 10 a 20 redes sociales.

VDC1 <- VDC1 %>% filter(RedesSociales >= 1 & RedesSociales <= 20)

Con el objetivo que el programa Rstudio , me lea a la variable Numnotificaciones como un num y no como un chr haremos lo siguiente....

VDC1 $Numnotificaciones <-as.numeric(VDC1$Numnotificaciones, na.rm=TRUE)

VDC1$Tiempoinstalado<-as.integer(VDC1$Tiempoinstalado)

Retiramos dato erróneo de Tiempo => 1900

VDC1 <- VDC1 %>% filter(Tiempoinstalado <= 22)

Retiramos observaciones con dato de +400 en Canticaracteres

VDC1 <- VDC1 %>% filter(Canticaracteres <= 50)

#str(VDC1)

#summary(VDC1)

Luego de haber aplicado los filtros exportamos una nueva base de datos limpia

write_csv(VDC1, "Baselimpia.csv")

VDCnew <-read_csv("~/Documents/GENERALES UTEC/ESTADÍSTICA/PROYECTO ESTADISTICA/Baselimpia.csv")
VDCnew

Recordemos que: - Generación centenial: 12-27 años - Generación milenial: 28-41 años - Generación x: 42-53

Hallaremos la media, mediana, varianza y dsviación estándar.

donde: - mean: mediana - median: media - var: varianza - sd: desviación estándar

para el caso de la moda usaremos los comandos: count y arrange

sabiendo ello obtendremos lo siguiente...

VDCnew$Edad

max(VDCnew$Edad)

r(mean(VDCnew$Edad, na.rm = T)) #media 
r(median(VDCnew$Edad, na.rm = T)) #mediana 
r(var(VDCnew$Edad, na.rm = T)) #varianza
r(sd(VDCnew$Edad, na.rm = T)) #desviación estándar

sd(VDCnew$Edad)/ mean(VDCnew$Edad)

El coeficiente de variación es: 0.41 -> 41%

VDCnew %>% count(Edad) %>% arrange(desc(n)) %>% slice(1)

Como resultado nos dió que...

• moda es: 19
• numero de veces que se repite el número: 28

table(VDCnew$Edad)

table(VDCnew$Genero)

max(VDCnew$RedesSociales, na.rm = T)

r(mean(VDCnew$RedesSociales, na.rm = T))
r(median(VDCnew$RedesSociales, na.rm = T))
r(var(VDCnew$RedesSociales, na.rm = T))
r(sd(VDCnew$RedesSociales, na.rm = T))

VDCnew %>% count(RedesSociales) %>% arrange(desc(n)) %>% slice(1)

Como resultado nos dió que...

• moda es: 4
• numero de veces que se repite el número: 63

gráfico de dispersión Redes sociales vs Edad

Mediante este gráfico de dispersión observamos una mayor concentración en el rango de edad entre 18 a 23 aproximadamente. Sin embargo, a partir del rango de edad de 23 años en adelante observamos una menor concentración, es decir que los valores individuales están más separados o extendidos entre sí, lo que implica una mayor variabilidad o heterogeneidad en los datos.

plot(VDCnew$RedesSociales ~ VDCnew$Edad, xlim = c(10, 60), xlab = "Edad", ylab = "Redes Sociales", main="GRÁFICO Nr2º:CANTIDAD DE REDES SOCIALES DE SEGÚN LA EDAD")

Con este gráfico podemos deducir que, aparentemente, existe una correlación inversamente proporcional baja entre las variables Redes sociales(Y) y Edad(X), ya que a medida que va aumentando la edad va disminuyendo la cantidad de redes sociales que utiliza.

Usaremos el coeficiente correlación para determinar la proporcionalidad entre estas dos variables.

cor(VDCnew$Edad,VDCnew$RedesSociales)

Un coeficiente de correlación de -0.2023768 indica una correlación negativa en la que los valores de una variable tienden a incrementarse mientras que los valores de la otra variable descienden.

Asimismo, podemos decir que los valores 1 y -1 representan una correlación "perfecta" positiva y negativa, respectivamente.

r(mean(VDCnew$Tiempoinstalado, na.rm = T))
r(median(VDCnew$Tiempoinstalado, na.rm = T))
r(var(VDCnew$Tiempoinstalado, na.rm = T))
r(sd(VDCnew$Tiempoinstalado, na.rm = T))

hallaremos la moda de la variable tiempo ....

VDCnew %>% count(Tiempoinstalado) %>% arrange(desc(n)) %>% slice(1)

Como resultado nos dió que...

• moda es: 10
• numero de veces que se repite el número: 52

Mediante este comando "table" nos dara un tabla una tabla de frecuencia, la cual nos dará cuantas se han repetido ciertos valores.

Gráfico de barras sobre la variable tiempo que lleva instalado una red social

barplot(table(VDCnew$Tiempoinstalado), main = "GRÁFICO Nr3º:TIEMPO QUE LLEVA INSTALADO REDES SOCIALES", xlab= "tiempo instalado redes sociales(Años)", ylab = "frecuencia", col = "orange")

Gráfico de cajas y bigotes: tiempo que lleva instalado una red social según su generación

Como observamos a continuación, la generación que utiliza más redes sociales es la generacion Centenial a comparación de las otras generaciones. Esto nos refleja que la generación centenial esta más expuesta desde temprana edad a los riesgos que involucran las redes sociales, ya que la generación centenial lleva más años instalado redes sociales.

boxplot(VDCnew$Tiempoinstalado ~ VDCnew$Generacion, horizontal = T, main = "GRÁFICO Nr4º:TIEMPO DE INSTALACIÓN SEGUN SU GENERACIÓN", varwidth = T, xlab = "Tiempo de instalación de redes sociales(años)", ylab = "Generación", col=c("orange"))

A continuación, presentamos un gráfico Boxplot indexado asimétrico con las variables Tiempo y Generación. Asimismo, obervamos que la mediana de la generación X y milenial coinciden.

Mediante esta gráfica interpretamos que las personas de la generación centenial tienden a tener instalado sus redes sociales hace 8 años. Sin embargo, en el caso de la generación Milenial y X, la mediana nos muestra que tienden a tener instaldo redes desde hace 10 años.

r(mean(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))
r(median(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))
r(var(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))
r(sd(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))

Para el caso de cantidad de seguidores observamos que tanto la desviación estándar nos salió 62839.88 como varianza 3948851030. Ello nos lleva a connotar que los valores dentro de la variable Seguidores se encuentran muy dispersos con respecto a la media. Cuanto mayor sea el valor de la desviación estándar, mayor será la dispersión de los datos.Asimismo, al ser la varianza de 3948851030 implica que los valores individuales en tu conjunto de datos están muy alejados de la media, lo que indica una gran variabilidad. Esto significa que los valores tienden a ser muy diferentes entre sí y no se agrupan cerca de la media.

Esta alta dispersion de los datos se puede reflejar mediante el siguiente codigo...

hallaremos la moda de la variable seguidores....

VDCnew %>% count(Seguidores) %>% arrange(desc(n))

Como resultado nos dió que...

• moda es: 300
• numero de veces que se repite el número: 22

A continuación observamos una tabla de frecuencia de la variable seguidores , con la finalidad de saber cual ha sido la frecuencia de cada valor.

Si bien la mayoría de valores oscilan entre los 100 a 1500 seguidores, sin embargo dentro de nuestra data hemos encontrado valores como "5632","10000","65156","100000".

VDCnew %>% count(Seguidores) %>% arrange(-Seguidores)

table(VDCnew$Seguidores)

barplot(table(VDCnew$Seguidores),
main = "Frecuencia de seguidores",
xlab = "Cantidad de seguidores",
ylab = "Frecuencia", 
col = c("#DE6950")) 

plot(VDCnew$Seguidores~VDCnew$Edad, xlab = "Edad(años)", ylab = "Seguidores", main = "GRÁFICO Nr5º:CANTIDAD DE SEGUIDORES SEGÚN LA EDAD")

cor(VDCnew$Edad,VDCnew$Seguidores)

Un coeficiente de correlación de 0.1852957 indica una correlación positiva débil entre las variables que estás analizando.En este caso, un valor de 0.1852957 sugiere que hay una tendencia positiva, pero muy débil, entre las variables. Esto significa que a medida que los valores de una variable aumentan, los valores de la otra variable también tienden a aumentar, pero la relación no es muy fuerte. En general, un coeficiente de correlación cercano a cero indica una correlación débil o prácticamente inexistente.

Eliminamos usuarios que tengan una cantidad de seguidores mayor a 5000, ya que nos representa una dispersión muy amplia en nuestra data

VDCnew <- VDCnew %>% filter(Seguidores >= 1 & Seguidores <=5000)

VDCnew %>% count(Seguidores) %>% arrange(-Seguidores)

Cantidad de Seguidores luego de haberle aplicado filtros

r(mean(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))
r(median(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))
r(var(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))
r(sd(VDCnew$Seguidores, na.rm = T))

plot(VDCnew$Seguidores~VDCnew$Edad, xlab = "Edad(años)", ylab = "Seguidores", main = "GRÁFICO Nr6º:Relación entre la cantidad de Seguidores y la edad", col = "red")

cor(VDCnew$Edad,VDCnew$Seguidores)

Observamos una mayor concentración de seguidores entre el rango de edad de 17 a 23 años aproximadamente. Sin embargo, a partir del rango de edad mayor a 23 años hay una mayor dispersión. Asimismo, observamos que la cantida de seguidores promedio es 200.

En cuanto al comportamiento de la gráfica. Sin embargo, no pasa lo mismo con el rango de edad de 27 años en adelante, ya que los datos se encuentran más dispersos.

Diagrama de cajas y bigotes entre la variable cantidad de seguidores y la generación

boxplot(VDCnew$Seguidores ~ VDCnew$Generacion, horizontal = T,  main = "Relación entre de seguidores  de acuerdo a su Genereción", varwidth = T, xlab = "Seguidores", ylab = "Generación", col= c("purple"))

En la presente gráfica observamos datos atípicos en los maximos de las tres generaciones. Por otra parte, en cuanto a la mediana de cada generación, tanto la generación centenial, como X coinciden en la mediana. Si bien los centenial tienen una mayor cantidad de datos acomparación de las demas generaciones, sin embargo, los milenials en promedio tienen una mayor cantidad de seguirdores siendo 753.97.

#Generación centenial: 12-27 años 
#Generación milenial: 28-41 años
#Generación x: 42-53

#muestra la cantidad de datos de cada generación: 
table(VDCnew$Generacion)
generaciones = data.frame(VDCnew$Generacion, VDCnew$Seguidores)

#Promedio - Milenial
milenial = generaciones$VDCnew.Seguidores[generaciones$VDCnew.Generacion == "Milenial"]
sum(milenial/34)

#Promedio - GX
gx = generaciones$VDCnew.Seguidores[generaciones$VDCnew.Generacion == "GX"]
sum(gx/35)

#Promedio - Centenial
centenial = generaciones$VDCnew.Seguidores[generaciones$VDCnew.Generacion == "Centenial"]
sum(centenial/180)

#milenial = (VDCnew$Generacion, )
#milenial = VDCnew$Generacion[VDCnew$Generacion == "Milenial"]
#sum(milenial)

hallaremos la moda de la variable tiempo de uso o momento del día en que utilizas más redes sociales....

VDCnew %>% count(Tiempodeuso) %>% arrange(desc(n))

Como resultado nos dió que...

• moda es: en la noche
• numero de veces que se repite el número: 179

table(VDCnew$Tiempodeuso)

Como observamos, los usuarios usan durante mayor cantidad de tiempo redes sociales en la noche, en lugar de en el tarde o en la mañana. Esto se debe a que durante la tarde o la mañana pueden estar ocupados en el trabajo o en el colegio o en la universidad. Y en la noche a modo de relajación o descanso pueden pasar mas tiempo en redes sociales.

boxplot(VDCnew$Edad ~ VDCnew$Tiempodeuso, horizontal = F,  main = "GRÁFICO Nr7º: Cantidad de tiempo de uso de acuerdo a su edad", varwidth = T, xlab = "Tiempo de uso", ylab = "Edad ", col = c("yellow"))

Observamos que este gráfico presenta valores atípicos o puntos en el extremo derecho. Con relación al tiempo de uso "en la mañana", no presenta una dispersión significativamente grande. Sin embargo, en el caso de "en la noche", la gráfica presenta whiskers o bigotes más largos, lo cual indica que los datos se extienden más lejos de la mediana y del rango intercuartílico. Esto sugiere una mayor variabilidad y dispersión de los datos en este grupo. Asimismo, observamos que tanto la mediana de "en la mañana" y "en la noche" coinciden.

La gráfica nos permite interpetar que dentro de la variable "en la noche" el 25% de datos por encima de la mediana presente una mayor concentración y se encuentra entre las personas de 20 a 30 años.

r(mean(VDCnew$Canticaracteres, na.rm = T))
r(median(VDCnew$Canticaracteres, na.rm = T))
r(var(VDCnew$Canticaracteres, na.rm = T))
r(sd(VDCnew$Canticaracteres, na.rm = T))

hallaremos la moda de la variable canticaracteres....

VDCnew%>% count(Canticaracteres) %>% arrange(desc(n))%>% arrange(desc(-Canticaracteres))

Como resultado nos dió que...

• moda es: 8
• numero de veces que se repite el número: 62
• Cantidad de caracteres de la contraseña VS Nivel de seguridad

table(VDCnew$Canticaracteres,VDCnew$Nseguridad)

barplot(table(VDCnew$Canticaracteres),
main = "GRÁFICO Nr8º:Cantidad de caracteres de las contraseñas",
xlab = "Cantidad de caracteres", 
ylab = "Frecuencia", 
col = c("skyblue")) 

Gráfico de dispersión: Relación entre la variable edad y cantidad de caracteres

plot(VDCnew$Canticaracteres~VDCnew$Edad, xlab = "Edad", ylab = "Canticaracteres", main = "GRÁFICO Nr9º:Relación entre la variable edad y cantidad de caracteres")

El presente gráfico nos muestra como las personas dentro del rango de edad de 17 a 27(generación centenial) aproximademente hay una menor dispersión a diferencia de las otras edades. Esto se puede deber a dos razones. En primer lugar,esto podría deberse a que el grupo de personas entre los 17 - 25 esta mayor informada acerca de los cuidados para la seguridad de su cuenta de red social. Por otra parte , puede deberse a que las personas de la mayores a 17 , es decir generación milenial y x prefieren no tener muchas cantidad de caracteres en sus contraseñas de cuentas de redes sociales, ya que les es mas dificil recordarlas o prefieren no hacerlo, por ende recurren a una contraseña corta y que tenga relación con un dato o fecha importante.

boxplot(VDCnew$Canticaracteres~ VDCnew$Genero, horizontal = T, main = "GRÁFICO Nr10º:Cantidad de caracteres segun su género",col=c("pink","blue"), varwidth = T, xlab = "Cantidad de caracteres", ylab = "Género")

El género con mayor cantidad de caracteres en sus contraseñas de redes sociales es el masculino en comparación al género femenino.

r(mean(VDCnew$Nseguridad,na.rm = T))
r(median(VDCnew$Nseguridad,na.rm = T))
r(var(VDCnew$Nseguridad,na.rm = T)) 
r(sd(VDCnew$Nseguridad,na.rm = T))

hallaremos la moda de la variable canticaracteres....

VDCnew%>% count(Nseguridad) %>% arrange(desc(n))

Como resultado nos dió que...

• moda es: 4
• numero de veces que se repite el número: 101

barplot(table(VDCnew$Nseguridad),
main = "GRÁFICO Nr11º:Frecuencia del nivel de seguridad",
xlab = "nivel de seguridad", 
ylab = "Frecuencia", 
col = c("pink")) 

El presente gráfico nos muestra que la mayoría de usuarios consideran que tienen un nivel de seguridad alto.

variables_interes <- VDCnew%>%select(`Nseguridad`, `Generacion`)

frecuencias <- variables_interes %>%count(`Nseguridad`, `Generacion`)

ggplot(frecuencias, aes(x = `Generacion`,
                       y = `Nseguridad`,
                       fill = n)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  theme_minimal() +
  labs(title = "GRÁFICO Nr12º:Mapa de calor",
       x = "Generación",
       y = "Nivel de seguridad")

Esto nos permite analizar el nivel de seguridad que los usuarios consideran que presentan al crear sus contraseñas de redes sociales. Asimismo se observa que en el mapa de calor que la generacion centenial es la que tiene mayor nivel de seguridad a comparación de las otras generaciones, despues le sigue la generacion milenial y por lo ultimo la generacion x.

Es importante tener en cuenta que las generalizaciones sobre una generación completa pueden ser simplificaciones excesivas, ya que cada individuo es único y sus características pueden variar ampliamente. Sin embargo, se han observado algunas tendencias generales en relación con la seguridad de las cuentas entre las generaciones.

Factores que podrían influir en la mayor preocupación por la seguridad de las cuentas en la generación centenial en comparación con la generación millenial y X:

• Crecimiento en la era digital

• Acceso a mejores recursos y programas de concienciación sobre seguridad en línea desde temprana edad.

• Mayor dependencia de las redes sociales

Gráfico de dispersión: Relación entre la variable nivel de seguridad según la cantidad de caracteres

plot(VDCnew$Nseguridad~VDCnew$Canticaracteres, xlab = "Canticaracteres", ylab = "Nivel de seguridad", main = "GRÁFICO Nr13º:Relación entre la variable nivel de seguridad vs la canticaracteres ")

Este gráfico nos lleva a reflexinar que si bien la seguridad para nuestro grupo de encuestados es importante, sin embargo la mayoría de personas opta por una cantidad de caracteres entre 8 a 12 caracteres aproximadamente, ya que al tener más caracteres si bien su contraseña será más segura, sin embargo, será más dificil recordarla y por ende la olvidará y tendrá que crear una nueva contraseña constantemente.

hallaremos la moda de la variable Usodecontraseña....

VDCnew%>% count(Usodecontraseña) %>% arrange(desc(n))

r(mean(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T))
r(median(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T))
r(var(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T)) 
r(sd(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T))

En esta ocación la media nos salió 485.13, lo cual es un valor alto. Ello nos indica que los valores individuales tienden a ser mayores que el promedio.Esto significa que los valores individuales están inclinados hacia el extremo superior del rango de datos.

sqrt(39334097)

hallaremos la moda de la variable Tcambiocontraseña....

VDCnew%>% count(Tcambiocontraseña) %>% arrange(desc(n))

Como resultado nos dió que...

• moda es: 30
• numero de veces que se repite el número: 43

barplot(table(VDCnew$Tcambiocontraseña),
main = "GRÁFICO Nr14º: Frecuencia con la que cambia la contraseña",
xlab = "Tiempo (días) que cambias la contraseña", 
ylab = "Frecuencia", 
col = c("green")) 

Esta gráfica nos lleva a connotar que hay un cierto grupo de personas que prefieren no combiar nunca su contraseña de sus cuentas de redes sociales. Asimismo,observamos que la mayoría de usuarios cambian su contraseña cada 30 días o cada mes.

Hallamos su máximo

max(VDCnew$Tcambiocontraseña)

Dado que el máximo de la variable Tiempo de cambio de contraseña es 2000, por ende le aplicamos un filter ya que va afectar nuestro análisis.

Eliminamos usuarios que tengan una cantidad de seguidores mayor a 5000, ya que nos representa una dispersión muy amplia en nuestra data

VDCnew <- VDCnew %>% filter(Tcambiocontraseña >= 0 & Tcambiocontraseña <=2000)

Luego de haber aplicado el filtro sacamos los siguientes resultados....

r(mean(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T))
r(median(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T))
r(var(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T)) 
r(sd(VDCnew$Tcambiocontraseña,na.rm = T))

Si bien no ha habido un cambio significativo en cuanto a la varianza , sin embargo en el caso de la media o promedio pasó de 485.13 a 93.09, lo cual representa un cambio significativo. Asimismo, en cuanto a la desviación estándar pasó de 6271.69 a 192.04, lo cual indica una menor dispersión entre los datos.

sqrt(36878.18)

hallaremos la moda de la variable Cuenta hackeada....

VDCnew%>% count(Cuentahackeada) %>% arrange(desc(n))

Como resultado nos dió que...

• moda es: no
• numero de veces que se repite el número: 202

Hackeos<-table(VDCnew$Cuentahackeada)
barp<-barplot( Hackeos,main="Gráfico Nrº15:Hackeo de contraseñas de cuentas",col=c("skyblue","red"),xlab = "hackeo o no Hackeo a usuarios", ylab = "Cantidad de usuarios",ylim=c(0,249) )
text(barp, Hackeos + 0.5, labels = Hackeos)

Observamos que 202 personas no han sido hackeadas, mientras que 47 personas si han sido hackeadas.

Dentro de los principales factores que influyen para que una cuenta de red social sea hackeada o no, son los siguientes:

• El uso de contraseñas débiles o predecibles es uno de los principales factores que facilitan el hackeo de una cuenta.
• Utilizar la misma contraseña en múltiples cuentas aumenta el riesgo a ser hackeado.

Ello nos lleva a pensar que las 47 personas que han sido hackeadas presentaban algunos de estos dos factores mencionados.

r(mean(VDCnew$Numnotificaciones,na.rm = T))
r(median(VDCnew$Numnotificaciones,na.rm = T))
r(var(VDCnew$Numnotificaciones,na.rm = T)) 
r(sd(VDCnew$Numnotificaciones,na.rm = T))

hallaremos la moda de la variable Numnotificanes....

VDCnew%>% count(Numnotificaciones) %>% arrange(desc(n))

Como resultado nos dió que...

• moda es: 10
• numero de veces que se repite el número: 48

observamos el comportamiento de la variable número de notificaciones

VDCnew %>% count(Numnotificaciones) %>% arrange(-Numnotificaciones)

hist(VDCnew$Numnotificaciones, xlim = c(0, 30), breaks = 300, main= "GRÁFICO Nr16º:Histograma sobre el número de notificaciones",xlab = "Número de notificaciones", ylab = "Frecuencia", col= "blue")

Estos nos lleva a inferir que al estar más pendientes de sus notificaciones, por ende pueden reaccionar más rápido al momento de ser hackeados, ya que si por a o b motivos hackearan tu cuenta o se presenta alguna anomalía extraña en alguna de tus cuentas de redes sociales en su mayoría google te manda un mensaje avisandote o advirtiendote ello.

Con en su mayoría de veces, me refiero a que, el principal objetivo del hacker es evitar que google y la persona que es hackeada se den cuenta de ello, por ende va intentar hackearte sin ser registrado.