Las personas publican tuits en Twitter para compartir todo, desde noticias globales hasta su vida diaria. El abundante contenido generado por los usuarios hace que Twitter se convierta en uno de los principales canales para que las personas obtengan información sobre eventos del mundo real. Las técnicas de detección de eventos ayudan a extraer eventos de grandes cantidades de datos de Twitter. Sin embargo, la mayoría de las técnicas existentes se basan en flujos de información de Twitter, que contienen mucho ruido y contenido contaminado que afectaría la precisión del resultado de la detección. En este artículo, presentamos un método de descubrimiento de eventos basado en el cambio de los seguidores del usuario, que puede detectar la ocurrencia de eventos significativos relevantes para el usuario en particular. Dividimos estos eventos en categorías según el efecto positivo o negativo en el usuario específico. Además, observamos la evolución de las redes de seguidores de los individuos y analizamos la dinámica de las redes. Los resultados muestran que los eventos tienen diferentes efectos en la evolución de diferentes características de las redes de seguidores de Twitter. Nuestros hallazgos pueden desempeñar un papel importante para comprender cómo los patrones de interacción social se ven afectados por los eventos y pueden aplicarse en campos como el monitoreo de la opinión pública, la advertencia de desastres, la gestión de crisis y la toma de decisiones inteligente.