El Big Data, como un nuevo paradigma, ha obligado tanto a investigadores como a industrias a repensar las técnicas de gestión de datos, que se han vuelto inadecuadas en muchos contextos. De hecho, lidiamos todos los días con enormes cantidades de datos recopilados sobre sugerencias y búsquedas de usuarios. Estos datos requieren que se diseñen nuevas estrategias de análisis avanzadas para aprovechar esta información de manera rentable. Además, debido a la naturaleza heterogénea y en rápida evolución de estos datos, necesitamos aprovechar nuevas herramientas de almacenamiento y gestión de datos para almacenarlos de manera efectiva. En este documento, analizamos el efecto de las búsquedas y sugerencias de los usuarios y tratamos de entender cuánto influyen en el entorno social de un usuario. Esta tarea es crucial para realizar una identificación eficiente de los usuarios que son capaces de difundir su influencia a través de la red. Recopilar información sobre las preferencias de los usuarios es una actividad clave en varios escenarios como la promoción del turismo, el marketing personalizado y las sugerencias de entretenimiento. Mostramos la aplicación de nuestro enfoque para un gran proyecto de investigación llamado D-ALL, que significa Data Alliance. De hecho, intentamos evaluar la reacción de los usuarios en un entorno competitivo cuando se les invitó a juzgarse entre sí. Nuestros resultados muestran que los usuarios tienden a conformarse entre sí cuando no se proporcionan recompensas tangibles, mientras que intentan reducir las calificaciones de otros usuarios cuando afecta a la obtención de un premio tangible.