Estudiamos una generalización basada en grafos del modelo de formación de opiniones de Galam. Consideramos un grafo conectado simple que representa una red social. Cada nodo en el grafo está coloreado de azul o blanco, lo que indica una opinión positiva o negativa sobre un nuevo producto o un tema. En cada ronda de tiempo discreto, todos los nodos se asignan aleatoriamente a grupos de diferentes tamaños, donde los nodos en cada grupo forman un clique en el grafo subyacente. Todos los nodos actualizan simultáneamente su color al color mayoritario en su grupo. Si hay un empate, cada nodo en el grupo elige uno de los dos colores de manera uniforme y aleatoria. Al investigar el tiempo de convergencia del modelo, nuestros experimentos muestran que el tiempo de convergencia es una función logarítmica del número de nodos para un grafo completo y una función cuadrática para un grafo cíclico. También estudiamos las diversas estrategias para seleccionar un conjunto de nodos semilla para maximizar la cascada final de uno de los dos colores, motivados por el marketing viral. Consideramos los algoritmos donde los nodos semilla se seleccionan en función de la estructura del grafo (medidas de centralidad de los nodos como grado, intermediación y cercanía) y las características del individuo (actividad y terquedad). Proporcionamos una comparación de tales estrategias realizando experimentos en diferentes redes del mundo real y sintéticas.