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sábado, 28 de febrero de 2015

Maridaje negativo en la redes de ingredientes de la cocina india

Data Mining de recetas indias revelan un fenómeno de nuevo maridaje 
Mediante el estudio de la red de vínculos entre recetas de la India, los informáticos han descubierto que la presencia de ciertas especias hace una comida mucho menos probable que contiene ingredientes con sabores en común.




La hipótesis del maridaje es la idea de que los ingredientes que comparten los mismos sabores debe combinarse bien en recetas. Por ejemplo, el cocinero inglés Heston Blumenthal descubrió que el chocolate blanco y el caviar comparten muchos sabores y llegar a ser una buena combinación. Otras combinaciones inusuales que parecen confirmar la hipótesis son las fresas y los guisantes, los espárragos y la mantequilla y el chocolate y queso azul.

Pero en los últimos años los investigadores han comenzado a cuestionar qué tan bien esta hipótesis sostiene en diferentes cocinas. Por ejemplo, el maridaje parece ser común en las cocinas de América del Norte y Europa occidental, pero ausente en la cocina del sur de Europa y Asia Oriental.

Hoy en día, Anupam Jain y sus amigos en el Instituto Indio de Tecnología de Jodhpur dicen que el efecto contrario ocurre en la cocina india. En esta parte del mundo, los alimentos con sabores comunes son menos propensos a aparecer juntos en la misma receta. Y la presencia de ciertos condimentos hacen que el efecto negativo maridaje aún más fuerte.

Jain y colegas comenzaron su trabajo mediante la descarga de más de 2.500 recetas de cocina en línea una base de datos llamada TarlaDalal.com. Estas recetas vienen de ocho sub-cocinas, incluyendo bengalí, gujarati, punjabi, y sur de la India, que en conjunto abarcan vastas geografías, climas y culturas en el subcontinente indio.

En conjunto, estas recetas contienen 194 ingredientes diferentes. La receta contiene en promedio siete ingredientes pero algunos puede contener hasta 40. En particular, el sub-cocina Mughlai tiene muchas recetas con excepcionalmente gran número de ingredientes, probablemente debido a su herencia real.

Jain y coautores a continuación, crearon una red de sabor en el que los ingredientes están vinculados si aparecen juntos en la misma receta. La red puede entonces ser estudiada por fenómeno interesante, como los efectos de agrupamiento.

La pregunta que el equipo se dispuso a contestar era en qué medida maridaje es positivo o negativo. En otras palabras, ¿comparten ingredientes compuestos de sabor se producen en la misma receta con más frecuencia que si los ingredientes fueron escogidos al azar.

Los resultados son una lectura interesante. Jain y colegas concluyen que la cocina india se caracteriza por un fuerte maridaje negativo. No sólo eso, sino que la fuerza de esta correlación negativa es muy superior a cualquier cosa se informó anteriormente.

También encontraron que los ingredientes específicos afectan dramáticamente maridaje. Por ejemplo, la presencia de la pimienta de cayena fuertemente incita modelo de reparto del sabor de la cocina india hacia el emparejamiento negativo. Otros ingredientes que tienen un efecto similar incluyen el pimiento verde, el cilantro, el garam masala, tamarindo, jengibre, canela y así sucesivamente.

En otras palabras, las especias hacen que el efecto negativo maridaje más potente, un fenómeno nunca antes visto. "Nuestro estudio revela que las especias ocupan una posición única en la composición de ingredientes de la cocina india y juegan un papel importante en la definición de su perfil característico," dicen Jain y co.

Ese resultado tiene algunos corolarios interesantes. En muchas cocinas, especias agregan sabor, sino también prevenir deterioro de los alimentos al matar ciertos tipos de bacterias. Jain y co decir este papel medicinal debe haber tenido un efecto significativo en la forma en que las recetas evolucionado desde la eliminación de estos ingredientes tendría impactos en la salud tenido. "Llegamos a la conclusión de que la evolución de la cocina impulsada por las creencias medicinales habría dejado su firma en recetas tradicionales de la India", dicen.

El resultado también tiene implicaciones para el futuro de los alimentos. De la misma manera que los cocineros occidentales buscan ingredientes poco comunes que comparten los mismos sabores, maridaje negativo también puede conducir al desarrollo de nuevas combinaciones de sabores y recetas de comida india. "Nuestro estudio podría potencialmente conducir a métodos para la creación de nuevas recetas de autor de la India, alteraciones de recetas saludables y sistemas de recomendación receta", concluyen Jain y coautores.

Más allá de eso, este trabajo muestra cómo la ciencia poderosa red se ha convertido en el análisis de aspectos dispares de la vida cotidiana. El tratamiento de las recetas como las redes ha resultado ser una herramienta poderosa que está cambiando la manera en que pensamos acerca de la comida y la forma en que consumimos.

Ref: arxiv.org/abs/1502.03815 : Spices Form The Basis Of Food Pairing In Indian Cuisine

sábado, 28 de junio de 2014

Redes de actores indios

Cómo los actores de la red Bollywood revelan la turbulenta historia de la India 
La red de vínculos entre los actores que han co-protagonizó en las películas de Bollywood muestra una clara conexión con la historia política y económica de la India, dicen los científicos de la red. 




Seis grados de Kevin Bacon es un juego en el que los amantes del cine se retan para encontrar el camino más corto entre un actor arbitrario en Hollywood y el actor conocido Kevin Bacon, usando las películas en las que ambos han protagonizado. La broma  es que esto siempre se puede hacer en seis pasos o menos.

Ya en 2008, un grupo de investigadores de la Universidad de Maryland probo sta idea mediante la construcción de una red de vínculos entre los actores de Hollywood a partir de datos de la Internet Movie Database. Para sorpresa de todos, se encontraron con que el actor conectado mejor no era Kevin Bacon, pero William Hurt, un dato que sin duda será de enorme utilidad en concursos de trivia del futuro.

Desde entonces, el estudio de las redes sociales se ha disparado. Pero mientras que los investigadores han utilizado los actores de Hollywood como un caso interesante, han ignorado la mayor red de acción completo.

La industria cinematográfica de la India, a veces llamado Bollywood, es el mayor productor mundial de películas y empequeñece su homóloga americana. Sólo en 2009 se produjo casi 3.000 películas, y la propia industria tanto refleja la cultura de la India y tiene una profunda influencia sobre él. Eso hace que sea un tema interesante para el análisis.

Hoy tenemos sólo un estudio de este tipo gracias a Sarika Jalan en el Instituto Indio de Tecnología de Indore, en India y unos pocos amigos. Estos chicos han extraído varias bases de datos de películas de la India a partir de los últimos 100 años para crear una red global que muestra actores hombres y mujeres que han trabajado juntos en la misma película.

Y su red proporciona una idea fascinante de la naturaleza de la industria cinematográfica de la India y sus vínculos con la cultura india más amplia también. Esto demuestra no sólo cómo las combinaciones de actores han sido particularmente exitosos, sino también la forma en que la industria ha sufrido altibajos en respuesta a las condiciones económicas y sociales más amplias en el país en general.

Jalan y co comienzan analizando las listas de reparto de casi 9.000 películas hechas en Bollywood entre 1913 y 2012. Cada actor es un nodo de esta red, y un enlace se dibuja entre ellos si ambos actuaron en la misma película. Al dividir el espacio de tiempo de cien años en bloques de cinco años, Jalan y co pueden ver cómo esta red ha evolucionado con el tiempo.

Esta red es similar en muchos aspectos a otras redes sociales. Por ejemplo, el número de enlaces por nodo, conocido como su grado, sigue una ley de potencia. En otras palabras, un pequeño número de actores tienen un gran número de enlaces, o un alto grado, mientras que un gran número de actores tienen un grado bajo.

Esto plantea una pregunta interesante: son los actores más conocidos y de mayor éxito también a los individuos en la red más conectados-? Para averiguarlo, Jalan y co manual compilado una lista de los principales actores masculinos y femeninos, elegidos en función de su facturación (si el plomo o no) y el número de premios importantes que habían recibido.

Para su sorpresa, encontraron que los actores principales no son las mejores conectado el. "Los nodos más importantes de la industria, reconocidos como los actores masculinos de plomo, no forman los centros de la red construida, sino que tienen un grado moderado", dicen.

En cambio, los actores mejor conectados resultan ser actores secundarios prominentes que pueden asumir más proyectos en un período de tiempo determinado y por lo tanto terminan colaborando con un gran número de otros actores. Eso es similar a la red de Hollywood, donde los actores de reparto destacados como William Hurt y Kevin Bacon también están mejor conectados que estrellas como Tom Cruise y George Clooney.

Los actores secundarios son una especie de pegamento que hace punto de la red juntos. Esto se refleja en un parámetro llamado intermediación centralidad, que mide qué tan probable es que un nodo se encuentra en el camino más corto entre una parte de la red y otro.

Actores femeninos son ni mucho menos tan destacado en esta red que los hombres. Jalal y sus colegas dicen esta brecha de género refleja una disparidad similar en la sociedad india en su conjunto.

Tal vez el aspecto más interesante de este trabajo es la forma en que la red de Bollywood ha cambiado con el tiempo. En particular, Jalal y co han estudiado la aleatoriedad subyacente en la red y la forma en que ha cambiado.

Dicen que la red se ha convertido en menos aleatoria, con un par de excepciones notables. Entre 1948 y 1952, la red se convirtió en más al azar, probablemente debido a la agitación significativa asociada a la partición en que el país se dividió en dos. Otro período de aumento de la aleatoriedad se produjo entre 1962 y 1965, durante el período de crisis económica, cuando la India estaba en guerra con Pakistán.

Curiosamente, la red también cambió dramáticamente después de 1998, cuando creció rápidamente y se convirtió en más interconectado. Esto es probablemente el resultado de Bollywood convertirse en un fenómeno reconocido en todo el mundo en lugar de sólo uno nacional.

Una pregunta que viene a la mente es si estos estudios de redes revelan el mayor actor de Bollywood en la historia. Jalal y estribillo co de hacer demasiado de esto, pero su punto de datos a Amitabh Bachchan, quien encabeza una serie de listas en términos de importancia.

El actor femenina más significativa es menos claro, aunque Kareena Kapoor y Helen reciben menciones especiales.

Es un trabajo fascinante que proporciona una visión de una de las grandes industrias del mundo.

Ref: arxiv.org/abs/1406.4607 : Uncovering randomness and success in society

viernes, 20 de junio de 2014

Centralidad de chusmerío

Cómo encontrar al individuo mejor conectado en su red social
Los experimentos de campo en zonas rurales de la India han revelado una forma barata y sencilla de encontrar a los individuos mejor conectados en cualquier red social- simplemente preguntarle a la gente.
MIT Technology Review




El estudio de las redes ha explotado en los últimos años. Los científicos de la red han medido, simulado, pateado y empujado casi todas las redes sociales bajo el sol.

Y al hacerlo, han descubierto todo tipo de propiedades fascinantes de estas redes, las propiedades que les permiten comprender mejor la información de propagación y el papel que las personas desempeñan en este proceso. En particular, los teóricos han sabido por mucho tiempo que las mejores personas conectadas juegan un papel más importante en una red, ya que permiten que la información se propague de forma más eficiente. Estos individuos son de particular interés cuando se trata de la difusión de chismes e incluso la propagación de la enfermedad.

Es fácil imaginar que los simples humanos han sido siempre muy poco estas redes, dada la complejidad de estas redes y las medidas complicadas necesarias para calcular la conexión de cada nodo dentro de ellos. Es por eso que los teóricos han dedicado mucho tiempo y esfuerzo en la elaboración de formas de encontrar a estas personas mejor conectadas. Esto normalmente implica el mapeo de toda la red, la medición de la conectividad de cada individuo y luego clasificándolos en consecuencia, un enfoque que requiere mucho tiempo y caro, especialmente para grandes redes.

Ahora Abhijit Banerjee en el MIT y algunos amigos dicen que hay una forma mejor de que es más rápido y más barato. Estos chicos han descubierto que si le preguntas a la gente para nombrar a las personas en su red social más capaz de difundir el chisme, que son muy buenos en la identificación de ellos. Eso es extraordinario porque la gente no tiene forma de conocer la estructura general de su red social.

Banerjee y co hicieron su descubrimiento mediante el estudio de la red de vínculos entre los individuos de 75 poblaciones rurales en el suroeste de la India. Midieron estas redes preguntando a las personas que visitaron, quienes los visitaban, que estaban relacionados con, a quienes pidió dinero prestado a, a quienes prestaron dinero para, y así sucesivamente.

A continuación, pidió a las personas en 35 aldeas de la siguiente pregunta: "Si queremos difundir la información acerca de un nuevo producto de crédito a todos en su pueblo, al que sugieres que hablamos?"

Los resultados proporcionan una visión fascinante de los conocimientos humanos se acumulan sobre sus redes sociales. Cuando las personas respondieron a esta pregunta (y un número considerable no lo hicieron), que infaliblemente identificaron individuos centrales dentro de su aldea.

Una posibilidad es que estas personas simplemente llamaron al jefe de la aldea o de la persona que vivía en el centro de la aldea. Pero debido a que Banerjee y co ya tenían un conocimiento detallado de la red, que fueron capaces de descartar esta posibilidad.

De hecho, los encuestados tendían a mencionar las personas que estaban más central en la red que sea el jefe de la aldea o de la persona más céntrica geográficamente. "Esto sugiere que las personas pueden utilizar protocolos sencillos de aprender cosas valiosas acerca de los sistemas complejos en los que están inmersos", dicen Banerjee y co.

Entonces, ¿cómo puede la gente conocer a los individuos más centrales en la red sin tener ningún conocimiento de la estructura de la red más amplia? Banerjee y co creen que saben.

Estos tipos simulan la red social y se imaginaron cómo un individuo dentro de ella podría averiguar quién era el más conectado. Los teóricos de la red suelen acercarse a este problema mediante la adición de información a la red en un determinado nodo y luego ver cómo se propaga a través del tiempo. El nodo desde el que se extiende más lejos es entonces la más conectada, el mejor difusor de chismes.

Pero en vez de mirar cómo se envía la información por la red, Banerjee y co simularon cómo un solo nodo dentro de ella podría recibir información. Entonces permitieron que la información se filtre a través de la red y vieron lo que pasó.

Un factor crucial es que se aseguraron de que la información era verdadera chismes-que se refería a la persona específica de la que procedía. Por ejemplo, "Chad tiene un coche nuevo" o "Fred tocó la lotería" y así sucesivamente.

Un individuo en la red, entonces recibe este chisme dependiendo de lo bien que se extienda. Debido a esto, la gente puede obtener una buena estimación de la conexión de otro individuo simplemente contando el número de veces que oyen chismes sobre ellos.

Cuanto más chismes, la persona más conectado debe estar. "Esto sugiere que los individuos pueden clasificar otros de acuerdo a su centralidad en las redes, aun sin conocer la red", dicen Banerjee y co.

Eso es un resultado importante. Hasta ahora, la única manera de determinar los individuos mejor conectados fue midiendo forma completa la estructura de la red y luego simular que averiguar cómo la información fluye a través de él.

El nuevo trabajo sugiere una manera mucho más simple y más barata de conseguir los mismos datos, simplemente preguntando a la gente. "Provocar centralidad a la red de otros simplemente por pedir a las personas puede ser una política de investigación y herramienta de bajo costo", dicen Banerjee y co.

En cierto modo, no es sorprendente que los seres humanos pueden llegar a una comprensión detallada de ciertas propiedades de su red social sin conocer la estructura detallada. Después de todo, hemos vivido y evolucionado en estas redes desde tiempos inmemoriales.

Banerjee y compañía han trabajado en cómo y aumentar la posibilidad de que podría haber otros atajos simples para la evaluación de las redes. Ahora va a ser hasta los responsables políticos, los epidemiólogos y los vendedores para encontrar la manera de explotar este descubrimiento.

Así que esperamos que se le pregunte acerca de la mayoría de chismes-sobre la persona en su red en una

encuesta en un futuro no muy lejano.


Ref: arxiv.org/abs/1406.2293 : Gossip: Identifying Central Individuals In A Social Network