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miércoles, 22 de agosto de 2018

La teoría de grafos ayudó a desinfectar Londres

La teoría de grafos ayudó a los británicos a ser menos apestosos


Este es el segundo de una serie de artículos que explican los principios de la teoría de grafos para quienes pueden usarlo en un contexto de ciencia de datos. El primer artículo, que se centra en los orígenes de la teoría de grafos y las propiedades básicas de los grafos, se puede encontrar aquí.


Keith McNulty | Towards Data Science


Una mañana de julio a mediados del siglo XIX, la gente de Londres se despertó con un hedor repugnante y retorcido. No podían salir de sus casas sin estar enfermos. Los más acomodados se ataban los pañuelos con perfume y caminaban cubriéndose permanentemente la cara. Muchos de los pobres abandonaron la ciudad para buscar trabajo en el campo porque simplemente no podían soportarlo. Fue sin duda el incidente más oloroso de la historia británica.

Fue el comienzo de lo que se conoció como la Gran Peste de 1858. El río Támesis, lleno hasta el tope de siglos de desechos humanos que habían sido vertidos directamente del sistema de alcantarillado de madera medieval, finalmente se estaba vengando. El lavado en las orillas del río, el lodo plagado de cólera se deleitaba con las temperaturas inusualmente cálidas del verano y formaba un hedor miasmático que era ineludible por millas.

La Corporación de la Ciudad de Londres, desconocida en ese momento por ser particularmente proactiva en materia de salud pública, se dio cuenta de que ya era suficiente e invitó a enviar propuestas para el diseño de un nuevo plan de alcantarillado para la ciudad. El hombre cuyos planes fueron aceptados, Joseph Bazalgette, ahora es considerado uno de los principales héroes cívicos del pasado de Londres. Ingeniero civil talentoso, supervisó un proyecto monumental de obras públicas que transformó los niveles de higiene y la calidad de vida en Londres. La red de alcantarillado de Bazalgette es ampliamente considerada como el primer paso en la creación de la ciudad moderna de hoy, así como el comienzo del fin del cólera en Londres.



La Gran Peste de 1858 se resolvió con la ayuda de la teoría de grafos.


La red de alcantarillado de Bazalgette seguía siendo fuerte, llevando los desechos de millones de personas hacia el este a las instalaciones de procesamiento hacia la desembocadura del Támesis. Como proyecto de ingeniería, fue un ejemplo asombroso de esfuerzo humano: 22,000 kilómetros de alcantarillas, 318 millones de ladrillos, 2,7 millones de metros cúbicos de tierra excavada.

Bazalgette era conocido por lo duro que trabajaba. No dejó piedra sin remover al hacer este esfuerzo masivo a prueba de futuro. La gravedad y la pendiente de la red para garantizar el flujo del agua, los diámetros de los túneles, todos eran detalles que él obsesionaba. Pero hubo dos preguntas que fueron cruciales de responder desde el principio para hacer el proyecto manejable y sostenible: primero, ¿cómo minimizamos la ruta de alcantarillado entre dos puntos cualquiera de la red y segundo, cuáles son los puntos de conexión más importantes?

La hazaña de ingeniería de Bazalgette es un ejemplo de algunos de los primeros usos del campo emergente de la teoría de grafos e ilustra la importancia de dos conceptos que observamos todo el tiempo hoy en relación con las redes: la distancia entre vértices y la importancia de los vértices.


 

Medición de distancia en un grafo


La distancia es un concepto bastante simple en teoría de grafos, pero extremadamente útil en la práctica. Recuerde del artículo anterior de esta serie que un grafo consiste en un conjunto de vértices y un conjunto de aristas que vinculan pares de vértices. Dado dos vértices, la distancia entre ellos se define como el número de aristas en el camino más corto entre ellos. Esto también se denomina a veces "distancia geodésica" y, por convención, se describe como "infinito" si no existe una ruta entre los vértices. Por ejemplo, en el grafo simple anterior, la distancia entre el vértice 2 y el vértice 6 es 3 (hay dos caminos de esta longitud que pueden llevarlo allí).

La distancia es un concepto extremadamente útil porque a menudo querremos optimizarlo. Minimizar la distancia es un requisito extremadamente común en redes complejas para fines de ingeniería. En el estudio de las personas, la distancia mínima también es una cuestión de interés común. La cuestión de los seis grados de separación, que sostiene que dos personas en el mundo se pueden conectar entre sí por un máximo de seis vértices intermedios o siete bordes, es una cuestión de distancia mínima en una red de grafos. Estudios recientes en Facebook muestran que la distancia mínima promedio entre individuos en esa red es 4.57.

Pero la distancia máxima también puede ser de interés, porque implica desconocimiento y diferencia. Por ejemplo, puede ser posible utilizar ciertos datos de la compañía para desarrollar un grafo que represente la colaboración anterior entre los empleados. Luego, en eventos de la compañía en los que organiza personas en grupos de discusión, si desea maximizar la formación de nuevas conexiones y una diversidad de puntos de vista, puede hacer preguntas como: ¿cómo dividimos estas 100 personas en diez grupos de diez? , para que estos grupos tengan la distancia promedio máxima y, por lo tanto, ¿es menos probable que hayan trabajado entre ellos antes? Utilizada de esta manera, la teoría de grafos puede tener un impacto significativo en la experiencia de las personas dentro de una organización.



Midiendo la importancia de los vértices en un grafo


En cualquier grafo, algunos nodos son más importantes. En la red de alcantarillado de Bazalgette, por ejemplo, habrá algunos cruces que requieren una mayor supervisión porque cualquier falla o fuga tendrá un mayor impacto en toda la red. Del mismo modo, en una red de personas, ciertas personas tienen una mayor influencia debido a su posicionamiento y conectividad en relación con otros en la red.

Una medida simple de importancia es la valencia de un vértice. Ese es el número de bordes diferentes que se conectan al vértice. En Facebook, por ejemplo, su valencia es la cantidad de conexiones que tiene. Pero eso no comprende completamente el concepto de influencia o importancia, ¿verdad? No todos los que tienen una gran cantidad de conexiones están jugando un papel realmente importante en la red.

En mi experiencia, la mejor medida de importancia en una red es la centralidad de la intermediación. En pocas palabras, la centralidad de intersección de un vértice dado es el número de veces que se ve que el vértice está en el camino más corto entre los otros dos vértices de la red. Los vértices con altos grados de centralidad intermedia influyen en la difusión de la información en mayor medida, y su pérdida de la red tiende a tener un impacto mucho más significativo en su conectividad general. En el grafo anterior, los vértices rojos tienen el menor grado de centralidad de intermediación, mientras que los vértices azules tienen el mayor.

Comprender la centralidad de la intermediación puede ser muy importante en las redes de personas. Puede ayudar a identificar en qué personas invertir para garantizar que un determinado mensaje se difunda lo más ampliamente posible. Puede ayudar a que los nuevos miembros de una red estén más conectados mediante presentaciones a las personas adecuadas. Puede ayudar a determinar cuánta preocupación debería tener con respecto a la pérdida de un individuo de la red y su posible impacto en otros.

La centralidad de la interconexión es complicada de medir porque necesitas calcular las rutas entre todos los pares de vértices en una red. Para redes grandes, esto puede ser altamente computacionalmente intensivo. Sin embargo, existen excelentes paquetes de ciencia de datos para calcular las características de la red, incluida la centralidad de intersección. En el ecosistema R, en el que trabajo, el igraphpackage es particularmente útil.

viernes, 12 de enero de 2018

Apareamiento selectivo y nivel de ingresos: Un lazo fuerte en Gran Bretaña

El problema de clase de Gran Bretaña se reduce a "apareamiento selectivo"



Lianna Brinded || Quartz

Gran Bretaña está obsesionada con la clase social. Ya sea que se trate de los trabajos que tenemos, las palabras que usamos, la educación que recibimos, las creencias políticas, o incluso los programas de televisión que vemos, estar preocupados con la clase es tan británico como beber té y comer pescado con papas fritas.

Si bien el sistema de clases es complejo, un diferenciador clave es el capital económico; y la falta de igualdad de ingresos le da a Gran Bretaña uno de los peores problemas de movilidad social en el mundo.

Pero los británicos tienden a exacerbar el problema de la desigualdad del ingreso de las clases sociales con el "apareamiento selectivo": elegir tener hijos con alguien que tenga rasgos similares. Si bien los estudios muestran que los humanos lo hacen al observar los marcadores genéticos, un informe publicado hoy (30 de diciembre) por el think tank independiente Resolution Foundation señaló (pdf y ver al final de la nota) que en el Reino Unido "la gente tiende a juntarse con aquellos que tienen expectativas de herencia similares a el suyo ".

Por supuesto, esto podría ser una situación de gallina y huevo. Si naces en cierta clase en Gran Bretaña, es menos probable que te muevas dentro de la sociedad y, por lo tanto, estés expuesto a más socios potenciales en otros grupos. Pero por lo general, al estar en contacto con otras personas de posición social similar, terminas perjudicando la movilidad social al fortalecer el status quo.

"El apareamiento selectivo probablemente amplifique estas brechas absolutas en las transferencias de riqueza futuras de los individuos a nivel de los hogares", dijo el informe. "Los adultos menores de 50 años que están en pareja y no esperan heredarse tienen socios con una herencia futura promedio esperada de £ 25,000 (U$D 33,759). Por el contrario, aquellos que esperan heredar más de £ 500,000 en el futuro tienen socios con una herencia futura media esperada de £ 190,000 ".

The Resolution Foundation también señala que las fortunas pasadas a la generación más joven se reducen principalmente a la propiedad de la vivienda. Cuanto más pobre es la familia, es menos probable que sean propietarios de su hogar, e incluso si poseen propiedades, es poco probable que valga tanto como sus contrapartes más ricas. El grupo de expertos dice que el 46% de las personas entre 20 y 35 años que no poseen una casa no tienen riqueza de propiedad de los padres, lo que significa que es más probable que nunca hereden una o pasen una a sus propios hijos.


(Análisis de Resolution Foundation de ONS, Wealth and Assets Survey)

Tal vez las narraciones románticas de la cultura pop sobre personas que se enamoran de alguien "del lado equivocado de la vía", como en espectáculos populares como Downton Abbey (foto inicial), sean tan convincentes en Gran Bretaña precisamente porque esas relaciones son tan poco probables estadísticamente.

The Resolution Foundation también analizó cuáles son las implicaciones para las herencias y los dones en los niveles de vida generacionales. Descubrió que estos tipos de transferencias de riqueza ayudarán significativamente a los jóvenes de la generación del milenio (nacidos entre 1981 y 2000) en los próximos años, incluso más que las generaciones anteriores. Esto se debe a que las tasas de propiedad de la vivienda de los padres de la generación del milenio (nacidos durante el baby boom entre 1946 y 1965) son del 75% y "el valor real de las fincas pasando por la muerte se ha más que duplicado en los últimos 20 años".

Sin embargo, como se señala en el informe, los hijos de padres ricos recibirán mayores herencias, mientras que los muy pobres recibirán casi nada. Si la historia se repite, sus hijos se juntarán con otros con antecedentes económicos similares, y la brecha de igualdad de ingresos se ampliará aún más, como lo ha hecho durante generaciones.

martes, 21 de febrero de 2017

Biografía: Mark Newman (UK)

Mark E.J. Newman 
Wikipedia
Santa Fe Institute

Mark Newman es un físico británico y profesor extraordinario de física de la Universidad de Michigan, Anatol Rapoport, así como un miembro externo de la facultad del Instituto Santa Fe. Es conocido por sus contribuciones fundamentales a los campos de redes complejas y sistemas complejos, para lo cual fue galardonado con el Premio Lagrange 2014. La investigación del profesor Newman se centra en la física estadística y la teoría de sistemas complejos, centrándose principalmente en sistemas en red, incluyendo redes sociales, biológicas y de ordenadores, que se estudian mediante una combinación de métodos empíricos, análisis y simulación por ordenador. Entre otros temas, él y sus colaboradores han trabajado en modelos matemáticos de estructura de red, algoritmos informáticos para analizar datos de redes y aplicaciones de la teoría de redes para una amplia variedad de problemas específicos, incluyendo la propagación de enfermedades a través de las poblaciones humanas y la difusión de computadoras Virus entre ordenadores, patrones de colaboración de científicos y empresarios, redes de citas de artículos científicos y casos de derecho, algoritmos de navegación de redes y diseño de bases de datos distribuidas, y la robustez de las redes ante el fallo de sus nodos.

El profesor Newman también tiene un interés de investigación en la cartografía y fue, junto con sus colaboradores, uno de los desarrolladores de un nuevo tipo de proyección cartográfica o "cartograma" que puede usarse para representar datos geográficos variando los tamaños de estados, países o regiones .

El profesor Newman es el autor de varios libros, incluyendo un libro de texto reciente sobre teoría de la red y un libro popular de la cartografía.



Carrera 

Mark Newman creció en Bristol, Inglaterra y obtuvo un título de grado y un doctorado en física de la Universidad de Oxford, antes de trasladarse a los Estados Unidos para realizar investigaciones primero en la Universidad de Cornell y más tarde en el Instituto Santa Fe, un instituto privado de investigación En el norte de Nuevo México dedicado al estudio de sistemas complejos. En 2002 Newman se trasladó a la Universidad de Michigan, donde actualmente es el Profesor de Física Universitario Distinguido de Anatol Rapoport y profesor en el Centro de Estudios de Sistemas Complejos de la Universidad.

Investigación 

Newman es conocido por sus investigaciones sobre redes complejas y en particular por trabajar en patrones de colaboración de científicos, teoría aleatoria de gráficas, mezcla asociativa, estructura comunitaria, teoría de percolación y epidemiología de redes. También fue co-inventor, con Michael Gastner, de un método para generar mapas o cartogramas de ecualización de densidad, que constituye la base del sitio web de Worldmapper. Su trabajo ganó atención después de las elecciones presidenciales de 2004 en Estados Unidos, cuando se utilizó como base para un mapa ampliamente difundido de los resultados electorales, que ajustó el tamaño de los estados en función de su población para dar una idea más precisa de cuántos votantes votaron por cada uno Partido. [2] [3]

Los métodos basados ​​en la red de Newman se han aplicado a una variedad de campos, incluyendo la psicología, la sociología, la economía y la biología. Los mismos métodos básicos han predicho con exactitud una amplia variedad de resultados, desde las relaciones entre organismos en un ecosistema hasta asociaciones entre organizaciones terroristas [4]. Newman también ha estudiado el riesgo de incendios forestales [5] y el comportamiento social de los delfines en Nueva Zelandia [6], así como la estructura de la propia comunidad científica [7].

Newman ha trabajado en distribuciones de poder-ley en sistemas complejos, incluyendo en la distribución de la riqueza, los tamaños de las ciudades, y la frecuencia de las palabras en las lenguas (véase la Ley de Zipf). Con los colaboradores Aaron Clauset y Cosma Shalizi, Newman desarrolló métodos estadísticos para analizar las distribuciones de la ley de poder y las aplicó al estudio de una amplia gama de sistemas, confirmando o negando la existencia de comportamientos de poder-ley previamente reclamados. ]

El artículo de Newman "The structure and function of complex networks" [10] recibió la mayoría de las citas de cualquier papel en matemáticas entre 2001 y 2011. [11]



Premios y honores 

En 2007, Newman fue elegido como miembro de la American Physical Society (APS). [12] En 2011 y 2012, recibió un Premio de Reconocimiento de Profesores y un Premio de Excelencia en Educación, ambos de la Universidad de Michigan. En 2014, fue elegido miembro de la Asociación Americana para el Avance de la Ciencia (AAAS), recibió el premio Lagrange 2014 de la Fundación ISI y fue el quinto receptor del premio ZACHARY Karate Club CLUB. En 2016, fue elegido como Simons Fellow en Física Teórica y recibió una beca Guggenheim. [14]

Publicaciones elegidas

Libros

  • J. J. Binney; A. J. Fisher; N. J. Dowrick & M. E. J. Newman (1992). The Theory of Critical Phenomena. Oxford: Oxford University Press.
  • M. E. J. Newman & G. T. Barkema (1999). Monte Carlo Methods in Statistical Physics. Oxford: Oxford University Press. ISBN 0-19-851796-3.
  • Mark Newman; Albert-László Barabási & Duncan J. Watts (2006). Structure and Dynamics of Networks. Princeton, NJ: Princeton University Press.
  • Daniel Dorling, Mark Newman & Anna Barford (2008). The Atlas of the Real World. London: Thames & Hudson Ltd. ISBN 978-0-500-51425-2.
  • M. E. J. Newman (2010). Networks: An Introduction. Oxford: Oxford University Press. ISBN 0-19-920665-1.

Artículos



Referencias

  1. Mark Newman's home page
  2. Ehrenberg, Rachel (7 November 2012). "Red state, blue state". Science News. The Society for Science and the Public. Retrieved 8 April 2015.
  3. Fifty shades of purple". Physics World. Institute of Physics. 12 November 2012. Obtenido 8 Abril 2015.
  4. Rehmeyer, Julie (2 June 2008). "Communities of communities of...". Science News. The Society for Science and the Public. obtenido 8 Abril 2015.
  5. Ball, Phillip (27 February 2002). "COLD safer than HOT". Nature News. Nature. Retrieved 8 April 2015.
  6. "Circles of Friends". The Economist. 30 September 2004. Retrieved 8 Abril 2015.
  7. Ball, Phillip (12 January 2001). "Science is all about networking". Nature News. Nature. Retrieved 8 April 2015.
  8. Newman, M.E.J. (29 May 2006). "Power laws, Pareto distributions and Zipf's law". Contemporary Physics. 46: 323–351. arXiv:cond-mat/0412004. doi:10.1016/j.cities.2012.03.001.
  9. Clauset, Aaron; Shazili, Cosma Rohila; Newman, M. E. J. (2 Feb 2009). "Power-law distributions in empirical data". SIAM Review. 51: 661–703. arXiv:0706.1062. Bibcode:2009SIAMR..51..661C. doi:10.1137/070710111.
  10. Newman, Mark E. J. (June 2003). "The structure and function of complex networks". SIAM Review. 45 (2): 167–256. arXiv:cond-mat/0303516. Bibcode:2003SIAMR..45..167N. doi:10.1137/S003614450342480. obtenido8 April 2015.
  11. "Top institutions in Mathematics". Times Higher Education. 2 June 2011. Obtenido 8 Abril 2015.
  12. Curriculum vitae, obtenido 2016-07-01.
  13. Zachary Karate Club CLUB prize, obtenido 2016-07-01.
  14. Guggenhiem Fellowship, obtenido 2016-07-01.

domingo, 26 de junio de 2016

Brexit afectará las redes de investigación del Reino Unido

La ciencia de las redes revela el impacto del Brexit en el ecosistema de investigación del Reino Unido


Brexit es un hecho ahora y se espera que tenga un impacto significativo en las economías del Reino Unido y sus socios comerciales claves. Una de las áreas de impacto se refiere a los fondos de investigación de la Unión Europea en la forma de su Programa Marco Horizon 2020 para la Investigación y la Innovación. Un número importante de universidades, institutos de conocimiento y empresas del Reino Unido actualmente participan en este programa. Exactamente que organizaciones y proyectos están potencialmente afectados, y cómo están conectados? La ciencia de las redes ofrece una visión inicial.
Escrito por André Vermeij, Kenedict Innovation Analytic



Un extracto de la red completa que muestra las universidades e instituciones con el mayor número de proyectos asociados

Los datos sobre todos los proyectos y organizaciones de Horizon 2020 está fácilmente disponible como Open Data de CORDIS, el repositorio público de la Comisión Europea para obtener información sobre los proyectos de investigación financiados por la UE. Los principios de la ciencia de las redes nos permiten convertir estos datos en mapas de la actividad de las organizaciones del Reino Unido. Las redes se componen de nodos (entidades) y los bordes (las conexiones entre entidades) y permiten un análisis profundo y visualización de las estructuras subyacentes de la investigación y la colaboración.
A continuación, vamos a las organizaciones que se basan en el Reino Unido a todos los proyectos de Horizonte 2020 que actualmente participan. En la sala de red se conecta, este es un ejemplo de un modo de dos o red bipartita, en el que dos tipos de nodos son distintas conectan cada vez que co-aparecen en el conjunto de datos subyacente. Nos centraremos en el mayor grupo interconectado de la actividad aquí - se omiten los proyectos y organizaciones desconectados.

La exploración de red en sí mismo: Visualización interactiva

La visualización interactivo le permite explorar la red de proyectos y organizaciones de usted mismo. Puede buscar temas y organizaciones que utilizan el cuadro de búsqueda en la parte superior izquierda. Al hacer clic en un nodo muestra sus propiedades a la derecha y le permite ver sus conexiones directas también. los nodos del proyecto incluyen un enlace a la página del proyecto en el sitio web de CORDIS para leer sobre toda la información asociada a ese proyecto.
Los nodos están dimensionados en función de su número total de conexiones, lo que nos permite ver rápidamente que las universidades y las organizaciones son potencialmente los más afectados. colores de nodos se asignan en base a un algoritmo de detección de comunidades, que agrupa a los nodos con conexiones sólidas entre ellos. Esto nos ayuda a obtener una vista visual en los grupos de organizaciones y proyectos que rodean los actores clave. Una versión de pantalla completa de lo visual se puede encontrar aquí.


Detalles



Un primer vistazo a lo visual muestra inmediatamente que la Universidad de Cambridge, la Universidad de Oxford y la University College de Londres son potencialmente los más afectados en términos del número de proyectos de Horizonte 2020 que actualmente participan en. Respectivamente, estas universidades participan en los proyectos 183, 167 y 165. Un buen número de proyectos se caracterizan por la participación de múltiples universidades y organizaciones del Reino Unido. Por ejemplo, Oxford y Cambridge ambos participan en el proyecto 'Bridging the gap: from Individual Behaviour to the Socio-tEchnical MaN'.



El núcleo de la red se compone de una amplia variedad de proyectos y organizaciones que están conectados a varias otras partes de la red. Un buen ejemplo es el proyecto ‘Graphene-based disruptive technologies': muchas de las principales universidades del Reino Unido participan aquí, con la parte de ser proyecto de programa Graphene Flagship de 1 mil millones € de la UE.



La exploración de las estructuras exteriores de la red proporciona una visión interesante sobre los proyectos y organizaciones minoritarias conectado. Te encontrarás con más organizaciones de negocios aquí, incluyendo Rolls Royce y TWI en la parte inferior derecha de la red. Esto demuestra que las organizaciones con fines de lucro son también potencialmente afectados por el Brexit desde una perspectiva de ecosistema investigación, aunque menos que las universidades o institutos de investigación.
Siéntase libre de explorar la red y comparta cualquier idea adicionales usando los comentarios!

miércoles, 30 de diciembre de 2015

Redes de personajes en las obras de Shakespeare

¿Las tragedias de Shakespeare están todas estructuradas de la misma manera? ¿Los personajes más bien aislados, agrupados, todos conectados?


La narración, aunque ficticia, contiene una red de personajes que interactúan. Constituyendo un corpus bien definido, los once tragedias de Shakespeare fácilmente se pueden comparar: Proponemos aquí una visualización de la red en la que cada personaje está representado por un nodo conectado con los personajes que aparecen en las mismas escenas.

El resultado habla por sí mismo: la tragedia más larga (Hamlet) no es estructuralmente más compleja y es menos densa que el Rey Lear, Titus Andronicus o Otelo. Algunas obras revelan claramente los grupos que conforman el drama: Montague y Capuletos en Romeo y Julieta, troyanos y griegos en Troilo y Crésida, las partes triunviros y egipcios en Antonio y Cleopatra, los volscos y los romanos en Coriolano o los conspiradores en Julio César.





Dos personajes están conectados si aparecen en la misma escena.
Su tamaño y la intensidad del color es proporcional a su grado ponderado.
Las medidas 'red' densidad cuán cerca está la gráfica para completar. Un grafo completo (100%) tiene todas las aristas posibles entre sus nodos.




Martin GrandJean

lunes, 12 de mayo de 2014

Redes de calles londinenses en la Historia

Visualizando la evolución de Londres desde la época romana hasta la actualidad
JENNY XIEMAY

Una nueva animación del centro de Bartlett de la Universidad College de Londres para el Análisis Espacial Avanzado ilustra cómo Londres ha cambiado desde la época romana hasta nuestros días.

La extracción de miles de registros georeferenciados, "Animación de la Evolución de Londres" clasifica la información por periodos, con nuevos segmentos de carretera a aparecer en gris y "edificios y estructuras legalmente protegidas" a aparecer en amarillo.

Algunas capturas de pantalla a continuación destacan el desarrollo de la red vial durante unos épocas específicas. Se quedan por el vídeo de 7 minutos y obtendrá una apreciación más profunda por mucho tiempo, la larga historia de la ciudad.








The Atlantic

miércoles, 23 de mayo de 2012

ARS: Escándalo de hackeo de teléfonos en UK

Phone-hacking scandal: Who's linked to who?
How are three prime ministers, two top police officers, a media mogul, a clutch of journalists and a private investigator paid to eavesdrop on high-profile people connected? The story of the News of the World phone-hacking scandal has revealed a web of links between senior figures within politics, the police and the media. Click through the chapters below to find out how the key players' lives are intertwined.


 Hacking reveals power network
The web of connections on the right shows the key people involved in the phone-hacking story and how their professional and social lives are linked.
Read how the story developed by clicking on the arrows above. As each person's professional and personal connections are revealed, the web builds up into a complex network of relationships.

Note: The links shown are all those reported in BBC News stories relating to the phone-hacking scandal and appear at the time they were revealed. Other connections may exist. All those arrested as part of the police investigation into hacking up to 13 September 2011 are included, but not all arrests in the related investigation into allegations of inappropriate payments to police appear. 


BBC