Bicicletas compartidas y bloques estocásticos

Detección de roles en redes de bicicletas compartidas utilizando modelos de bloques estocásticos de capas múltiples

Jane Carlen, Jaume de Dios Pont, Cassidy Mentus, Shyr-Shea Chang, Stephanie Wang y Mason A. Porter
ArXiv

Resumen 

Las redes espaciales urbanas son sistemas complejos con roles interdependientes de vecindades y métodos de transporte entre ellos. En este documento, clasificamos las estaciones de acoplamiento en redes de bicicletas compartidas para obtener información sobre las delineaciones espaciales de tres ciudades importantes de los Estados Unidos a partir de la dinámica de la movilidad humana. Proponemos nuevos modelos de bloques estocásticos dependientes del tiempo, con bloques heterogéneos de grado y membresía de bloque discreta mixto, que (1) detectan los roles que desempeñan las estaciones de acoplamiento para bicicletas compartidas y (2) describen el tráfico dentro y entre bloques de estaciones en el transcurso de un día. Nuestros modelos producen descripciones concisas de patrones diarios de uso compartido de bicicletas en entornos urbanos. Descubrieron con éxito los distritos de trabajo y hogar, y también revelaron dinámicas de dichos distritos que son particulares de cada ciudad. Cuando buscamos más de dos roles, descubrimos bloques con los usos esperados, como la actividad recreativa, así como estructuras previamente desconocidas. Nuestros SBM que dependen del tiempo también revelan cómo las funciones funcionales de las estaciones de bicicletas compartidas están influenciadas por la infraestructura de transporte público circundante. Nuestro trabajo tiene una aplicación directa en el diseño y mantenimiento de sistemas de bicicletas compartidas, y se puede aplicar de manera más amplia a la detección comunitaria en redes temporales y multicapa.

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Red de caminos romanos vistos como una red de subte moderna

Sistema de caminos de la antigua Roma visualizado en el estilo de los mapas de subterráneos modernos

Open Culture

Sasha Trubetskoy, estudiante de U. Chicago, ha creado un "diagrama de estilo de metro de las principales carreteras romanas, basado en el Imperio del año 125 DC". Basándose en el modelo ORBIS de Stanford, el Proyecto Pelagios y el Itinerario Antonine, el mapa de Trubetskoy combina carreteras históricas bien conocidas, como la Via Appia, con las menos conocidas (en algunos casos, nombres imaginados). Si quieres tener una sensación de escala, se necesitaría, según Trubetskoy, "dos meses para caminar a pie desde Roma a Bizancio. Si tuvieras un caballo, solo te llevaría un mes".

Puede ver el mapa en un formato más grande aquí. Y si sigues este enlace y le envías a Trubetskoy unos pocos dólares, él promete enviarte un PDF nítido para imprimirlo. Disfrutar.

a través de coudal

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Mapeo de flujos de origen-destino del subte de Boston

Mapas de flujos de origen y destino
Maps Mania

Haga clic en el mapa debajo



A principios de este mes, leí un interesante artículo en la revista Cartography and Geographic Information Science, que examina los Principios de Diseño para los Mapas de Flujo de Origen y Destino. En el documento los autores sugieren tres buenos principios de diseño para visualizar los flujos de origen y destino en los que las rutas específicas entre el origen y el destino son desconocidas o poco importantes.

Uno de los tres principios de diseño sugeridos en el artículo es que "los flujos curvos son más eficaces que los flujos rectos". Un buen ejemplo de este principio de diseño se puede ver en la práctica en Bostongraphy's Hubway Trip Explorer. En este mapa interactivo, Bostongraphy ha mapeado los viajes tomados en la red de bicicletas de Boston.

El mapa le permite explorar viajes tomados en la red por hora del día, día de la semana, mes del año, en diferentes condiciones climáticas y por el género y edad del jinete. Una vez que haya utilizado estas opciones para filtrar los datos, los flujos de origen y destino se visualizarán en un mapa de Boston utilizando líneas de flujo curvas.

El uso de estas líneas curvas para mostrar los flujos origen-destino en el mapa parece mucho más eficaz que asignar rutas específicas (por ejemplo, utilizando la ruta más corta entre el origen y el destino), El uso de curvas más amplias para distancias más largas asegura que el Los flujos individuales de origen-destino pueden diferenciarse claramente en el mapa. Si se hubieran utilizado rutas en línea recta entre las estaciones de bicicletas individuales en lugar de estos flujos de líneas curvas, los flujos de origen-destino individuales serían mucho más difíciles de leer en el mapa. Probablemente también no habría sido tan estéticamente agradable como este mapa bastante bonito aspecto del flujo de tráfico entre las estaciones de Boston Hubway.

(Enormes) Redes de infraestructura en USA

Seis mapas que muestran la anatomía de la vasta infraestructura de Estados Unidos
Por Tim Meko - Washington Post

El plan del presidente electo Donald Trump de invertir $ 550,000 millones en nuevos proyectos de infraestructura en todo el país fue un tema central en su campaña. "Vamos a reconstruir nuestra infraestructura, que será, por cierto, insuperable. Y vamos a poner millones de nuestra gente a trabajar a medida que la reconstruimos ", dijo Trump. Los detalles todavía son turbios, pero parece que el plan dependerá de créditos fiscales para estimular la inversión privada.

Los mapas que está a punto de ver muestran el enorme alcance de la infraestructura de Estados Unidos usando datos de OpenStreetMap y varias fuentes gubernamentales. Proporcionan una idea de dónde pueden invertirse medio billón de dólares.

La red eléctrica

 Líneas de transmisión eléctrica


Existen más de 3.300 centrales eléctricas y unas 7.700 centrales eléctricas que producen y distribuyen electricidad a hogares, empresas y otros consumidores. Esa electricidad viaja a través de más de 160,000 millas de líneas de transmisión eléctrica de alto voltaje que llegan a todos los rincones del país.

Los expertos describen la red eléctrica de la nación como un mosaico de servicios públicos, con instalaciones de transmisión y distribución -algunas que datan del siglo XIX- que finalmente se descompondrán a menos que se inviertan cientos de miles de millones de dólares.


Ubicación de las centrales eléctricas de combustible de carbón, gas, hidroeléctrica y eólica, respectivamente


"Cuando empezamos a construir lo que se conoce como la red eléctrica, Thomas Edison no se sentó y desarrolló un plan nacional - construimos la red a medida que avanzábamos", dijo Otto J. Lynch, del Comité de Infraestructura Estadounidense de la American Society of Ingenieros Civiles.

Pero las líneas de décadas de antigüedad están soportando una carga más pesada de lo que estaban diseñados para llevar. "Estamos poniendo más tensión en nuestra red eléctrica que cualquier otro país en el mundo, con mucho", dijo.

No todo el mundo piensa que esta es una forma inteligente de gastar miles de millones de dólares, sin embargo. Randal O'Toole, un investigador senior del Instituto Cato, escribió en un blog que la inversión gubernamental en nuestra infraestructura eléctrica podría no ser necesaria. "Las empresas privadas y las agencias públicas ya se ocupan de este tipo de infraestructura, por lo que si el plan de Trump se aplicara a ellos, obtendrían créditos fiscales por gastar el dinero que hubieran gastado de todos modos", escribió. "Eso no es neutral de ingresos."

Puentes

En gris, todos; en rojo, los que necesitan reparación


Un estudio de 2016 realizado por la American Road & Transportation Builders Association encontró que casi el 10 por ciento de los 600.000 puentes en Estados Unidos son estructuralmente deficientes. Cada estado realiza sus propias inspecciones para determinar si un puente - desde aquellos que abarcan ríos y arroyos hasta los que atraviesan autopistas - es deficiente. Esto presenta un problema único con la creación de un conjunto coherente de normas de un estado a otro.

Iowa tiene el mayor número de puentes estructuralmente deficientes, con cerca del 20 por ciento de sus puentes - más de 5.000 - clasificados como tales. Según la base de datos del National Bridge Inventory, esto significa que el puente "tiene uno o más defectos estructurales que requieren atención". En Nebraska, los tramos más antiguos representan el 60 por ciento de los puentes deficientes - 1 de cada 5 puentes fueron construidos a principios de 1930. Delaware, por otra parte, tiene una colección más moderna de puentes, sin embargo el 75 por ciento de los puentes estructuralmente deficientes del estado se construyeron en los últimos 50 años.

Ductos

Hay cerca de 150.000 millas de oleoductos y más de 1.5 millones de kilómetros de gasoductos en los Estados Unidos. Desde 2010, los auges de fracking en el oeste de Pennsylvania, Virginia Occidental, Oklahoma y el oeste de Texas han llevado a una mayor producción de gas natural, junto con la necesidad de ampliar la infraestructura de tuberías.

Gran parte de la producción nacional de petróleo y gas proviene del Golfo de México, y casi la mitad de la capacidad de refinación del país se encuentra a lo largo de la costa del Golfo.


Pero construir una infraestructura para transportar el producto de un lugar a otro no siempre es fácil o políticamente conveniente. La reciente controversia en torno a Dakota Access Pipeline ilustra las dificultades en el enhebrado de un oleoducto a través de cientos de millas.

Además, varios accidentes de oleoductos y gasoductos de alto perfil, como uno en San Bruno, California, que mató a ocho, han presentado la necesidad de una mejor administración de tuberías y un mejor mantenimiento.

Ferrocarriles

Más de 160.000 millas de vías, 76.000 puentes ferroviarios y 800 túneles en todo el país son compartidos por cientos de operadores que transportan carga y pasajeros. Decenas de millones de jinetes, la mayoría en el noreste, dependen de Amtrak y otros servicios ferroviarios de cercanías cada año.

Tonelaje de carga por ferrocarril
Millones de toneladas por año


El corredor más cargado del ferrocarril del cargo en el país origina en Wyoming donde el carbón se envía a las plantas de la energía en el Midwest.

Aeropuertos

Nuestras vías respiratorias son las más ocupadas del mundo. En un período de tres días a principios de noviembre, Flightradar24, que registra el tráfico aéreo en vivo, mostró más de 160.000 vuelos que llegan o salen de los aeropuertos estadounidenses. Las rutas más transitadas se encuentran entre Chicago y Nueva York, Los Ángeles y San Francisco, y Los Ángeles y Chicago.

Durante el primer debate presidencial, Trump elogió los aeropuertos de Dubai, Qatar y China, comparándolos con aeropuertos estadounidenses como LaGuardia, Kennedy, LAX y Newark. "Nuestros aeropuertos son como de un país del tercer mundo", dijo.

Y estaba, al menos un poco, en lo cierto. Según el Skytrax World Airport Awards de 2016, el aeropuerto más alto de Estados Unidos fue el Aeropuerto Internacional de Denver, que llegó en el puesto 28. El aeropuerto de Kennedy fue el 59, y LAX apenas alcanzó los 100 primeros, llegando en el puesto 91.

Mientras tanto, los aeropuertos de Asia y el Pacífico, Europa y Oriente Medio clasificaron constantemente más altos.

Puertos y vías navegables interiores

Tráfico marítimo
Los 150 principales puertos de Estados Unidos


Plataformas petroleras en el Golfo de México
El Cuerpo de Ingenieros de los Estados Unidos estima que más del 95 por ciento del comercio exterior producido o consumido por los Estados Unidos se mueve a través de nuestros puertos. Según el World Shipping Council, el Puerto de Los Ángeles y el Puerto de Long Beach ocupan los primeros 25 puertos con mayor tráfico en el mundo, y varios puertos de la costa este están entre los 50 primeros.

Tonelaje de carga por vía navegable interior
Millones de toneladas por año


Nuestras vías navegables interiores - especialmente el sistema del río Misisipi - permiten el transporte de mercancías entre puertos interiores como Pittsburgh y Cincinnati a los del océano. Esta infraestructura es fundamental para el transporte de carbón desde las colinas de Appalachia a las centrales eléctricas aguas arriba y aguas abajo.

Lo que esto significa para el plan de Trump

Brian Pallasch, director gerente de relaciones gubernamentales e iniciativas de infraestructura de la Sociedad Americana de Ingenieros Civiles, dice que la falta de especificidad de Trump sobre sus planes es algo bueno. "Permite a la comunidad de infraestructura tener más aportes mientras la administración desarrolla el plan, permitiéndonos tener una conversación más amplia", dijo.

O'Toole no está de acuerdo. "El problema con una solución de arriba hacia abajo como la propuesta de Trump es que un tamaño no encaja en todos. Diferentes tipos de infraestructura tienen diferentes tipos de necesidades, y la solución financiera será diferente para cada uno ", dijo.

En el Congreso, su plan puede encontrar más apoyo entre los demócratas que los republicanos. El presidente de la Cámara de Representantes, Paul D. Ryan (R-Wis.), Expresó su falta de apetito por un enorme aumento en el gasto en infraestructura. "Hemos aprobado la ley de autopistas más larga, la ley de carreteras a largo plazo, por primera vez desde la década de 1990 hace apenas unos meses", dijo. "Eso ya está en el lugar en un 10 por ciento por encima del gasto inicial en transporte público y carreteras".

Redes de conmutación determinan nuevas megaregiones

Cuatro millones de conmutaciones revelan nuevas "Megaregiones"
A medida que los centros económicos crecen en tamaño e importancia, la determinación de sus límites se ha vuelto más crucial. ¿Dónde caes en el mapa?



Este mapa muestra las megaregiones de los Estados Unidos (representadas por colores) basadas en un análisis algorítmico de cuatro millones de conmutaciones (representadas como líneas).
ILUSTRACIÓN POR GARRETT DASH NELSON Y ALASDAIR RAE, PLOS UNO

By Betsy Mason - National Geographic


Una parte cada vez mayor de la población mundial está viviendo en lo que se conoce como megaregions -clústeres de ciudades interconectadas. El concepto de la megaregión tiene décadas de antigüedad y es bastante fácil de entender, pero su definición geográfica ha resultado ser bastante complicada.

Ahora, los investigadores han intentado mapear las megaregiones de los Estados Unidos contiguos estudiando los desplazamientos de los trabajadores estadounidenses.

A medida que las megaregiones crecen en tamaño e importancia, los economistas, los legisladores y los urbanistas necesitan trabajar en la coordinación de políticas a esta nueva escala. Pero cuando se trata de definir el alcance de una megaregión, se encuentran con los mismos problemas que los geógrafos y cartógrafos siempre han tenido al tratar de delinear áreas conceptuales. Debido a que las megaregiones se definen por conexiones-cosas como economías entrelazadas, enlaces de transporte, topografía compartida o una cultura común- es difícil saber dónde están sus límites.

Para tratar de resolver este problema geográfico, Garrett Nelson de Dartmouth College y Alasdair Rae, de la Universidad de Sheffield, utilizaron datos censales sobre más de cuatro millones de trayectos de cercanías y aplicaron dos análisis diferentes, uno basado en una interpretación visual y el otro enraizado en un algoritmo Desarrollado en MIT. Sus resultados y mapas aparecen hoy en la revista de acceso abierto PLOS ONE.



Un mapa muestra todos los trayectos de 50 millas o menos en la mayor área de la Bahía de San Francisco.

Una parte cada vez mayor de la población mundial está viviendo en lo que se conoce como megaregiones -clústeres de ciudades interconectadas. El concepto de la megaregión tiene décadas de antigüedad y es bastante fácil de entender, pero su definición geográfica ha resultado ser bastante complicada.

Ahora, los investigadores han intentado mapear las megaregiones de los Estados Unidos contiguos estudiando los desplazamientos de los trabajadores estadounidenses.

A medida que las megaregiones crecen en tamaño e importancia, los economistas, los legisladores y los urbanistas necesitan trabajar en la coordinación de políticas a esta nueva escala. Pero cuando se trata de definir el alcance de una megaregión, se encuentran con los mismos problemas que los geógrafos y cartógrafos siempre han tenido al tratar de delinear áreas conceptuales. Debido a que las megaregiones se definen por conexiones-cosas como economías entrelazadas, enlaces de transporte, topografía compartida o una cultura común- es difícil saber dónde están sus límites.

Para tratar de resolver este problema geográfico, Garrett Nelson de Dartmouth College y Alasdair Rae, de la Universidad de Sheffield, utilizaron datos censales sobre más de cuatro millones de trayectos de cercanías y aplicaron dos análisis diferentes, uno basado en una interpretación visual y el otro enraizado en un algoritmo Desarrollado en MIT. Sus resultados y mapas aparecen hoy en la revista de acceso abierto PLOS ONE.

El mapa anterior muestra todos los trayectos de 50 millas o menos (representados por líneas rectas entre los puntos de inicio y de fin) que rodean el área de la Bahía de San Francisco, una de las megaregiones más emblemáticas del país. Los viajes más cortos y de mayor volumen son de color amarillo, con rutas de volumen más largas y más bajas en rojo. En esta imagen es fácil ver que los principales centros de trabajo están en ciudades, incluyendo San Francisco, Oakland, San José y Sacramento, y que están muy conectados. (Véase "A Commuter Revolution: How Cities Are Collaborating to Solve the Challenges of Sustainable Urban Transport")

Pero ¿dónde deberían los planificadores dibujar los bordes de una megaregión que abarca esta actividad? ¿Qué conexiones son estadísticamente significativas? ¿Cuáles son importantes para la planificación del tránsito regional? ¿Deben centrarse en las ciudades que rodean la bahía, o es Sacramento tan importante para la economía del área de la bahía?
Para respuestas a estas preguntas, Nelson y Rae recurrieron a una herramienta basada en algoritmos diseñada por el Senseable City Lab del MIT para reconocer matemáticamente a las comunidades. El algoritmo sólo considera la fuerza de las conexiones entre los nodos (más de 70.000 sectores censales en este caso), ignorando las ubicaciones físicas. Esto hizo una buena prueba de la "primera ley de geografía" de Waldo Tobler: que las cosas que están cerca de cada una están más relacionadas que las que están más separadas.



La megaregión Minneapolis-St. Paul se ve diferente cuando se utiliza un enfoque visual (izquierda) o un enfoque algorítmico (derecha).

Los resultados del análisis algorítmico llevaron a cabo algunas limpiezas e iteraciones, como la eliminación de trayectos superlargos entre lugares como Nueva York y Los Ángeles, excluyendo nodos con conexiones muy débiles, para producir un mapa coherente de megaregiones plausibles. La diferencia entre los enfoques visuales y matemáticos se puede ver en el mapa arriba de la Minneapolis-St. Paul.

En el análisis visual a la izquierda, la actividad se centra claramente en las ciudades gemelas y se extiende hacia el exterior concéntricamente, con conexiones más débiles a las ciudades circundantes. Pero, ¿dónde termina la megaregión de ciudades gemelas? ¿Debería incluirse St. Cloud? ¿Qué pasa con Rochester? En el mapa a menor escala a la derecha, el algoritmo asignó una amplia franja de ciudades circundantes más pequeñas, incluyendo Fargo, Dakota del Norte, a la megaregión basada en trayectos de desplazamiento. Aquí, el área de ciudades gemelas se presenta como el más grande de los múltiples centros de actividad. (Vea "The City Solution: Why Cities Are the Best Cure for Our Planet’s Growing Pains")



Un algoritmo asignó las secciones de un censo (puntos) a 50 megaregions (colores).


Una de las decisiones que tomaron los investigadores fue limitar el algoritmo a 50 megaregiones, lo que se puede ver en el mapa anterior, donde cada nodo está coloreado según la región a la que pertenece. Esto hizo que el mapa fuera más plausible visualmente. Mientras que 50 puede sonar como un número arbitrario, tiene sentido matemáticamente porque un porcentaje muy alto de conmutaciones se encuentran totalmente dentro de una megaregion en relación con los caminos que cruzan los límites entre las regiones.

Estas megaregiones algorítmicas son más fáciles de interpretar en el mapa en la parte superior del post, que muestra las conexiones. Hay algunos resultados aparentemente extraños, tales como el límite agudo que sigue la línea del estado de Nueva York-Connecticut o la megaregion pequeña, manchada verde que flota entre Birmingham y Dallas. Claramente, al ignorar la información geográfica y al no haber entendido el carácter cultural del país, el método estadístico no consiguió todo correcto.

Así que Nelson y Rae combinaron los dos métodos para trazar límites finales alrededor de las megaregiones del país. Comenzaron dibujando líneas alrededor de los puntos en el mapa de arriba. Posteriormente, superpusieron esas formas en el mapa de flujo en la parte superior del puesto y reinterpretaron los límites para eliminar los valores atípicos y enfatizar la continuidad geográfica. El resultado es el mapa de abajo, que elimina algunas rarezas visuales. Por ejemplo, el área verde manchada ha sido absorbida por la megaregión de New Orleans-Delta, y una gran franja del oeste con una población relativamente baja no está incluida en ninguna megaregión.



Combinando enfoques visuales y matemáticos se obtuvo este mapa de megaregiones de los Estados Unidos.

Los investigadores esperan que su enfoque sea un primer paso para una mejor comprensión de la geografía económica del país. El mapa es claramente un trabajo en progreso, y algunas áreas todavía no parecen correctas: la división del área de tres estados de la ciudad de Nueva York en dos megaregiones, por ejemplo. Y no estoy convencido de la megaregion de Bay Area-Sacramento donde vivo debe extender todo el camino a Nevada. ¿El mapa asigna su hogar y lugar de trabajo a una megaregión que tiene sentido para usted?

Brexit: Londres sigue siendo central en directorios enlazados europeos

La ciencia de las redes muestra de Londres está en el corazón de la élite corporativa del mundo
Muchas ciudades del Reino Unido son fundamentales, pero pueden sufrir con Brexit, sostiene Frank Takes

LSE Business Review




En este artículo de blog, investigamos la posición del Reino Unido dentro de la red de poder corporativo global. Las empresas no son actores individuales del mercado, pero por lo general están incrustados en densas redes de poder y control, por ejemplo basado en la propiedad o directivas entrelazadas. El grupo de investigación de la red corporativa CORPNET de la Universidad de Ámsterdam estudia estas redes como parte de un programa de investigación de cinco años financiado por el Consejo Europeo de Investigación (ERC). La idea general detrás de enfoque llamado "ciencia de las redes" del grupo es que mediante el estudio de un sistema de interacción (la economía global) en lugar de simples sumas y los promedios de los individuos de los sistemas (actividad económica y el comportamiento de las empresas / países), obtenemos nuevos conocimientos en el sistema considerado.

Posición del Reino Unido y Londres

A principios de 2016, nuestro grupo de investigación estudió la organización de la élite corporativa global desde una perspectiva de red. Estamos visualizar las relaciones entre las ciudades de todo el mundo en función de si las empresas en estas ciudades estaban involucrados en los enclavamientos de mesa: Compartimos directores de alto nivel entre las empresas. Para aprender más sobre el cuerpo sustancial de literatura sobre las causas y consecuencias de los enclavamientos, ver la excelente revisión del artículo de Mark Mizruchi.

Obtenemos una denominada red de ciudades conectadas firmemente que consiste en 24.747 ciudades (los nodos), conectados a través de los lazos 874,810 placa de bloqueo distintos (los durmientes). El centro estricto de esta red, que consiste en el 409 (1.65 por ciento) la mayoría de las ciudades bien conectadas en todo el mundo, se muestra en la figura 1. En esta figura, un nodo (objeto) representa una ciudad, el color de un objeto se corresponde al país, y el tamaño de un nodo se basa en cómo el centro de este nodo es con respecto a los otros nodos, basado en la estructura de la red. Intermediación centralidad es una métrica de red que indica la frecuencia con un nodo está en un camino más corto entre otros nodos. Mide la posición de corretaje de ese nodo, en nuestra red de ciudad correspondiente a la contribución de una ciudad a la conexión de otras ciudades en todo el mundo.

Figura 1: El centro de la red de la ciudad basado en directorios enlazados. color de nodo corresponde a otro de la ciudad, tamaño de los ganglios es proporcional al valor de intermediación centralidad de la ciudad.



Es evidente que Londres tiene, con mucho, la posición más dominante en esta red. A nivel mundial, Londres juega un papel crucial en la conexión de la élite corporativa global a través de cortas longitudes de trayectoria. Por otra parte, observamos que, en general, hay un gran número de ciudades británicas (aunque sea como resultado de la posición del centro de Londres) presente en el centro de esta red. Más específicamente, a pesar de que solamente 723 (2,9 por ciento) de las ciudades de la red global de 24.747 ciudades se encuentran en el Reino Unido, 69 (16,9 por ciento) de las ciudades en el pequeño centro de 409 ciudades es británico. Esto demuestra cómo, en promedio, las ciudades del Reino Unido son casi seis veces más dominante en el centro de la red de ciudades de un país promedio.

El Reino Unido, y en particular, de Londres, es de hecho el núcleo de élite corporativa del mundo. Londres no es sólo un controlador de acceso a través del cual el Reino Unido está conectada con el resto del mundo, pero también se conecta élite corporativa del continente europeo, por ejemplo, a los Estados Unidos, el Oriente y los antiguos países de la Commonwealth británica. Durante la campaña Brexit, a menudo se argumenta que, en general, la ciudad fue en gran medida a favor de permanecer en la UE (véase, por ejemplo, esta encuesta por CSFI). Por el contrario, los defensores Brexit afirmaron que Gran Bretaña es un país bien desarrollado y globalmente integrada que puede sostenerse por sí mismo dentro de la economía mundial, sin la necesidad de la Unión Europea. Sin embargo, en comparación con Europa, ¿cómo está dividida propio Reino Unido en sí mismo? ¿Qué efecto tiene una estructura corporativa bien organizado y conectado?

Detección de comunidades

Para responder a la pregunta antes mencionada, vamos a volver "consultar" a la red, y tratar de derivar las comunidades de la red de la ciudad basado en enclavamientos de mesa. Identificamos grupos de nodos (ciudades) que están más estrechamente relacionados entre sí, que con el resto de la red. La detección de comunidades es un método bien conocido en el campo de la ciencia de red que permite a uno encontrar estos grupos densamente conectadas de nodos de la red, basada sólo en la estructura de la red, por lo que sin ningún conocimiento previo en lugar de conexiones de la red. Aquí se utiliza la maximización de la modularidad utilizando el método de Lovaina, una técnica bien conocida de computacionalmente eficiente para encontrar comunidades que, mediante el canje de los nodos entre las comunidades, trata de optimizar el valor modularidad que indica la calidad de la división de la red en las comunidades. Si utilizamos este algoritmo en la mencionada red de la ciudad global y enfoque en Europa, tenemos la división de las ciudades en las comunidades como lo indican los colores en la Figura 2.

Figura 2: La parte europea de la red de ciudades globales. Los colores corresponden a las comunidades. Los lazos se han omitido para facilitar la lectura de la figura.




A partir de la Figura 2, se puede observar que un número de comunidades que abarcan varios países se encuentran por el algoritmo: existe una comunidad de Alemania, Suiza, Austria, Hungría y los países ex yugoslavos, una comunidad de ciudades en los países "Benelux" (Bélgica , países Bajos, Luxemburgo), una comunidad de países del sur de Europa, entre ellos Francia, España e Italia (pero no Portugal, que está más fuertemente conectada a Brasil y América Latina, no se visualizó aquí). La República Checa y Eslovaquia forman una comunidad muy unida, y también lo hacen los países escandinavos, a excepción de Finlandia, que aparentemente está más estrechamente conectada en una comunidad con Estonia. ciudades de Polonia no pertenecen claramente a ninguna comunidad en particular, y se mezclan entre las comunidades en torno a Rusia, Alemania y Escandinavia. Interesante y digno de notar aquí es que no hay información sobre la geografía de Europa se puso en el algoritmo de detección de la comunidad. Los resultados se derivan exclusivamente de la estructura de la élite corporativa a través de los enclavamientos de mesa.

Volviendo al Reino Unido; En la Figura 2 vemos cómo las ciudades británica parece estar en una comunidad junto con Irlanda, aparentemente posando en su conjunto. Cabe señalar que una parte justa de los enclavamientos de mesa también se produce entre las empresas dentro de las ciudades, lo que resulta en los denominados libre bucles en las redes. En particular, Londres tiene una fuerte auto-loop extraordinaria, ya que la ciudad cuenta con un gran número de empresas que se entrelazan entre sí, creando un lazo que es más fuerte que cualquier otro lazo. Una forma de mirar estas libre bucles es decir que de alguna manera indican la estructura de poder interna de una ciudad. Curiosamente, si en la red de ciudades globales que la búsqueda de las comunidades en la red con estas libre bucles, la comunidad empresarial británica se deshace en un total de 19 comunidades separadas, como se muestra en la Figura 3, la separación de Londres desde el resto del Reino Unido. Las comunidades resultantes tienen un carácter regional clara, y ya no son tan bien conectadas como estaban con poder integrador de Londres. Esto sugiere que puede haber consecuencias considerables para la conexión internacional de ciertas regiones del Reino Unido, si el Brexit alguna manera dar lugar a una separación particular de estas regiones de la ciudad.

Figura 3: La parte británica de la red de ciudades globales. Los colores corresponden a las comunidades que se encuentran sin el poder integrador de Londres.

Observaciones finales

Sobre la base de estos resultados, se podría decir que internamente, el Reino Unido es quizás tan dividida como la propia Unión Europea, es decir, no puede querer a sobreestimar su unidad. Al menos está fuertemente orientado regionalmente la élite corporativa en el propio Reino Unido, aunque eclipsado por el poder integrador de la ciudad. Por supuesto, queda por ver cuáles son las consecuencias precisas de un Brexit en un sistema corporativo tales como la considerada en esta entrada del blog. No obstante, dada la posición clave de Londres y el Reino Unido en la red global, es probable que los cambios locales en la estructura corporativa de las empresas en el Reino Unido pueden influir significativamente en el Reino Unido, así como el sistema global en su conjunto, teniendo en cuenta la dominante la posición de, en particular, la ciudad de Londres.

Aparte de los resultados obtenidos anteriormente para el Reino Unido, esperamos que esta entrada del blog corta proporciona una cierta penetración en cómo la ciencia de la red es capaz de revelar patrones que no son directamente visibles desde el estudio de los datos de los objetos mismos, pero son evidentes en la perspectiva de la red.

♣♣♣

Notas:

• Esta entrada de blog apareció originalmente en CORPNET, y se basa en el autor de Where is the global corporate elite? A large-scale network study of local and nonlocal interlocking directorates, en coautoría con E. M. Heemskerk, J. García-Bernardo y M. J. Huijzer. Próxima en Sociologica de 2016.
• El puesto le da los puntos de vista de sus autores y no representan la posición de LSE Business Review o la London School of Economics.
• Crédito de la imagen del día: CorpNet
• Antes de comentar, por favor lea nuestra política de comentarios

Que tan global sos de acuerdo a tu posicionamiento en Twitter

¿Cuán ciudadano global es usted?

Medium

En Teleport todo es sobre las ciudades y la libertad de elegir en cómo se divide su tiempo entre ellas. Después de vivir en 9 países (y 17 ciudades) tengo la curiosidad por lo que los amigos de un ciudadano global y gráficos de la ciudad realidad se vería así. Así que aquí está la mía (@keskkyla):


clic para ver una versión interactiva y seguir leyendo para obtener la suya!

¿Quieres ver la suya? Sigue leyendo …

Desde que Facebook ha cerrado el acceso de terceros al propio grafo personal, empecé a cortar junto grafos interactivos de la ciudad a partir de datos de Twitter. Esencialmente estoy buscando en el campo de texto ubicación de todos mis seguidores de Twitter que estoy siguiendo, así y tratar de identificar a sus ciudades de interés. Sólo estoy mirando a las personas que siguen unos a otros como tales relaciones tienen una mayor probabilidad de ser más significativa y sólo estoy centrado en ciudades enumeradas en el campo de ubicación, aunque la ubicación etiquetada tuits podría resultar interesante.
Aquí están dos gráficos de nuestra co-fundador Balaji S. Srinivasan por ejemplo. Ser parte de la A16Z, Stanford y la comunidad Bitcoin sin duda tiene conexión a otro nivel!



Tuve que hacer uno sin los nodos sólo para tener una idea de las geografías conectados sin todos los excesos imagen.
¿Qué piensan ustedes? ¿Estos gráficos capturan algo intrínsecamente interesante? ¿Le ven el valor de la integración de estos para nosotros perfiles Teleport en lugar de o además del mapa de ubicación actual?

https://my.teleport.org/users/silver/

¡Déjame saber lo que piensas!
Si bien no hemos integrado esta en nuestro producto, estoy feliz para generar el gráfico como un hecho aislado. Por favor Retwittear a conseguirse en la lista:

No se olvide de compartir el amor haciendo clic en el corazón al final del puesto o seguir leyendo más de Silver Keskkula.

Redes de comercio marítimo (densas y animadas)

Esta es una visualización increíble de las rutas marítimas del mundo
por Brad Plumer | Vox

Cerca de 11 millones de toneladas de material deja llevar por todo el mundo cada año por buques de gran tamaño. Ropa, TV de pantalla plana, grano, automóviles, petróleo - el transporte de estas mercancías de puerto a puerto es lo que hace que la economía mundial va 'redondo.

Y ahora hay una gran manera de visualizar todo este proceso, a través de este mapa interactivo impresionante desde el Instituto de Energía de la UCL:

Created by London-based data visualisation studio Kiln and the UCL Energy Institute

Puede utilizar las palancas en la parte superior del mapa para derribar las naves por tipo - portacontenedores (amarillo), graneleros secos (azul), los petroleros y combustibles (rojo), gaseros (verde), y barcos que transportan vehículos (púrpura) - o hacer zoom en las diferentes regiones.

Los investigadores reunieron datos de los miles de barcos comerciales que se movían a través del océano en 2012. Luego trabajaron con el estudio de visualización de datos del horno para que el mapa. Aquí están algunos puntos destacados aseado de jugar con la cosa:

1) Se puede trazar los contornos de los continentes exclusivamente al ver las rutas de envío

(Shipmap.org)

Puede alternar el mapa de modo que sólo muestra las principales rutas de navegación y nada más. Incluso en este caso, se puede ver claramente los continentes, con excepción de la región por encima del círculo polar ártico, donde viajan pocos barcos. (Aunque esto puede cambiar a medida que el hielo marino de verano mantiene en retroceso.)

También puede ver algunas de las principales vías fluviales en las que los grandes barcos pueden navegar - al igual que el río Amazonas, en el norte de Brasil, o el río San Lorenzo que permite a los barcos para viajar desde el Atlántico hasta los Grandes Lagos, o el complejo de Volga-Báltico navegable en Rusia.

También es fácil de detectar algunos centros de la economía mundial con este mapa. Las líneas rojas encima de los barcos que llevan trazas de combustibles líquidos - petróleo crudo o de gasolina. Como se puede ver, tanto en Louisiana y Texas son los principales centros de hidrocarburos. También hay gruesas líneas rojas que salían de la terminal de Valdez en Alaska, que está en el extremo sur de la tubería de Alaska, con lo que el petróleo de los campos en el norte.

2) Hay un importante cuello de botella del envío alrededor de Malasia y Singapur

(Shipmap.org)

Una de las rutas marítimas más importantes del planeta es el estrecho de Malaca, la ruta más corta entre el Pacífico y el Índico, que se puede ver aquí como una línea congestionada de barcos que viajan más allá de Singapur, Malasia e Indonesia. Alrededor del 40 por ciento del comercio mundial pasa a través de este estrecho cada año, incluyendo gran parte del crudo que va desde el Oriente Medio a China.

Pero el angosto estrecho también es vulnerable a la interrupción - y en los últimos años, ha habido un repunte de los ataques de piratas en estos estrechos. Técnicamente, los tres estados limítrofes - Singapur, Malasia e Indonesia - son responsables de la seguridad en esta región, defendiéndola contra la piratería, sino porque es tan crucial, los EE.UU., China, India y Japón han prestado asistencia en la obtención de la región .

Desafortunadamente, no hay forma fácil de solucionar. Los buques que no caben por el estrecho (su profundidad mínima es de aproximadamente 82 pies) tienen que tomar un desvío de miles de millas más al sur.

3) En el año 2012, la mayoría de los barcos mantuvo alejado de Somalia

(Shipmap.org)

A partir de alrededor de 2005, los piratas armados de Somalia comenzaron la intensificación de las incursiones de los buques que viajan alrededor del Cuerno de África. Algunos analistas argumentaron que la pesca ilegal de barcos extranjeros en la región había conducido inicialmente muchos pescadores somalíes para formar milicias armadas para defender sus aguas. Pero aquellos grupos más tarde se volvieron a apoderarse de los buques de carga y la celebración de los equipos de rescate.

Para el año 2012, los piratas estaban costando barcos comerciales entre $ 900 millones y $ 3.3 mil millones por año. Y, como se puede ver en los mapas anteriores, muchos barcos se mantuvieran alejados de la costa de Somalia después de salir del estrecho de Mandeb entre Yemen y Yibuti, que conduce hasta el canal de Suez.

Pero eso fue también la piratería somalí pico. En los años siguientes, las incursiones parecen haber disminuido drásticamente. Las compañías navieras aumentaron su seguridad en el barco mientras que varios militares desplegados buques armados para patrullar la región. Según la mayoría de las cuentas, parece haber funcionado.

4) Los buques tienen que moverse en rutas ordenadas en espacios reducidos, como el Canal Inglés

(Shipmap.org)

Los investigadores han señalado que "mientras que los buques pueden moverse libremente a través del océano abierto, las rutas están predeterminados más cerca de la tierra." Esto es evidente en el Canal Inglés, donde los barcos necesitan moverse en Niza, carriles aseado - como si se tratara de una carretera de dos carriles.

5) Se puede ver barcos esperando su turno en el Canal de Panamá

(Shipmap.org)

Cada año, cerca de 15.000 barcos pasan por el Canal de Panamá que conecta los océanos Pacífico y Atlántico. Sólo unos pocos barcos pueden pasar por las esclusas estrechos en un momento en que suben y bajan usando el agua del lago por encima lentamente. Así barcos anclan fuera del canal, a veces durante semanas, mientras esperan su turno asignado. (En total, alrededor de 30 a 40 barcos grandes pasan por el canal cada día.)

Para hacer frente a la próxima generación de grandes buques portacontenedores, el Canal de Panamá se encuentra en expansión, con un juego adicional de esclusas en el Atlántico y el Pacífico. Incluso esta expansión, sin embargo, no será capaz de manejar el mayor conjunto de buques portacontenedores - que puede ser tan grande como cuatro campos de fútbol de extremo a extremo establecidos.

Por lo tanto, ¿qué hacen esos gigantes? Nicaragua ha pensado en la construcción de su propio canal, grande para dar cabida a estos barcos, pero que nunca se puede conseguir construido (y es un fracaso para toda una serie de razones). Así que, por ahora, los grandes barcos todavía tienen que recorrer todo el camino alrededor de América del Sur.

6) Los buques del mundo son una fuente importante de emisiones de dióxido de carbono

(Shipmap.org)

Hay un enorme costo de todo este envío. Los barcos tienen que quemar una gran cantidad de combustible líquido, y en 2012, acabaron emitiendo alrededor de 796 millones de toneladas de dióxido de carbono. Los investigadores señalan que eso es más que "el conjunto del Reino Unido, Canadá o Brasil emiten en un año." O, dicho de otra manera, el envío es responsable de alrededor de un 3 a 4 por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero de origen humano.

Ahora, esto sigue siendo mucho más eficiente que el envío de todas esas cosas por tierra o por aire. Aún así, los investigadores han estado buscando formas de reducir el tamaño de la huella de carbono del sector del transporte marítimo. Nate Berg corrió a través de algunas de las mejores ideas aquí: "A partir de las mejoras tecnológicas, tales como timones y hélices readaptadas a mejorado de enrutamiento tiempo, las compañías navieras están viendo muchas maneras de mejorar su eficiencia."

La polarización bolivariana en Twitter

El uso de Twitter para investigar la polarización política
Analizando 16 millones de tweets de más de 3 millones de usuarios tras la muerte de Hugo Chávez en Venezuela, los investigadores españoles cuantificar el alcance de la polarización en Caracas

American Institute of Physics
Eurekalert


Este mapa muestra los resultados políticos de las 2013 elecciones locales de Venezuela (Libertador, en rojo, por el oficialismo; Chacao, Sucre, Baruta y El Hatillo en azul para la oposición). El blanco representa las zonas despobladas, áreas urbanizadas amarillo y rosa de los barrios más pobres. Las curvas de nivel se muestran representan las funciones de densidad de la probabilidad de que un tweet asociado con el oficialismo o de la oposición había sido publicado por un usuario geolocalizada en una determinada posición.


CRÉDITO: AJ MORALES / UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

WASHINGTON, DC- Nos gustaría creer que nuestras opiniones son matizadas, equilibradas, nobles, sabias y, sobre todo, únicas, pero por desgracia no lo son - o eso dice Twitter. Muy a menudo, los que nos involucramos con el sitio de medios sociales populares son como de mente, y la vorágine electrónica subsiguiente de misivas de 140 caracteres más a menudo sirve para reforzar, nosotros y ellos tirando más a lo largo en la dirección que ya estábamos en tendencia hacia - de modo que al final del día, todos tweet a los conversos.

Todo lo que el sonido y la furia pueden significar algo, sin embargo: los investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid, en España han desarrollado recientemente un modelo para detectar el grado en que una conversación en Twitter - y por lo tanto el argumento sin conexión real y el clima político - está polarizado.

Según los investigadores, un grupo está "perfectamente polarizada" sobre un tema determinado cuando se ha dividido en dos grupos de igual tamaño que sostiene opiniones contrarias. La muerte en 2013 del presidente de Venezuela, Hugo Chávez, conocido por sus seguidores como El Comandante, a condición de un estudio ideal caso, con los opositores del político fallecido repentinamente envalentonados para hablar y simpatizantes agitaron para elogiar y venerar.

"Una sociedad políticamente polarizada implica varios riesgos, como la aparición de radicalismo o guerras civiles. Estábamos interesados ​​para averiguar cómo se puede detectar la polarización política, y por lo tanto ser fijado", dijo Rosa María Benito, profesor de la Universidad Politécnica de Madrid .

Esta semana en la revista Caos, desde AIP Publishing, Benito y sus colegas describen la construcción y las implicaciones de su modelo, que ahora se puede aplicar a cualquier red para detectar su grado de polarización.

Benito y sus colegas desarrollaron por primera vez un modelo computacional para estimar el efecto que una minoría de individuos influyentes, o "usuarios de élite," tuvo en la opinión de cualquier usuario dado en base a la opinión promedio de sus vecinos. Como era de esperar, la mayoría de estos usuarios de élite eran los políticos, los periodistas y las cuentas de los medios de comunicación con posiciones políticas muy conocidas. El modelo produjo una distribución opinión, que da la probabilidad de que un individuo al azar tiene una opinión dado. Luego, los investigadores propusieron un índice para cuantificar el grado de la polarización de la distribución resultante.


Esquema de la influencia proceso de expansión en el modelo de estimación opinión. (A) muestra los nodos en la red de semillas, de color de acuerdo con su respectiva ideología. (B) muestra la red en t = 0, antes de que las semillas empiezan a propagar su influencia. (C) muestra el estado de la red en t = 1. (d) muestra el estado de la red en t = n / 2. (E) Muestra el estado final de la red en t = n. (F) y (g) Las visualizaciones de dos ejemplos del resultado del modelo de formación de opinión al conjunto de datos venezolano por días no polarizada (f) y polarizadas (g).

"El índice se inspira en el momento dipolar eléctrico de una molécula", dijo Benito. "Estamos cuantificar la distancia entre las dos opiniones mediante la determinación del centro de gravedad de las opiniones positivas y negativas."

Benito y sus colegas descargaron más de 16.383.490 mensajes escritos por 3.173.090 usuarios de Twitter desde un mes antes y un mes después de la muerte de Chávez el 5 de marzo de 2013, un total de 56 días. Utilizaron estos mensajes para crear redes de retweet, en el que retweets podrían considerarse un indicador de la influencia y la adopción de las ideas, y aplicaron su modelo de índice y la polarización de las redes.

Una vez montado, esta confluencia de datos les dio un desglose del día a día de la medida de la polarización política en Venezuela en el transcurso de 56 días. Los investigadores encontraron que durante los días más críticos de la conversación - entre la muerte y el funeral de estado de Chávez - polarización cayó a sus niveles más bajos, debido al hecho de que los usuarios extranjeros se unieron a la conversación. Esto causó temporalmente la estructura polarizada de la red a desaparece hasta la campaña política electoral comenzó seis días después.

Benito y sus colegas luego trazan los tweets geolocalizados en un mapa de Caracas, la capital venezolana, y compararon la polaridad expresó - oficialismo o de la oposición - con los registros de votación y las afiliaciones políticas de cada municipio, encontrando una fuerte correlación entre la dos. Este mismo enfoque podría aplicarse para hacer "mapas de polarización" políticos de otras ciudades también.

El trabajo futuro para Benito y sus colegas incluirá la generalización de la metodología de la polarización para su aplicación a las situaciones con más de dos polos, y la medición de la aparición de la polarización en un ámbito más amplio de situaciones políticas. En última instancia, Benito y sus colegas explorarán estrategias que podrían ayudar a reducir la polarización en las sociedades.


El artículo, "Measuring Political Polarization: Twitter shows the two sides of Venezuela," es escrito por A. J. Morales, J. Borondo, J. C. Losada, y Rosa M. Benito. Aparecerá en el journal CHAOS el 31 de Marzo de 2015 (DOI: 10.1063/1.4913758). Luego de esa fecha puede ser accesado en : http://scitation.aip.org/content/aip/journal/chaos/25/3/10.1063/1.4913758

La geografía del #18F

Mapa con el impacto global de la Marcha del Silencio por Nisman en Twitter
Una visualización basada en 100.0000 publicaciones en 140 caracteres reflejó las repercusiones que tuvo la convocatoria del #18F a un mes de la muerte del fiscal Alberto Nisman, se registraron más de 1400 tuits por minuto durante la marcha
Por Guillermo Tomoyose  | LA NACION
 
En base a 100.000 publicaciones geolocalizadas en Twitter, la marcha del silencio a un mes de la muerte del fiscal Alberto Nisman se reflejó en diversas partes del mundo, bajo las etiquetas #18F, #marchadelsilencio y #LaMarchadelSilencio, uno de los hashtags que se posicionó como uno de los temas más conversados en la plataforma de microblogging.



La visualización se realizó en base a los tuits geolocalizados desde las 17.30 hasta las 21.30, cuando la convocatoria ya había finalizado. A su vez, los 140 caracteres de la red de microblogging también fueron el escenario para aquellos que no estaban de acuerdo con la convocatoria y se expresaron en la etiqueta #TodosconCristina, en apoyo a la presidenta.

Pasadas las 18, en Twitter se registró el mayor pico de publicaciones por minuto, con más de 1400 tuits por minuto bajo las etiquetas #18F, #marchadelsilencio y #lamarchadelsilencio.

Unidos por la disputa: Red de conflictos fronterizos

Este grafo circular muestra cómo casi todos los países del mundo tiene una frontera disputada
ARMIN ROSEN - Business Insider


Las fronteras de los países del mundo no cambian a menudo más. Y cuando lo hacen, es una gran noticia.

El acuerdo de paz que permitió que Sudán del Sur se desprenda del resto de Sudán en 2011 se produjo después de décadas de guerra. Los intentos de volver a dibujar las fronteras internacionales por la fuerza, al igual que 1991 la invasión de Saddam Hussein de Kuwait, o la anexión rusa de Crimea año pasado, provocaron grandes crisis internacionales. Incluso si algunas fronteras están en duda - ¿quién sabe si las partes kurdas de Irak permanecerán parte de Irak en el largo plazo, o donde la frontera entre la India y Pakistán debería ser en realidad - se necesita mucho para cambiarlos realidad.

Pero esto contradice el hecho de que cientos de lugares están en disputa.

Las fronteras son esencialmente artificial en la naturaleza. Son realmente sólo líneas en el mapa que el resto del mundo acepta suficiente para integrarse en los regímenes políticos y jurídicos globales aplicables. Y esa aceptación tiene numerosas excepciones - los casos en que los países están de acuerdo en que la línea en el mapa debe ser.

Como esta infografía de Rob McConnell demuestra, hay una serie vertiginosa de las disputas territoriales activos en todo el mundo. Las gráfico muestra que tiene una carne frontera con quién, y también que las regiones son las más en disputa.

La difusión del #IceBucketChallenge

Así explotó en Twitter el #IceBucketChallenge
TN
El baldazo con agua fría es furor. Por eso te presentamos el resumen actualizado de las personas que participaron y un increíble mapa con la viralidad de esta movida solidaria en el mundo.

FUROR. Así explotó el #IceBucketChallenge en el mundo.

Sin repetir y sin soplar: ¿quiénes participaron del #IceBucketChallenge? En TN tenemos a todos estos: Mark Zuckerberg, Bill Gates (y en esa nota también están Mickey Rourke y Satya Nadella, de Microsoft), Steve Ballmer (y pueden ver a Jeff Bezos, Larry Page y Sergey Brin), Charlie Sheen, Dave Grohl, Jimena Barón, Kun Agüero, los noticieros de El Trece, Mourinho, Su Giménez, Marcos Rojo y Liam Gallagher. Uff, un montón. Ah, también hay7 casos donde el baldazo de agua fría terminó mal... y OTROS 7 casos en los que la gente sigue fallando.

Además, la cuenta @Twitterdata armó un mapa con la evolución del #iceBucketChallenge, con especial enfásis en cómo estalló en todo el mundo el 17 de agosto.

¿QUÉ ES LA ELA?

La esclerosis lateral amiotrófica es una enfermedad de la que aún se desconocen las causas y para la que no hay tratamiento. En las últimas semanas, diferentes personalidades se sumaron a la campaña y se tiraron un balde de agua fría para concientizar y recaudar plata contra la ELA.
La enfermedad afecta a las células nerviosas del cerebro y de la médula espinal. Debido al efecto progresivo sobre la acción de los músculos voluntarios, los pacientes en las etapas finales de la enfermedad pueden quedar totalmente paralizados y sienten "un frío en diferentes partes del cuerpo".

Para conocer más sobre la esclerosis lateral amiotrófica podés hacerlo en www.asociacionela.org.ar, por correo electrónico al info@asociacionela.org.ar o telefónicamente 4334-4844 y 4334-4343 y 4334-2706

Si queres colaborar, podes hacer una transferencia bancaria:


BANCO DE LA NACIÓN ARGENTINA / CUENTA CORRIENTE ESPECIAL : SUC 0010 NÚMERO: 10523931 / CBU: 0110001340000105239312 / CUIT: 30712161201

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

Mapas de amistad en dispositivos móviles

Crean un mapa de la amistad basado en las redes sociales y dispositivos móviles
Investigadores analizaron diversas servicios on line y de geolocalización de usuarios para crear un modelo que pueda ayudar a estudiar la propagación de información o rumores. 
Por Miguel Ángel Criado  | Materia (bajo licencia Creative Commons) - La Nación

 
Un usuario consulta su cuenta de Twitter desde un teléfono móvil. Un estudio sobre las redes sociales busca analizar el funcionamiento de los rumores en base a los datos que se generan en diversas plataformas on line. Foto: Reuters
Nos hacemos amigos de aquellos con los que estamos más tiempo y pasamos más tiempo con los amigos. Sobre esa lógica, expertos en sistemas complejos han analizado la dinámica de tres redes sociales para crear un modelo sobre la amistad. La combinación entre conexiones sociales y su desarrollo en movilidad permite explorar mejor cómo nos relacionamos y con quién. El modelo servirá para anticipar la propagación de la información, rumores y, en menor medida, patrones para hacer nuevos amigos.

El estudio de las redes sociales humanas, entendido aquí en su sentido original, no referido a las de internet, se ha visto muy favorecido por la explosión de éstas últimas. Twitter, Facebook, Flickr o Instagram se han convertido en grandes aliados de los científicos sociales para entender cómo se forman y cómo son las relaciones entre las personas. Otro de los grandes objetos de su estudio es la movilidad, clave para diseñar sistemas de transporte, desarrollos urbanos, asignación de recursos. Sin embargo, hasta ahora apenas existían modelos que combinaran el espacio y el tiempo.

Eso es lo que han hecho Investigadores del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC), centro mixto de la Universitat de les Illes Balears y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). Aprovechando el Big Data , analizaron una cantidad ingente de datos de tres redes sociales para fisgonear en las conductas humanas, en particular, en las relaciones de amistad.

De Twitter contaron con la información de 714.000 usuarios y sus más de 15 millones de conexiones en forma de replies (el botón de responder). Como una de las patas de su modelo era la movilidad, su base de datos estaba sólo formada por los tuits que estaban geolocalizados, obtenidos por medio del GPS del móvil del usuario. También usaron la información de unos 250.000 usuarios de otras dos redes sociales: Gowalla y Brigthkite. Menos conocidas en España, ambas ya han desaparecido pero su mecanismo básico de funcionamiento es similar al de Foursquare, donde los usuarios hacen check-in al llegar a un sitio desvelando su posición y conociendo también la de sus amigos.

Mapa de movilidad (arriba) y conexiones sociales (abajo) de 20 usuarios (puntos) en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania. Foto: Gentileza PLoS ONE

"Tenemos redes sociales reales (las tres estudiadas) y los usuarios están geolocalizados. Así obtienes una red social en el espacio", dice José Ramasco, científico del IFISC y coautor del estudio, recién publicado en PLoS ONE . El trabajo analiza la forma y dinámica de estas redes espaciotemporales en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania, por ser estos tres países los que ofrecían un mayor número de usuarios, en particular de Gowalla y Brigthkite. Pero creen que, con prudencia, sus resultados podrían ser válidos para otros países como España.

El punto de partida de su modelo es la última posición conocida de un usuario durante el mes que cubrían los datos que analizaron. A partir de ahí, las conexiones entre ellos y sus ubicaciones permiten dibujar un mapa de la amistad apoyado en una serie de parámetros. Uno es la probabilidad de que dos usuarios tengan una conexión en función de la distancia. La lógica aquí es sencilla. Tendemos a mantener relaciones con los que están más cerca y esta tendencia decae siguiendo una ley de potencia a medida que los kilómetros entre ambos aumentan.

Sin embargo, los investigadores tuvieron que corregir aquí su modelo e incluir la existencia de conexiones 100% online a grandes distancias entre gente que no se ha visto nunca o casi. Son relaciones que no existían antes de que apareciera Internet. Otro de los parámetros tenidos en cuenta en el modelo era la probabilidad de que el usuario viajara a ver a alguno de los amigos con los que mantiene una conexión pero que están lejos.

Cuando echaron a correr su modelo, vieron que los usuarios tienden a permanecer cerca de sus ubicaciones originales. En eso, sigue la estructura básica de las redes sociales , que se construyen sobre dos puntos en el espacio fundamentales, el hogar y el trabajo. Pero también comprobaron que había saltos en el espacio ocasionales que se corresponden con la visita a algún amigo de otro punto del país. Es entonces cuando pueden aparecer nuevas conexiones.

"Uno de los aspectos que más nos ha llamado la atención es el de los triángulos, una figura muy relevante para la sociología", explica Ramasco. Las conexiones entre tres usuarios permiten crear esta figura geométrica en las relaciones sociales. Vieron que en la distribución de las conexiones, se producían dos picos muy pronunciados. Por un lado, se generaban triángulos equiláteros donde la misma longitud en cada lado indicaba que eran conexiones a corta distancia. Sin embargo, también había un segundo pico con triángulos con uno de sus lados muy alargados. Aquí, uno de los miembros de la conexión es un amigo que está muy lejos.

Este fenómeno se da especialmente en Estados Unidos, con conexiones de este a oeste muy pronunciadas. Aunque el estudio descartó analizar las conexiones fuera de los países, comprobó también que los estadounidenses tienen la mayor parte de sus relaciones entre ellos. Sin embargo, en el Reino Unido y en especial en Alemania, las amistades transfronterizas son más habituales. También vieron que en Estados Unidos hay un mayor número de conexiones exclusivamente online y que en las dos naciones europeas la tendencia es a la predominancia de los triángulos equiláteros.

"Con este modelo se podrían hacer simulaciones sobre como circula la información o se propagan los rumores", comenta el investigador del IFISC. Aunque en menor medida, también podría servir para estudiar el desarrollo y evolución de una enfermedad contagiosa. Incluso señalaría la probabilidad de que uno haga un nuevo amigo en determinado lugar. "Individuo a individuo eso es muy complicado, pero se podría dibujar un patrón de la amistad", corrige Ramasco..

Usando Gephi para analizar centralidad geográfica

Juguemos con Gephi: Comprendiendo centralidad de grado, de grado ponderado e intermediación
Matthieu Totet - Koumin

Hola a todos,

Hoy voy a tratar de explicar algunas noción clásica cuando usted está buscando en su gráfico. El Grado y Licenciatura ponderado son bastante simples de entender y es casi la base del análisis gráfico. Centralidad betweeness pedir un poco de enfoque mente para entender, pero cuando explique con un ejemplo expresivo, es sencillo !

El conjunto de datos

Me quedo con la relación de los países por las fronteras. Es muy simple y concreto para entender, cambia de la Tradicional « Redes sociales » y el conjunto de datos es lo suficientemente diferentes para ver con claridad el concepto que queremos estudiar.

Por supuesto, los animo y propongo a utilizar el archivo gexf para hacerlo y explorar por ustedes mismos [Archivo Gexf]

Aquí está la cartografía con sólo un poco de visualización de diseño. No tocamos sin embargo, el tamaño de los nodos.

 Grado : Graduame soy famoso.

 

El grado de un nodo es el número de relación (enlace) que tiene, de forma independiente si es una en o una relación fuera. Es la suma de bordes para un nodo. Es idea muy simple de entender.

No tenemos un grado de entrada y grado de salida en nuestro gráfico, es porque tenemos un grafo no dirigido. Estas estadísticas son exactamente los mismos que el Grado, pero « In» contar sólo enlaces entrantes y « Out» cuenta sólo los enlaces salientes.

Para mostrar el tamaño del nodo por grado : Ranking >> Nodos >> Elige un rango de parámetros Grado y haz clic en " Aplicar »

¿Qué quiere decir aquí?

Una relación (borde ) es una frontera entre los 2 países, por lo que si un país tiene un alto grado, que significa que tiene una gran cantidad de países vecinos.

En la cartografía anterior, vemos que Rusia y China son muy grandes, es porque tienen una gran cantidad de países vecinos, 14 para ser exactos.

Grado ponderado: Más grande es mejor

El grado ponderado de un nodo es como el título. Se basa en el número de enlaces para un nodo, pero ponderado por el peso de cada enlace. Se está haciendo la suma del peso de los enlaces.
Por ejemplo, un nodo con 4 bordes que el peso 1 (1 +1 +1 +1= 4) es equivalente a :

• un nodo con bordes 2 que el peso 2 (2 +2= 4) o
• un nodo con bordes 2 que el peso 1 y 1 borde que el peso 2 (1 +1 +2= 4) o
• un nodo con 1 punta que peso 4 etc...

El grado ponderado tiene que ser calculado antes, ir a Estadísticas >> Media. Grado ponderado >> Ejecutar. Después de un tiempo rápido, tendrá el resultado de cálculo y usted será capaz de hacer Clasificacion >> Nodos >> Elija un rango de parámetros Grado >> Grado ponderado y haga clic en « Aplicar »

¿Qué quiere decir aquí?

Usted puede haber notado que algunos bordes son más grandes que otros, es porque en los datos recogidos, el peso del borde representa la longitud de la frontera en kilómetros. Así el grado ponderada aquí es equivalente al número total de kilómetros de frontera para un país.

Aquí, de nuevo a Rusia y China son grandes porque tienen grandes fronteras. Pero si se compara con la cartografía anterior, verá que todos los países europeos eran grandes antes, pero ahora es muy poco. Es porque esos países gozan muy pequeñas fronteras.

Centralidad de intermediación: Maestro de Marionetas

Para visualizar el concepto, se toma todo el camino más corto de todos los nodos a todos los nodos en el gráfico. En cada ruta, si un nodo está recorrida, agrega él « un punto ». Cuando se llevan a cabo todos los caminos, tiene un ranking donde algunos nodos se viajaba mucho y algunos pocos ( casi nunca). Esto describe la centralidad betweeness, si un nodo tiene un número alto, tiene una alta centralidad de intermediación.

Si está navegando en el gráfico, lo más probable viajado nodos que tienen un alto betweeness. Y si se quita tesis nodos primero, hay una alta probabilidad de reducir su gráfico en múltiples componentes conectados.

La centralidad betweeness tiene que ser calculado antes, ir a Estadísticas >> Diámetro Red >> Ejecutar. Después de un tiempo rápido, tendrá el resultado de cálculo y usted será capaz de hacer Clasificacion >> Nodos >> Elija un rango de parámetros Grado >> betweeness Centralidad y haga clic en « Aplicar »

¿Qué quiere decir aquí?

La centralidad de intermediación aquí significa que, si quieres ir de un país a otro, lo más probable es que tenga que viajar a través de los grandes nodos. Lo que se ve es que hay un conjunto de países que son muy «centrales», ya que se están ligando (indirectamente ) a casi todos los países del mundo.

Y si nos fijamos en el caso de Francia, que tiene la mayor centralidad de intermediación. ¿Por qué? Es principalmente debido al hecho de que es el único país que está haciendo el enlace entre América y resto del mundo.


¡Aquí está! Espero haber sido claro en mi explicación y te ha gustado este tutorial.