Noctámbulos tienen redes sociales más grandes que los madrugadores

Primera evidencia de que los noctámbulos tienen redes sociales más grandes que los madrugadores

Si te quedas hasta tarde, su red social es probable que sea más grande que los de la gente de la mañana, dicen los investigadores. Y piensan que saben por qué.

por Emerging Technology de la arXiv


El patrón de la vida humana está profundamente influenciado por la rotación de la Tierra y el ciclo resultante día-noche. Este ritmo circadiano influye en nuestros estados bioquímicos y fisiológicos, así como en nuestro comportamiento psicológico y social.

Nuestra relación con el ciclo día-noche puede variar ampliamente. Algunas personas, los noctámbulos, prefieren levantarse y permanecer despiertos hasta tarde. Otros-alondras-son las personas de la mañana que son más activos temprano en el día. Otros no encajan ni con "cronotipo".

Claramente, el cronótipo de una persona tendrá un gran impacto en las personas con las que interactúa, es difícil interactuar con alguien que duerme cuando está despierto. Así que es fácil imaginar que los noctámbulos son más propensos a interactuar entre sí que con alondras y viceversa. Pero la evidencia a gran escala para este tipo de comportamiento social nunca se ha reunido.



Hoy en día eso cambia gracias al trabajo de Talayeh Aledavood en la Universidad de Aalto en Finlandia y algunos compañeros, que han estudiado la red social y los patrones de sueño de más de 1.000 personas durante un período de un año. Y su trabajo produce algunas conclusiones contraintuitivas.

Su método es sencillo. El equipo proporcionó a 1.000 estudiantes voluntarios teléfonos inteligentes equipados con una aplicación que mide la actividad del teléfono -por ejemplo, las veces que se usa- y el número de personas que llama o textos.

Eso da a los investigadores los datos en bruto para estudiar el patrón de comportamiento diario de cada persona. "Utilizamos datos con fecha y hora en los eventos de 'pantalla' de las aplicaciones de recolección de datos del smartphone para asignar un cronotipo de comportamiento a cada participante", dicen Aledavood y colaboradores.

El equipo clasificó a las personas como "alondras" si tuvieron actividad más temprana de la mañana de lo esperado, es decir, actividad entre las 5 am y las 7 am. Definieron a los "búhos" como personas que tenían actividad más de lo esperada entre la medianoche y las 2 de la madrugada. el equipo categorizó al resto -más de la mitad de todos los participantes- como intermediarios.

A continuación, el equipo construyó una red social mostrando los vínculos entre todos los participantes. Cada individuo es un nodo en esta red y está vinculado a otro si se han comunicado entre sí a través de una llamada telefónica o texto.

Por último, el equipo analizó las redes sociales asociadas con búhos y alondras para ver cómo difieren. En particular, analizaron la popularidad de cada nodo, la probabilidad de que un miembro de un grupo se conecte con otros del mismo grupo, si juegan roles centrales en la red, etc.

Los resultados hacen interesante la lectura. "Los búhos nocturnos tienen redes personales más grandes que las alondras matutinas, aunque con contactos menos frecuentes con cada miembro de la red", dicen Aledavood y colaboradores. También dicen que los búhos son más centrales en la red.

La forma en que los miembros de estos grupos se conectan con otros como ellos -su homofilia- es el hallazgo más inesperado. Aledavood y coautores dicen que los búhos se conectan con otros búhos más a menudo de lo que el puro azar sugiere. Por lo tanto, son altamente homófilos.

Pero las alondras no muestran tal tendencia. "Sorprendentemente, este homofilismo no es visible en el caso de las alondras", dice el equipo, claramente confundido por este hallazgo.

Una posible explicación es que las reuniones sociales tienden a tener lugar más tarde en el día. Así que las personas que se quedan hasta tarde son más propensos a participar y organizarlos. "Quizás no es sorprendente que haya un sesgo a favor del cronotipo activo por la noche", dicen Aledavood y colaboradores. Los investigadores también sugieren que las alondras pasan más tiempo solo e interactúan con menos personas debido a que los eventos sociales son mucho más raros en las mañanas tempranas.

Ese es un trabajo interesante con implicaciones más allá de las redes sociales. Los investigadores saben desde hace mucho tiempo que el cronotipo de una persona está íntimamente ligado a todo tipo de resultados, como el rendimiento académico, el índice de masa corporal y la salud física y mental.

Otras investigaciones han mostrado cómo otros comportamientos parecen estar vinculados a través de las redes sociales. Por ejemplo, las personas que tienen un mayor índice de masa corporal tienen más probabilidades de estar vinculadas a otras personas que tienen el mismo sobrepeso.

Es posible que una mejor comprensión de los cronotipos pudiera revelar ideas importantes. Es más, para los científicos y antropólogos de la red, esto es una fruta potencialmente baja, ya que existen numerosos conjuntos de datos a gran escala de compañías de telefonía móvil, por ejemplo, que podrían ayudar a difuminar estos efectos.

Estaremos observando para ver lo que encuentran.

Ref: http://arxiv.org/abs/1709.06690: Social Network Differences of Chronotypes Identified from Mobile Phone Data

1709 06690

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Facebook llega a ser la mayor red social de la historia

Facebook mapea 1.110.000.000 amistades para lucir el alcance global de red social
Fundador y CEO Mark Zuckberg comparten la imagen en su página personal de Facebook
James Vincent -  The Independent



Facebook ha lanzado una visualización actualizada mostrando las conexiones globales entre sus usuarios.

Con más de 1,11 millones de personas se inscribieron a Facebook en todo el mundo, el resultado es un mapa del trazador de líneas de color azul brillante arco, conectando puntos geográficos de cada usuario con el de sus amigos.

Facebook fundador y CEO, Mark Zuckerberg publicado la nueva visualización como la foto de la portada de su página de perfil, comentando que: "This is a map of all of the friendships formed on Facebook across the world [Este es un mapa de todas las amistades formadas en Facebook en todo el mundo]. "

La primera de esas imágenes fue creado por un interno en la red social en el 2010 cuando el sitio tenía 500 millones de usuarios: " Yo estaba interesado en ver cómo la geografía y la política de las fronteras afectadas, donde vivía la gente en relación con sus amigos. Yo quería una visualización que muestre que las ciudades tenían una gran cantidad de amistades entre ellos."

"Cuando compartí la imagen con otras personas dentro de Facebook, le resonó a mucha gente", dijo el creador del mapa en el tiempo." No es sólo una imagen bonita, es una reafirmación del impacto que tenemos en la conexión de la gente, incluso a través de los océanos y las fronteras. "

Incluso estos usuarios no son suficientes para Facebook, sin embargo, con la empresa anunció una nueva iniciativa el mes pasado llamado internet.org: un consorcio mundial de empresas que tiene como objetivo aumentar el acceso a la web en todo el mundo.

"Hay enormes barreras en los países en desarrollo para conectarse y unirse a la economía del conocimiento", dijo Zuckerberg en el lanzamiento del proyecto ".Internet.org reúne a una alianza mundial que trabajará para superar estos retos, incluyendo lo que el acceso a Internet a disposición de los que actualmente no puede permitir."

Este tipo de proyectos, encabezados por las empresas de tecnología y, a menudo comercializados como iniciativas de caridad, no han recibido el elogio universal.



En respuesta al proyecto Loon algo similar de Google (un plan para ampliar el acceso web utilizando globos meteorológicos a gran altitud) Bill Gates comentó en una entrevista con Businessweek que "cuando un niño tiene diarrea, no, no hay sitio web que alivie eso."

La densidad de una red es independiente de su tamaño

The Density of a Network is Independent of its Size

Posted on 2011-07-25

I spent the last three years writing my PhD thesis.  Since my thesis is about networks, I have used network datasets for research.  Experimental results are more significant when done using multiple datasets and therefore I started collected network datasets.  At first, I collected bipartite rating graphs such as MovieLens, Epinions and Netflix.  Later I added social networks such as the Slashdot Zoo, Facebook and Flickr, hyperlink networks from Google, Wikipedia and TREC.  Before my thesis was done, I noticed that I had collectedover a hundred network datasets!

My PhD thesis is about the spectral evolution model, but such a large collection of network datasets is much too interesting to use it just for that.  Therefore, I decided to perform some statistics with the collection of network datasets, trying to reproduce well-known results about networks.  One such result is that the density of networks is increasing over time.

Let me explain that:  A network such as Facebook consist of nodes and links.  In the case of Facebook, the nodes are users and the links are friendship links. We cannot know the complete Facebook network, but a part of it is available for research. What’s great about this dataset:  Not only do we know the friends of each users, we also know the date at which each friendship link was added.  This allows us to look at the changes in the network over time.  For instance, one important statistic in a network is the average number of links connected to each node.  This number is called the network density. A well known result about networks that change over time is that their density is increasing.  In other words, the average number of friends people have on Facebook gets larger over time.  This is not a trivial property:  When a new user account is created, the average number of friends goes down, because new users don’t have any friends.

In other words, the larger the number of nodes in a network, the larger the density.  This result was shown to be valid for individual networks, for instance in Jure Leskovec‘s dissertation.  Given a large collection of datasets, we may now ask the related question:  Is the number of nodes in a network correlated to the density, when comparing different networks?  This question can only be answered with a large collection of datasets. Using the network datasets I have available, the result looks like this:

Network size vs density for all networks

The result is:  Network size and density do not correlate!  In other words, the growing density is a feature of individual networks, not of networks as a whole.

This kind of result is kind of straightforward taken individually, but is only made possible when using a large collection of datasets!  Therefore, me and my colleagues at theInstitute for Web Science and Technologies (WeST) at the University of Koblenz have decided to make the collection of datasets available in a form that makes it easy to do these kinds of studies.  We will call the collection of datasets KONECT, short for Koblenz Network Collection.  You can look at a poster of KONECT that we presented at the Web Science Conference that WeST organized in Koblenz a few weeks ago. We will also announce the KONECT web site soon—So stay tuned to this blog for more information!

NEW:  All network datasets are available at KONECT – The Koblenz Network Collection

Here’s my PhD thesis:

On the Spectral Evolution of Large Networks, Jérôme Kunegis, PhD thesis, University of Koblenz–Landau, 2011.