martes, 26 de agosto de 2014

La orientación sexual de tu red de amigos te identifica

El algoritmo de Gaydar saca a los usuarios de Facebook 
Por Susannah F. Locke

¿Qué están tus amigos diciendo sobre tí? Las redes sociales en línea como Facebook este uno podrían revelar más sobre usted que usted piensa jurvetson (licencia CC)

Un par de estudiantes del MIT dicen que han creado un algoritmo que identifica a los miembros homosexuales de Facebook mediante el análisis de las orientaciones sexuales de sus redes de amigos.

Los estudiantes analizan primero las redes de personas que publicitan su orientación sexual en Facebook. Resulta que estadísticamente hablando, los hombres gays tienen más amigos homosexuales que los heterosexuales. Así entonces, utilizaron un algoritmo para ejecutar las estadísticas sobre los hombres que mantuvieron silencio sobre su orientación sexual en el sitio. Su programa de ordenador fue capaz de identificar correctamente a 10 hombres a los que los estudiantes conocían personalmente para ser gay en el mundo real, pero que no había compartido ese hecho en Facebook.

(El algoritmo no funcionaba tan bien con mujeres o con Facebookers bisexuales.)

Los alumnos se matricularon en el proyecto para una clase en la ética y la Internet y esperan publicarlo en una revista científica.

Su proyecto está lejos de ser el primer estudio que muestra que un simple programa de computadora puede Sleuth los detalles que usted puede ser que prefieren mantener en privado al mirar en su red social en Internet. A principios de este año, científicos de la computación correctamente vinculados el 30 por ciento de las cuentas anónimas de Twitter y Flickr con un simple algoritmo que compara quién sigue a quién en cada sitio. Y otros investigadores han utilizado las redes sociales de Internet para identificar correctamente las afiliaciones políticas de los pueblos o el lugar donde viven.

Es un buen recordatorio para echar un vistazo a la configuración de privacidad. Debido a que usted inadvertidamente podría estar compartiendo cosas más bien quiere mantener a ti mismo. Incluso si sólo está declarando al mundo que alguien es tu amigo.

Popular Science

sábado, 23 de agosto de 2014

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

viernes, 22 de agosto de 2014

Redes de comercio marítimo

Dos mapas que muestran la evolución del transporte marítimo mundial 
Por Lily Kuolilkuo - Quartz


Un profesor asistente de historia en la Universidad de Northeastern, Ben Schmidt, ha elaborado unos mapas bien interesantes-que mira que muestran modernas rutas marítimas del mundo. Lo que es interesante es que, vistos en conjunto, las rutas crean un mapa invertido del mundo-un recordatorio del amplio alcance del comercio global.

El mapa de arriba muestra las rutas de transporte 1980-1997, con base en datos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica. Por el contrario, el siguiente mapa se basa en las rutas de navegación desde el siglo 19. Muestra rutas principalmente alrededor de Norte y Sur América, Europa y África. Sólo algunas rutas, representados por líneas débiles, corren a Asia.

martes, 12 de agosto de 2014

Cuarentena para acosadores virtuales para restringir la difusión

Cuarentena para acosadores cibernéticos: la última estrategia en la lucha contra medios sociales con contenido ofensivo 
Si la gente publica contenidos ofensivos, cortando su contacto a la red puede impedir que sus mensajes se propague, dicen los teóricos de la red. 




Cyberbullying y cartas de odio es una de las lacras de la era moderna. Hay numerosos casos bien documentados en los que este tipo de comportamiento ha hecho vida de las personas una miseria e incluso condujeron a cometer suicidio a la víctima.

Claramente, una pregunta importante es cómo hacer frente a este tipo de comportamiento. En muchas redes sociales, es posible la denuncia de material ofensivo y para bloquear los responsables del mismo. En Twitter, por ejemplo, es sencillo bloquear los tweets de otra persona. Pero eso no impide que estos mensajes lleguen a una comunidad más amplia.

Hoy, Krystal Blanco de la Universidad de Boston y algunos amigos dicen que hay otra manera. Estos chicos han desarrollado un modelo matemático de la forma en que los mensajes se propagan a través de redes como Twitter y dicen que una cuarentena, en la que los individuos ofensivos tienen prohibido el contacto con la comunidad, es una forma efectiva de evitar que sus mensajes se propague.

Blanco y colegas comienzan con la construcción de un modelo matemático de la propagación de mensajes vías basado en un modelo de 1965 de difusión de rumor. En este modelo, las personas son o ignorantes, difundidores, o interruptores de información. Además de estas categorías, Blanco y colegas introducen una categoría de usuarios en cuarentena que no pueden ponerse en contacto con otros miembros de la población y por lo tanto son incapaces de difundir sus mensajes.

Hay una serie de parámetros libres en este modelo, como el número de vínculos entre las personas, el porcentaje de personas que son interruptores para empezar junto con la probabilidad de que un usuario que no es un interruptor de información se convierta en uno.

Para medir estos parámetros están en el mundo real, el equipo buscó Twitter tweets homofóbicos ofensivos incluyendo las palabras "gay" y "repugnante". Luego extrajeron los parámetros de la red asociada con la difusión de estos mensajes.

Entonces simulan para mostrar que la tasa de retweet en una población de usuarios es menor cuando algunos están en cuarentena que cuando no lo están. "El tweet en promedio muere más rápidamente", dicen.

En cierto modo, eso es exactamente lo que cabría esperar. Un problema más difícil es cómo hacer cumplir la cuarentena efectiva en el primer lugar, algo que este estudio barre debajo de la alfombra.

Las posibilidades incluyen el uso de filtros de lenguaje natural para recoger tweets que puedan sean ofensivos y luego poner en cuarentena a los autores. Otro es un modelo de revisión por pares en el que las personas valoran el carácter ofensivo de los tweets y los responsables del contenido considerado más ofensivo están en cuarentena.

Pero estos enfoques plantean todo tipo de cuestiones prácticas: ¿dónde se sitúa de corte entre las personas que deben ser puestos en cuarentena frente a los que no debería; cuánto tiempo deben ser puestos en cuarentena para las personas, y así sucesivamente. ¿Y qué de los usuarios simplemente vuelva a registrar con otro nombre?

Sólo si tal sistema sería viable en la práctica no es en absoluto clara. Lo que está claro, sin embargo, es que las organizaciones que utilizan las redes sociales tienen que tomar medidas activas para minimizar e incluso prevenir el tipo de tweets que pueden conducir a algunos usuarios desafortunados que pagan el precio más alto.


lunes, 11 de agosto de 2014

Difusión de la cultura en Europa en 2000 años

Mire cómo los centros de la cultura occidental emigraron más de 2.000 años 
Por Jeanne Kim



Si desea asignar los centros culturales a través del tiempo, usted puede seguirlo en cifras-como más notables de la historia de Leonardo da Vinci, Jane Austen, y Steve Jobs-se Si desea asignar centros culturales durante todo el tiempo, usted puede seguir en la historia de nacieron y murieron . Ese fue el pensamiento del Dr. Maximilian Schich, profesor asociado de arte y tecnología de la Universidad de Texas en Dallas.


Mecas culturales aumentan y disminuyen con el tiempo.

Schich y su equipo tomaron los datos de más de 100.000 notables figuras-la gente lo suficientemente importantes para que sus nacimientos y muertes-catalogado desde el depósito de información de Google, Freebase, y digitalmente trazan en un mapa la visualización de cambios a lo largo de cientos de años. Los puntos azules significan nacimientos, los puntos rojos marcan las muertes. Cuantos más puntos en una ubicación dada, cuanto más grande es la visualización. El resultado es una fascinante, línea de tiempo animada seguimiento de la geografía de la cultura y los orígenes de los contribuyentes de cubo.



Aunque tal vez no sea de extrañar que Roma y París eran grandes centros de actividad cultural en los siglos 16 y 17, y que Hollywood está tomando en ese centro de atención, es interesante ver cómo se desarrolló la progresión y que alimentado lo-todo en un cinco Clip -Minuto.

Quartz

viernes, 8 de agosto de 2014

Hacia superdialectos globales en Twitter

La lingüística computacional de Twitter revela la existencia de superdialectos globales 
El primer estudio de los dialectos en Twitter revela patrones globales que nunca se han observado antes.
MIT Technology Review




Un dialecto es una forma particular de lenguaje limitado a una región específica o a un grupo social. Los lingüistas están fascinados por los dialectos porque revelan las clases sociales, los patrones de inmigración y cómo los grupos han influenciado mutuamente en el pasado.

Pero el estudio de los dialectos es un trabajo duro. Tradicionalmente, los lingüistas hacen por entrevistar a un número relativamente pequeño de personas, por lo general unos pocos cientos, y pedirles que llenaran cuestionarios. Luego, los investigadores utilizan los resultados para crear los atlas lingüísticos, pero estos son, naturalmente, limitadas por la elección de los lugares y personas que han sido estudiados.

Hoy, Bruno Gonçalves en la Universidad de Toulon en Francia y David Sánchez en el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos de la isla de Mallorca, España, dicen que han encontrado una nueva manera de estudiar los dialectos a escala mundial utilizando mensajes publicados en Twitter. Los resultados revelan una sorpresa importante sobre la forma en que los dialectos se distribuyen en todo el mundo y ofrecen una fascinante instantánea de cómo están evolucionando bajo varias nuevas presiones, como los mecanismos globales de comunicación como Twitter.

Gonçalves y Sánchez comienzan tomando muestras de todos los tuits escritos en español de más de dos años y que también contienen información de geolocalización. Eso les dio una base de datos de 50 millones de tweets geolocalizados, con la mayor parte de España, la América española, y los Estados Unidos.

Entonces buscaron estos tuits para variaciones de palabras que son indicativos de dialectos específicos. Por ejemplo, la palabra para coche en español puede ser auto, automovil, carro, hire, concho, o movi, con cada uno que es más común en los diferentes dialectos. Diferentes palabras para el sujetador incluyen ajustador, ajustadores, brasiel, sujetador, corpiño, portaseno, sostén, soutien, sutién, sujetador, y tallador mientras que las variaciones en el equipo incluyen computador, Computadora, microcomputador, microcomputadora, Ordenador, PC, y así sucesivamente.

Ellos representan a continuación en qué lugar del mundo se estaban utilizando estas palabras diferentes, produciendo un mapa de su distribución. Este mapa muestra claramente cómo diferentes palabras son de uso común en ciertas partes del mundo.

Sin embargo, también observaron los entornos en los que se utilizaron las palabras, ya sea en grandes ciudades o en zonas rurales. Y que reveló una gran sorpresa.

Resulta que los dialectos del español se divide en dos grandes grupos que superdialects llamadas Gonçalves y Sánchez. La primera de ellas se utiliza más o menos exclusivamente en las principales ciudades españolas y americanas. Esta es una variedad internacional de español que es similar en todos los continentes. Gonçalves y Sánchez especulan que esto es el resultado de una homogeneización creciente de la lengua causada por los sistemas globales de comunicación como Twitter.

El segundo superdialect se utiliza casi exclusivamente en las zonas rurales. Gonçalves y Sánchez utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para encontrar subclusters dentro de este grupo y descubrieron tres variaciones diferentes. Estos corresponden a un dialecto utilizado en España, un dialecto del Caribe y de América Latina y otra variante utilizada exclusivamente en América del Sur.

Los investigadores dicen que estas regiones reflejan los patrones de asentamiento de inmigrantes españoles que datan de muchos siglos atrás. "Los conquistadores y los colonos ocuparon primero los territorios de México, Perú y el Caribe, y sólo mucho más tarde los colonos establecieron residencia permanente en [América del Sur], que se mantuvo alejada de las normas lingüísticas de prestigio", dicen.

El hecho de que los patrones de lenguaje han conservado esta historia es fascinante. "Esta fuerte herencia cultural que aún se puede observar, siglos más tarde, en nuestras bases de datos merece ser analizado con más detalle en futuros trabajos", dicen Gonçalves y Sánchez.

Es un trabajo importante que revela la existencia de superdialects a escala global por primera vez. También demuestra el poder de la lingüística computacional y la forma en que se puede aplicar a las formas modernas de comunicación como Twitter para revelar patrones en una escala sin precedentes.

Es evidente que hay un montón de fruta madura en esta área aunque Gonçalves y Sánchez advierten que algunos idiomas seguirán siendo difíciles de estudiar en esta forma, por ejemplo, porque los hablantes de mandarín no tienen fácil acceso a Twitter.

No obstante, se espera ver mucho más de este tipo de técnicas lingüísticas computacionales en un futuro no muy lejano.

domingo, 3 de agosto de 2014

Hacia una antropología cultural computacional

Sobre cómo Yahoo Research Labs estudia la cultura como un concepto computacional formal 
El objetivo final: una comprensión verdaderamente computacional de la sociedad humana, dicen los antropólogos computacionales de Yahoo. 




El estudio de las redes sociales en Internet ha revolucionado la forma en que los científicos sociales a entender la interacción humana a gran escala. Se basa en la suposición de que la unidad fundamental de interacción es el lazo social que existe entre dos individuos. Este lazo puede ser un mensaje de que una persona ha enviado a otros, para que una persona sigue a otra, que una persona le gusta 'otro y así sucesivamente.

Estos lazos sociales son los átomos de la estructura de red social. Y gran parte de la investigación sobre las redes sociales se ha centrado en cómo estos átomos se unen para crear complejas redes de interacción.

Mucho menos se ha pensado que los átomos mismos, ya sea que se dividen en categorías a sí mismos, si los diferentes átomos tienen diferentes propiedades sociales y cómo la combinación de átomos de diferentes tipos pueden ser indicativos de relaciones totalmente diferentes.

Hoy en día, Luca Maria Aiello en Yahoo Labs en Barcelona, ​​España, y un par de amigos, cambian eso. Ellos toman aparte de la naturaleza de los vínculos que se forman en las redes sociales y dicen que estos átomos se dividen en tres categorías diferentes. También muestran cómo extraer esta información automáticamente y, a continuación caracterizan las relaciones de acuerdo a la combinación de átomos que existen entre individuos. Su objetivo final: convertir a la antropología en una sub-disciplina de pura sangre de la informática.

Aiello y colegas utilizan dos conjuntos de datos a partir de un par de grandes redes sociales. La primera consta de más de 1 millón de mensajes enviados entre 500.000 pares de los usuarios de la red social aNobii, que usa la gente para hablar de libros que han leído. El segundo es un conjunto de 100.000 pares de usuarios anónimos que hicieron comentarios sobre las fotos del otro en Flickr, el envío de alrededor de 2 millones de mensajes en total.

El equipo de análisis de estos mensajes en función del tipo de información que transmiten, que se dividen en tres grupos. El primer tipo de información está relacionada con el estatus social; mensajes de mostrar aprecio o el anuncio de la creación del vínculo social, tales como seguimiento o desea. Por ejemplo, un usuario podría decir una fotografía es "una excelente oportunidad", o dicen que han seguido a alguien o la atención que tienen dándoles las gracias por visitar un sitio reconocido.

La segunda categoría de información implica el apoyo social de algún tipo. El objetivo principal de un mensaje que entra en esta categoría es para saludar y dar la bienvenida a alguien a un sitio web, para expresar de manera explícita el afecto o para transmitir deseos, bromas y risas.

La última categoría de información es un intercambio de conocimientos. Los mensajes que entran en esta categoría de acciones de información y de experiencia personal, o piden opiniones y sugerencias, o pantalla conocimiento de un campo en particular.

Aiello y colegas a continuación, desarrollan un algoritmo que clasifica automáticamente los mensajes enviados entre los individuos de acuerdo con el contenido que contienen y su similitud con los mensajes del mismo tipo.

Por último, se evalúan los resultados del algoritmo preguntando editores humanos para evaluar una muestra de 1.000 mensajes seleccionados al azar de cada sitio web y etiquetarlos de acuerdo a las tres categorías. Luego compararon las decisiones humanas con el algoritmo de y encontró buen acuerdo.

Los resultados de este análisis que les permita trabajar con qué frecuencia las personas usan los diferentes medios de comunicación y también la forma en que la transición de uno a otro durante una conversación.

Ellos encuentran que en aNobii, las interacciones más comunes están relacionados con las donaciones de estado donde el mensaje arquetípico es "buena biblioteca", en referencia a la colección del usuario de los libros.

Por el contrario, los usuarios de Flickr se comunican de una manera diferente. "En Flickr la proporción es muy equilibrado en su lugar, con ser ningún dominio predominante en promedio", dicen Aiello y colegas.

Más interesante es la forma en que las relaciones sociales evolucionan con el tiempo. Aiello y sus colegas dicen que el intercambio de estado es particularmente común en conversaciones breves y al comienzo de las más largas. Sin embargo, las conversaciones se desarrollan rápidamente en una mezcla de los intercambios de conocimientos y el apoyo social. "Por tanto, parece que el intercambio de estado sirve para establecer las bases para la futura relación, alimentando a un segundo plano interactivo después de la etapa tie-formación", dicen Aiello y colegas.

Eso es un estudio fascinante que ofrece una nueva forma de ver las relaciones sociales como cadenas de interacciones. En cierto modo, cambia la teoría atómica de los lazos sociales en una especie de teoría de cuerdas.

Aiello y colegas pensar con claridad esto debería dar lugar a un montón de nuevos conocimientos y que son optimistas sobre el futuro. "El objetivo final de este tipo de análisis es el desembalaje de la" cultura "como un concepto formal, computacional", dicen. Y que piensan de los patrones de secuencias de interacción como una especie de gramática de la sociedad. "Esperamos que nuestro trabajo proporciona un paso más hacia una comprensión verdaderamente computacional de las sociedades humanas."

Esa es una meta, un ambicioso comprensión verdaderamente computacional de la sociedad humana. Ambos fantástico y un poco de miedo al mismo tiempo.