Generando Me Gusta artificiales en Facebook

El mundo oculto de Facebook: "cosecha de Me Gusta" 
Si usted paga una "granjas de Me Gusta" para generar Me Gusta en sus páginas de Facebook, ¿qué se obtiene?




Facebook se ha convertido en la salida de la publicidad de la opción para muchas de las empresas y negocios del mundo. Cada vez que hay un nuevo producto para poner a prueba, un servicio para anunciar o evento para promocionar, muchas organizaciones recurren a Facebook para publicar la noticia en desarrollo.

Para permitir esto, Facebook permite a los usuarios crear páginas dedicadas a temas específicos. Los visitantes pueden entonces poner "me gusta" en la página y recibir las actualizaciones sobre el tema, así como conectarse con otras personas con intereses similares. Por tanto, el número de Me gusta es una importante medida de la popularidad de la página y hay una considerable prestigio en tener muchos gustos.

Es muy útil para Facebook que permite a las empresas para promocionar sus páginas utilizando anuncios dirigidos a ciertos grupos de usuarios que puedan estar interesados ​​en el contenido. Es posible, por ejemplo, apuntar a la gente con intereses específicos o los que viven en los EE.UU. y así sucesivamente. Estos anuncios son una importante fuente de ingresos para Facebook.

Sin embargo, hay otra manera de promover las páginas de Facebook. En los últimos años, una industria secreta ha trascendido que vende Me gusta a cualquiera que esté dispuesto a pagar. Estos servicios pagados inflan el interés en una página de Facebook usando granjas de "Me Gusta" que generan gustos en la demanda. Poco saben acerca de estos servicios o la forma en que generan gustos. En particular, nadie está muy seguro de si la talla provienen de robots automatizados o de trabajadores humanos pagados.

Hoy, Emiliano De Cristofaro de la University College de Londres y algunos amigos de todo el mundo ofrecen la primera investigación sistemática sobre la naturaleza de las fincas como y cómo operan.

Su enfoque es relativamente sencillo. Estos chicos comienzan abriendo 13 páginas de Facebook sobre "Electricidad virtual", pero sin ningún contenido. En cada página de descripción, incluyen la frase "Esto no es una página real, así que por favor no ponga me gusta."

A continuación, utiliza los anuncios de Facebook para generar visitas a cinco de estas páginas, dirigido a los usuarios en los EE.UU., Francia, India, Egipto y en todo el mundo, respectivamente. Su presupuesto fue de seis dólares al día hasta un total de US $ 90 a los 15 días.

Al mismo tiempo, también utilizan cuatro "granjas de Me Gusta" para generar visitas a las ocho páginas restantes. Estas granjas son BoostLikes.com, SocialFormula.com, AuthenticLikes.com y MammothSocials.com. Con cada una de estas granjas de Me gusta, apuntaron a usuarios internacionales o estadounidenses. Estos servicios pagan entre $ 70 y $ 190 para 1000 gustos en 15 días.

Posteriormente, el equipo midió la actividad en cada página a través de los siguientes 22 días, utilizando las estadísticas de la propia Facebook y arrastrándose la información pública de los perfiles de los que pusieron Me gusta y mediante el estudio de la lista de páginas que le hayan gustado, así como listas de amigos.

Los resultados son reveladores. En primer lugar, De Cristofaro y colegas analizaron la capacidad de las genuinos campañas de anuncios de Facebook para atraer likers de diferentes partes del mundo. La campaña de Estados Unidos generó 32 gustos, dividido más o menos por igual entre hombres y mujeres, la gran mayoría de los cuales se basaban en realidad en los EE.UU..

Las campañas indias y egipcias generaron más de 500 gustos cada uno, casi todos de personas en la India y Egipto, respectivamente. La campaña francesa generó 44 gustos, principalmente de personas en Francia. Curiosamente, la campaña mundial generó cerca de 500 Me gusta, casi todos ellos de la India.

De Cristofaro y colegas también analizaron el Facebook de los likers mismos. Estas personas tenían más de 300 amigos cada uno en promedio, que es similar a la media mundial. Sin embargo, estos usuarios de Facebook les gustaban entre 600 y 1.000 otras páginas que los usuarios regulares de Facebook que un promedio de 40 "En otras palabras, nuestras páginas honeypot ataryeron usuarios que tienden a gustar bastantes más páginas que los usuarios regulares de Facebook", concluyen.

Los likers de las granjas como son aún más extraños. Aunque el número de gustos recogidos de campañas de Facebook aumenta lentamente con el tiempo, los números de la mayoría como granjas saltan de repente en pasos.

"Con AuthenticLikes, observamos Likes de más de 700 perfiles dentro de las primeras cuatro horas del segundo día de la recolección de datos", dicen De Cristofaro y colegas. Después de eso, no hubo ni un solo Like adicional.

El equipo dice que esto es probable que sea el resultado de robots automatizados que operan un conjunto de perfiles falsos. El por qué Facebook es incapaz de evitar que este tipo de actividad no es clara.

Sin embargo, el equipo dice que no hay pruebas de que algunas granjas operadas como un tipo más sofisticado de Me gusta pretendan imitar a los usuarios reales de Facebook mucho más cercanamente. Esto sería mucho más difícil de reprimir.

Los propietarios de estos perfiles son diferentes a los usuarios normales de Facebook también. Por ejemplo, tienden a recibir un gran número de otras páginas, entre 1200 y 1800.

Eso es extraño, dice el equipo. "Desde nuestras páginas honeypot (anzuelo) tanto para Facebook y, como las campañas agrícolas indicaron explícitamente que no eran" reales", sostenemos que una gran mayoría de los gustos cosechado son falsos", concluyen.

Eso es un estudio interesante, aunque pequeño. Expone la actividad detrás de las granjas de Me Gusta, por primera vez, llegando a la conclusión de que muchos de los Me gusta adquiridos de esta manera son falsos. Eso no puede ser una gran sorpresa para la mayoría.

Lo que también es preocupante, sin embargo, es que los usuarios atraídos por auténticos campañas publicitarias de Facebook parecen ser diferentes de los usuarios promedio de Facebook. Y eso plantea la pregunta de dónde vienen.

De Cristofaro y colegas se apresuran a añadir una cláusula a su trabajo. "Insistimos en que nuestros resultados no implican necesariamente que la publicidad en Facebook es ineficaz, ya que nuestras campañas fueron diseñadas específicamente para evitar usuarios reales", dicen. "Sin embargo, nuestro trabajo proporciona una fuerte evidencia de que likers atraídos en nuestras páginas honeypot, incluso cuando se utilizan campañas de Facebook legítimos, son significativamente diferentes de los usuarios típicos de Facebook."

Ese algo que los anunciantes pueden querer investigar con más detalle a sí mismos. Mientras tanto, De Cristofaro y colegas planean más investigaciones para estudiar como las granjas con más detalle. Estaremos pendientes.

Ref: arxiv.org/abs/1409.2097 : Paying for Likes? Understanding Facebook Like Fraud Using Honeypots

Understanding Facebook Like Fraud Using Honeypots

Astronomía: Una superaglomeración de galaxias

Una superaglomeración (supercluster) de galaxias

Video del trabajo "The Laniakea supercluster of galaxies," por R. Brent Tully, Hélène Courtois, Yehuda Hoffman & Daniel Pomarède. Nature 513, 71–73 (04 September 2014)
doi: http://dx.doi.org/10.1038/nature13674

Nuevos patrones en el fútbol gracias al ARS

Cómo la Teoría de Redes está revelando patrones anteriormente desconocidos en el deporte 
El análisis de la red de pases entre jugadores de fútbol revela que uno de los equipos más exitosos del mundo juega un tipo completamente diferente de fútbol que cualquier otro equipo de fútbol del planeta. 



Si alguna vez has visto fútbol, sabrá de las sutiles diferencias en la táctica y la formación entre los diferentes equipos. Está el juego de pelota larga, el juego de presión, la defensa en zona y así sucesivamente. Muchos equipos tienen estilos particulares de juego que los fans admiran y odian.

Las innovaciones son comunes, con los equipos constantemente adoptan o abandonan nuevas tácticas. Y dado el carácter internacional del fútbol, las nuevas ideas se extendieron rápidamente, ya que los jugadores y entrenadores se mueven de un equipo y de un país a otro.

Así que es fácil imaginar que es difícil jugar una marca única de fútbol, ​​usando tácticas y habilidades que no hay otras copias de equipo.

Eso no es del todo cierto, dicen Laszlo Gyarmati en el Instituto de Investigación Informática de Qatar y unos pocos amigos. Estos chicos han utilizado un enfoque de la teoría de redes para caracterizar la obra de todos los mejores equipos de España, Alemania, Italia, Francia e Inglaterra. Y dicen que este indicador revela que mientras muchos equipos comparten un estilo similar de juego, un equipo se destaca como única, la reproducción de un estilo de fútbol que ningún otro equipo puede igualar.

Aficionados al fútbol no se sorprenderán al saber que ese lado es el equipo español FC Barcelona, ​​uno de los equipos de fútbol con más éxito en el planeta. El Barcelona ha sido pionera en un tipo de fútbol llamado tiki-taka que ningún otro equipo ha sido capaz de dominar (con la notable excepción de la selección española, que generalmente tiene un gran contingente de jugadores del Barça en sus filas).

Tiki-taka se caracteriza por pases cortos y rápidos movimientos rápidos de los jugadores. La idea es dominar la posesión del balón. Eso está en agudo contraste con las tácticas convencionales que se centran en jugador formaciones.

Pero mientras que la diferencia en el juego entre Barcelona y otros equipos es reltively fácil de ver, es difícil de caracterizar el uso de características en el juego, tales como goles, faltas, esquinas y así sucesivamente. De hecho, la caracterización de la naturaleza del juego de fútbol a partir de datos recogidos en el terreno de juego ha demostrado ser un negocio frustrante para los científicos del deporte.

Pero en los últimos años, los científicos del deporte han comenzado a recopilar datos mucho más de grano fino, como el número de entradas, faltas, tiros y fuera de objetivo y así sucesivamente. Pero son los pases entre los jugadores que han fascinado a los teóricos de la red.

"La red pase de un equipo de fútbol formado por los jugadores como vértices y los pases entre los jugadores como los bordes", dicen Gyarmati y co. Esto crea una red que puede ser estudiado por sus características únicas.

Hasta ahora, los teóricos de la red se han centrado su análisis en las propiedades a gran escala de las redes de paso, tales como la fuerza de las conexiones entre específico player- la frecuencia con que pasan el uno al otro, la centralidad de intermediación que mide una importancia jugadores dentro de la red y así sucesivamente. Eso es ciertamente útil y ha proporcionado algunas ideas fascinantes en las fortalezas y debilidades de algunos equipos.

Pero Gyarmati y co toman este enfoque de red a un nivel mucho más profundo. Estos chicos vez se han centrado en la secuencia de pasos que tienen lugar entre los jugadores y luego se le preguntó qué tipo de patrones emergen.

Así que ellos se centran en secuencias de tres pases. Hay cinco modelos diferentes que una secuencia de tres pasos puede tomar: ABAB, ABAC, ABCA, ABCB, y ABCD. Por ejemplo, la secuencia ABAB ocurre si el jugador 1 pasa al jugador 2, que pasa de nuevo al jugador 1, que pasa al jugador 2 de nuevo. Y si la misma secuencia tiene lugar entre los jugadores 3 y 4, todavía se denota como una secuencia ABAB.

Gyarmati y co comienzan su análisis utilizando pasan los datos de los 380 partidos disputados por los 20 equipos en la primera división española.

Luego trazan el número de veces que cada equipo utiliza la secuencia ABAB, la secuencia de ABAC, la secuencia de ABAC y así sucesivamente. Los resultados son reveladores-Barcelona se destaca como un pulgar dolorido.

Resulta que, a parte de Barcelona, ​​todos los equipos españoles hacen pases con una distribución similar de las secuencias. Sin embargo, Barcelona utiliza claramente más secuencias ABAB y ABCB durante el uso de un número significativamente menor ABCA y ABCD secuencias.

Lo que es más, cuando Gyarmati y análisis co uso del clúster para ver qué equipos usan patrones similares de secuencias, diversas agrupaciones surgen entre los equipos con patrones similares de juego. Barcelona, ​​sin embargo, está en una clase propia.

Y a escala europea, la singularidad de Barcelona es aún más notable. Gyarmati y co continúan su análisis mediante el estudio de todos los demás equipos de la máxima categoría en Inglaterra, Italia, Francia y Alemania.

Los resultados muestran un par de valores atípicos que se sientan un poco lejos de los otros, como el equipo italiano Torino y el equipo Inglés West Ham United. Pero, de nuevo, Barcelona es una liga aparte, jugando con un estilo que ningún otro equipo puede igualar.

Esa es una visión fascinante de la naturaleza del fútbol. Y a diferencia de muchos otros indicadores que miden el deporte, da una indicación clara de exactamente cómo el juego de Barcelona se diferencia de todos los demás. Así que otros equipos tienen patrones específicos para copiar, si se atreven.

Y se abre la posibilidad de que el mismo tipo de análisis podría proporcionar ideas sobre otros tipos de redes dinámicas, como las redes metabólicas, las redes tróficas, redes sociales, etc.

Le ha tomado años, si no décadas, para el Barcelona para perfeccionar tiki-taka. Pero con este tipo de análisis puede que no sea tan largo antes de que alguien más está jugando la misma marca única de fútbol.

Ref: arxiv.org/abs/1409.0308 : Searching for a Unique Style in Soccer
MIT Technology Review

Tasa de difusión acelerada del ébola

Las matemáticas del ébola disparar fuertes advertencias: Actúa ahora o te arrepentirás 
POR MaryN MCKENNA  - Wired




La epidemia de Ébola en África ha seguido creciendo desde la última vez escribí sobre ello, y desde hace una semana, ha sido responsable de más de 4.200 casos y 2.200 muertes en cinco países: Guinea, Liberia, Nigeria, Senegal y Sierra Leona. Eso es extraordinario: Desde que el virus fue descubierto, ningún brote de Ébola se ha elevado por encima del peaje de varios cientos de casos. Esto ahora es realmente un tipo de epidemia que el mundo nunca ha visto antes. En vista de ello, varios artículos fueron publicados recientemente que vale la pena leer.

El más llamativo es un artículo publicado la semana pasada en la revista Eurosurveillance, que es la publicación revisada por pares del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades (versión basada en Estocolmo de la UE de los EE.UU. CDC). La obra es un intento de evaluar matemáticamente cómo la epidemia está creciendo, mediante el uso de informes de casos para determinar la (Nota para los frikis no epidemiologicos: El número reproductivo básico - por lo general en corto a R0 o "R-nada" - "número reproductivo." expresa cómo son probablemente causados ​​por una sola persona infectada muchos casos de la enfermedad una R0 inferior a 1 significa un brote se extinguirán;.. una R0 de más de 1 significa un brote se puede esperar que aumente Si usted vio la película el contagio, esto es lo que Kate Winslet se levantó y escribió en una pizarra al principio de la película.)

El papel Eurosurveillance, por dos investigadores de la Universidad de Tokio y la Universidad Estatal de Arizona, intenta derivar lo que la tasa de reproducción ha estado en Guinea, Liberia y Sierra Leona. (Nota para los frikis de la epidemiología reales:. El cálculo es que el número reproductivo efectivo, vinculado a un punto en el tiempo, por lo tanto, en realidad Rt) Ellos vienen con una R de al menos 1, y en algunos casos 2; es decir, en ciertos puntos, los enfermos han causado la enfermedad en otros dos.

Usted puede ver lo que podría salir rápidamente de la mano, y de hecho, eso es lo que predicen los investigadores. Aquí está su stop-te-en-su-pistas evaluación:

En un escenario hipotético peor de los casos, si el brote de continuar con las tendencias recientes, la carga caso podría ganar un adicional de 77 181 a 277 124 casos a finales de 2014.

Eso es un número asombroso.


Las curvas epidémicas de la epidemia de Ébola; ver especialmente en la línea de Liberia. Desde Nishiura y Chowell; original aquí.

¿Qué debemos hacer con este tipo de información? Al final de la semana pasada, dos expertos en salud pública publicaron advertencias que tenemos que actuar con urgencia en respuesta.

En primer lugar, el Dr. Richard E. Besser: Actualmente es el editor de la salud jefe de ABC News, pero antes fue director interino del CDC de los EE.UU., incluso durante el 2009-10 la pandemia de la gripe H1N1; así, alguien que entiende lo que se necesita para levantarse una respuesta de salud pública a una epidemia. En su artículo en el Washington Post, "El mundo bosteza mientras el Ébola se afianza en el África occidental", dice sin rodeos: "No creo que el mundo esté captando el mensaje."

Él continúa:

El nivel de respuesta al brote de Ébola es totalmente inadecuado. Al CDC, nos enteramos de que una respuesta de tipo militar durante una crisis de salud salva vidas ...

Tenemos que establecer grandes hospitales de campaña atendidos por los estadounidenses para tratar a los enfermos. Necesitamos implementar prácticas de control de infecciones para salvar las vidas de los proveedores de atención de la salud. Necesitamos al personal equipos de entierro para frenar la transmisión de la enfermedad en los funerales. Necesitamos implementar sistemas para detectar nuevos brotes que pueden ser extinguidos rápidamente. Unos pocos miles de soldados estadounidenses podrían proporcionar el apoyo que se necesita tan desesperadamente.

La ayuda debe ser proporcionada por razones meramente humanitarias, sostiene -, pero si eso no es razón suficiente, añade que la ayuda ofrecida ahora nos podría proteger en el Oeste de los efectos no médicos de Ébola de seguir propagándose: "Las epidemias desestabilizar gobiernos , y muchos gobiernos de África occidental tienen una historia muy corta de la estabilidad. Ayuda EE.UU. mejoraría la seguridad mundial ".

¿Debemos realmente estar preocupado por el efecto global de esta epidemia de Ebola? En el New York Times, el Dr. Michael T. Osterholm de la Universidad de Minnesota * - un epidemiólogo y asesor federal famoso por predecir inadvertidamente los ataques con ántrax 2001 - dice que sí, que deberíamos. En "Lo que tenemos miedo de decir sobre el Ébola", advierte: "La epidemia de Ébola en África Occidental tiene el potencial de alterar la historia, tanto como cualquier plaga se ha hecho nunca."

Él continúa:

Hay dos posibles futuros capítulos a esta historia que debería mantenernos arriba en la noche.
La primera posibilidad es que el virus Ebola se propaga desde África Occidental hasta megaciudades en otras regiones del mundo en desarrollo. Este brote es muy diferente de los 19 que se han producido en África en los últimos 40 años. Es mucho más fácil para controlar las infecciones de Ébola en aldeas aisladas. Pero ha habido un aumento del 300 por ciento en la población de África durante las últimas cuatro décadas, gran parte de ella en las grandes barriadas de la ciudad ...
La segunda posibilidad es que los virólogos están poco dispuestos a discutir abiertamente, pero definitivamente están considerando en privado: que un virus Ébola podría mutar para convertirse en transmisible por el aire ... virus como el ébola son notoriamente descuidada en replicar, lo que significa que el virus entre una persona puede ser genéticamente diferente del virus de entrar en el siguiente. Hiper-evolución del actual virus Ebola no tiene precedentes; ha habido más de humano a humano de transmisión en los últimos cuatro meses de lo más probable es que se produjo en los últimos 500 a 1.000 años. Cada nueva infección representa billones de lanzamientos de los dados genéticos.

Como Besser, Osterholm dice que la velocidad, el tamaño y la organización de la respuesta que se necesita exige una inversión gubernamental, pero él se ve más allá del gobierno de Estados Unidos por sí solo:

Necesitamos a alguien para hacerse cargo de la posición de "comando y control." Las Naciones Unidas es la única organización internacional que puede dirigir la inmensa cantidad de médicos, de salud pública y la ayuda humanitaria que debe venir de diferentes países y grupos no gubernamentales para sofocar este epidemia. Hasta el momento se ha desempeñado en el mejor de un papel de colaboración, y con todo el mundo a cargo, nadie está a cargo.
Una resolución del Consejo de Seguridad podría dar la total responsabilidad de las Naciones Unidas para el control del brote, en el respeto de la soberanía naciones de África Occidental "tanto como sea posible. Las Naciones Unidas podrían, por ejemplo, los derechos de aterrizaje de aeronaves y seguras ...

Las Naciones Unidas deben proporcionar cualquier número de camas se necesitan; la Organización Mundial de la Salud ha recomendado 1500, pero es posible que tengamos miles de otras más. También debe coordinar la contratación y formación de todo el mundo del personal médico y de enfermería, en particular, mediante la incorporación de los residentes locales que han sobrevivido Ebola, y que ya no están en riesgo de infección. Muchos países se han comprometido recursos médicos, pero las donaciones no dará lugar a un sistema de tratamiento eficaz si ningún grupo es responsable de la coordinación de ellos.

He pasado tiempo suficiente alrededor de la gente de la salud pública, en los EE.UU. y en el campo, para entender que prefieren expresarse de forma conservadora. Así que cuando se entregan en un lenguaje apocalíptico, que es inusual y notable.

Cuando uno de los detectives de enfermedades de más alto rango en los EE.UU. comienza a hablar de "plaga", sabiendo lo emotivo puede ser esa palabra, y otro sugiere llamar a los militares, es el momento de empezar a prestar atención.

* Revelación: De 2006 a 2010, trabajé a tiempo parcial en el sitio de noticias de la enfermedad, CIDRAP, que Osterholm fundada. Por lo demás, yo solía estar en un club de lectura con Besser, también.

Los patrones de emails muestran un choque de civilizaciones

Los patrones mundiales de correo electrónico revelan un "Choque de Civilizaciones" 
El patrón global de la comunicación por correo electrónico refleja las fallas culturales pensadas para determinar futuros conflictos, dicen los científicos sociales computacionales. 




La mayoría de los politólogos consideran la Guerra Fría como un conflicto entre los países capitalistas en el oeste y el bloque comunista en el Este. Como tal, era esencialmente un conflicto de ideología.

Al final de la Guerra Fría, surgió la pregunta de que impulsaría la próxima ola de conflictos.

En 1992, el científico político basado en Harvard Samuel Hartington sugirió que los conflictos futuros serían impulsados ​​en gran medida por las diferencias culturales. Luego pasó a trazar un nuevo orden mundial en el que los pueblos del mundo se dividen en nueve civilizaciones culturalmente distintos.

Estos incluyen: la civilización occidental; La civilización latinoamericana; el mundo ortodoxo de los antiguos países de la Unión Soviética; la civilización Sinic incluyendo China, las dos Coreas y Vietnam; el mundo musulmán de la mayor de Oriente Medio; África subsahariana y así sucesivamente.

Su argumento era que los conflictos futuros se basan en las líneas de falla en los bordes de estas civilizaciones. Publicó este punto de vista en un famoso artículo titulado "El choque de civilizaciones?" en la revista politcal Foreign Affairs.

Ciertos eventos ya se han utilizado para apoyar la tesis-la de Huntington guerra contra el terrorismo, por ejemplo.

Pero una pregunta interesante es si existe evidencia en la escala social de un "choque de civilizaciones".

Hoy en día, tenemos una respuesta de clases gracias a la labor de Bogdan State en la Universidad de Stanford en California y algunos amigos. Estos chicos han analizado una base de datos global de mensajes de correo electrónico, y su ubicación, enviada por más de 10 millones de personas en el espacio de un año. State y sus colegas dicen que el patrón de conexiones entre estas personas, refleja claramente las civilizaciones trazadas por Huntington. En otras palabras, la forma en que envía mensajes de correo electrónico es un reflejo de la malla de las civilizaciones que es un motor importante de conflicto en el futuro.

Esto era de ninguna manera un estudio fácil de realizar. Los mensajes fueron recogidos por la compañía de Internet Yahoo! Usuarios -todas habían acordado sus datos sean utilizados con fines de investigación. Los datos incluidos en el perfil de cada usuario dando su ubicación sí entró y la geo-localización de la dirección IP (sólo los usuarios con emparejan lugares auto-reporte e IP fueron utilizados).

Luego, los investigadores contaron los casos en los que los usuarios intercambian mensajes entre sí, teniendo en cuenta que esto es evidencia de un vínculo entre los países donde se ubican estos usuarios. Esto les dio un simple recuento del número de vínculos entre pares de países de todo el mundo.

Pero eso fue sólo el comienzo. El trabajo duro fue en la limpieza de los datos, ya que este simple recuento de los vínculos está enormemente distorsionada por la cobertura irregular de datos causado por factores como la diferente participación de mercado que goza de Yahoo! en diversas partes del mundo. Así State y colegas emprendieron un "cambio de escala" global de los datos para tener en cuenta estos efectos.

El resultado es la red que aparece más arriba, que es un código de color de acuerdo a las civilizaciones identificadas por Huntington. State y colegas dicen que las agrupaciones se pueden ver claramente por inspección visual. De hecho, procesaron a los datos mediante una serie de algoritmos de detección de la comunidad que todos encontramos el mismo tipo de agrupación.

"Este resultado proporciona evidencia hacia una división del mundo en bloques de civilización siguiendo la teoría de Huntington", dicen Estado y amigos.

Pero hay otros patrones también. "Los hallazgos (como era de esperar) apoyan la idea de que la geografía, transporte y decisiones administrativas son todos determinante importante de comunicación entre los países: distancia disminuye la densidad, al igual que las visas, mientras que los vuelos directos aumentan", dicen los investigadores.

Y hay resultados sorprendentes también. Por ejemplo, una frontera común entre los dos países en realidad reduce la densidad de la comunicación entre ellos, tal vez debido a las crecientes tensiones. "Estos hallazgos curiosos hacen plantear la cuestión de los posibles problemas con la integración europea, así como del mayor potencial de conflicto entre los países que comparten fronteras, lo que puede conducir a una menor comunicación", dicen Estado y amigos.

Hay una o dos advertencias con este tipo de investigación, la principal es que el proceso de cambio de escala de los datos puede introducir artefactos que luego influyen en los efectos observados. Sin embargo, nuevas investigaciones con otros conjuntos de datos debería ayudar a limar estos problemas.

Por supuesto, si nuestro planeta se divide por la civilización en la forma en Huntington sugiere, no es de extrañar que esto se refleja en el patrón de la comunicación global.

Una pregunta más interesante es si este tipo de ciencias sociales computacional puede medir el pulso constantemente las tensiones globales y si tiene algún poder predictivo sobre en la detección, donde es probable que surjan los próximos conflictos.

Eso es más allá del estado actual de la técnica pero es claramente un área vale la pena ver.

MIT Technology Review

The Mesh of Civilizations and International Email Flows

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ARS 101: Asortatividad

Mezcla Asortativa




En el estudio de las redes complejas, la mezcla asortiva, o asortatividad, es un sesgo a favor de las conexiones entre nodos de red con características similares. [1] En el caso específico de las redes sociales, la mezcla asortativa también se conoce como homofilia. La mezcla disasortativa más raro es un sesgo a favor de las conexiones entre nodos diferentes.

En las redes sociales, por ejemplo, las personas comúnmente optan por asociarse con otros de la misma edad, nacionalidad, ubicación, raza, ingresos, nivel educativo, religión, idioma o como ellos mismos. [2] En las redes de contacto sexual, se observan los mismos sesgos, pero también se mezcla disasortativamente por sexo - la mayoría de las alianzas son entre personas de sexo opuesto.

La mezcla asortativa puede tener efectos, por ejemplo, en la propagación de la enfermedad: si los individuos tienen contacto principalmente con otros miembros de los mismos grupos de población, entonces las enfermedades se propagarán principalmente dentro de esos grupos. Muchas enfermedades se sabe de hecho tienen prevalencia difieren en diferentes grupos de población, aunque otros factores sociales y de comportamiento afectan a la prevalencia de enfermedades, así, como las variaciones en la calidad de la atención de salud y diferentes normas sociales.

La mezcla asortativa también se observa en otros tipos (no sociales) de las redes, incluidas las redes bioquímicos en la célula, [3] redes de informática y de información, [4] y otros.

De particular interés es el fenómeno de la mezcla asortativa por grado, es decir, la tendencia de los nodos con alto grado para conectarse a otros con alto grado, y similarmente para los de bajo grado. Debido a que grado es en sí misma una propiedad topológica de redes, este tipo de mezcla asortativa da lugar a efectos estructurales más complejos que los otros tipos. Empíricamente se ha observado que la mayoría de las redes sociales se mezclan asortativamente por grado, pero la mayoría de redes de otros tipos mezclan disasortativamente, [5] [6], aunque hay excepciones. [7] [8]

205405

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Referencias

1. M. E. J. Newman (2003). "Mixing patterns in networks". Physical Review E 67 (2): 026126. arXiv:cond-mat/0209450. Bibcode:2003PhRvE..67b6126N. doi:10.1103/PhysRevE.67.026126.
2. M. McPherson, L. Smith-Lovin, and J. M. Cook (2001). "Birds of a feather: Homophily in social networks". Annual Review of Sociology 27: 415–444. doi:10.1146/annurev.soc.27.1.415.
3. S. Maslov and K. Sneppen (2002). "Specificity and stability in topology of protein networks". Science 296 (5569): 910–913. arXiv:cond-mat/0205380. Bibcode:2002Sci...296..910M. doi:10.1126/science.1065103. PMID 11988575.
4. R. Pastor-Satorras, A. Vázquez, and A. Vespignani (2001). "Dynamical and correlation properties of the Internet". Physical Review Letters 87 (25): 258701. arXiv:cond-mat/0105161. Bibcode:2001PhRvL..87y8701P.doi:10.1103/PhysRevLett.87.258701. PMID 11736611.
5. M. E. J. Newman (2002). "Assortative mixing in networks". Physical Review Letters 89 (20): 208701. arXiv:cond-mat/0205405. Bibcode:2002PhRvL..89t8701N. doi:10.1103/PhysRevLett.89.208701. PMID 12443515.
6. S. Johnson, J.J. Torres, J. Marro, and M.A. Muñoz, (2010). "Entropic origin of disassortativity in complex networks". Physical Review Letters 104 (10): 108702. arXiv:1002.3286. Bibcode:2010PhRvL.104j8702J.doi:10.1103/PhysRevLett.104.108702. PMID 20366458.
7. G. Bagler and S. Sinha (2007). "Assortative mixing in protein contact networks and protein folding kinetics". Bioinformatics 23 (14): 1760–7. arXiv:0711.2723. doi:10.1093/bioinformatics/btm257. PMID 17519248.
8. A. V. Goltsev, S. N. Dorogovtsev and J.F.F. Mendes (2008). "Percolation on correlated networks". Physical Review E 78 (5): 051105. arXiv:0810.1742. Bibcode:2008PhRvE..78e1105G. doi:10.1103/PhysRevE.78.051105.

Wikipedia

Visualización de redes sociales online en grafos

Martinez_Análisis, comparativa y visualización de redes sociales online representados por un grafo

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