domingo, 23 de octubre de 2016

En busca de las raíces (de las redes) de los mitos ancentrales

Los científicos rastrean mitos de la sociedad a sus orígenes primordiales
El análisis de cómo las historias cambian en el recuento de generación en generación arroja luz sobre la historia de la migración humana va tan lejos como el período Paleolítico
Por Julien d'Huy - Scientific American


Crédito: Ilustración por Jon Foster

La versión griega de un mito familiarizado comienza con Artemisa, diosa de la caza y la feroz protectora de las mujeres jóvenes inocentes. Artemis demandas que Callisto, "la más bella", y sus otras doncellas toman un voto de castidad. Zeus trucos a Calisto en renunciar a su virginidad, y da a luz a un hijo, Arcas. celosa esposa de Zeus, Hera, se vuelve a Calisto en una osa y su destierra a las montañas. Mientras tanto Arcas crece hasta convertirse en un cazador y un día sucede en un oso que le da la bienvenida con los brazos abiertos. Al no reconocer a su madre, que apunta con su lanza, pero Zeus viene al rescate. Él transforma a Calisto en la constelación de la Osa Mayor, o "gran oso", y coloca Arcas cercana como la Osa Menor, el "osito".
A medida que el Iroquois del noreste de EE.UU. dice que, tres cazadores persiguen un oso; la sangre de los animales heridos colores las hojas del bosque otoñal. El oso y luego sube una montaña y salta hacia el cielo. Los cazadores y los animales se convierten en la constelación de la Osa Mayor. Entre los Chukchi, un pueblo de Siberia, la constelación de Orión es un cazador que persigue un reno, Cassiopeia. Entre las tribus ugrofinesas de Siberia, el animal se persigue es un alce y toma la forma de la Osa Mayor.
Aunque los animales y las constelaciones pueden ser diferentes, la estructura básica de la historia no lo hace. todas estas sagas pertenecen a una familia de mitos conocidos como la caza cósmico que se extendió a lo largo y ancho de África, Europa, Asia y América, entre las personas que vivieron hace más de 15.000 años. Cada versión de la caza cósmico comparte una historia central alineación un hombre o un animal persigue o mata a uno o más animales, y las criaturas se transforman en constelaciones.
Folcloristas, antropólogos, etnólogos y lingüistas han intrigado por mucho tiempo sobre qué historias míticas complejos que surgen en culturas muy distantes en el espacio y el tiempo son sorprendentemente similares. En los últimos años ha surgido un enfoque científico prometedor para la mitología comparativa en la que los investigadores aplican herramientas conceptuales que los biólogos utilizan para descifrar la evolución de las especies vivas. En las manos de aquellos que analizan los mitos, el método, conocido como análisis filogenético, consiste en conectar las sucesivas versiones de una historia mítica y construir un árbol familiar que traza la evolución del mito con el tiempo.
Mis estudios filogenéticos hacen uso del rigor extra de técnicas estadísticas y el equipo de modelado de la biología de dilucidar cómo y por qué los mitos y cuentos populares evolucionan. Además de la caza cósmico, he analizado otras familias principales de los mitos que comparten temas recurrentes y elementos de la trama. Pygmalion historias representan un hombre que crea una escultura y se enamora de ella. En los mitos Polifemo, un hombre queda atrapado en la cueva de un monstruo y se escapa al insinuar a sí mismo en una manada de animales, bajo la atenta mirada del monstruo.
Esta investigación proporciona nuevas pruebas convincentes de que los mitos y cuentos populares siguen el movimiento de personas en todo el mundo. Se revela que ciertos cuentos probablemente se remontan al Paleolítico, cuando los seres humanos desarrollaron herramientas primitivas de piedra, y se propagan junto con las primeras oleadas de migración fuera de África. Mis estudios filogenéticos también ofrecen una visión de los orígenes de estos mitos mediante la vinculación de historias orales y las leyendas transmitidas de generación en generación a los motivos que aparecen en las imágenes de arte rupestre paleolítico. En última instancia, espero que mi búsqueda en curso para identificar protomyths prehistóricos pueden incluso ofrecer una visión del universo mental de nuestros antepasados, cuando el Homo sapiens no fue la única especie humana sobre la Tierra.

LA RUTA DE CAZA COSMICA

Carl Jung, el padre fundador de la psicología analítica, cree que los mitos aparecen en formas similares en diferentes culturas, ya que emergen de un área de la mente llamado el inconsciente colectivo. "Los mitos son, ante todo, los fenómenos psíquicos que revelan la naturaleza del alma", sostuvo Jung. Pero la difusión de historias cósmicas caza en todo el mundo no puede ser explicado por una estructura psíquica universal. Si ese fuera el caso, las historias de caza cósmico aparecen por todas partes. En cambio, están casi ausentes en Indonesia y Nueva Guinea y muy raro en Australia, pero presente en ambos lados del estrecho de Bering, que evidencia geológica y arqueológica indica estaba por encima del agua entre 28.000 y 13.000 aC La hipótesis de trabajo es más creíble que los ancestros euroasiáticos de los primeros americanos trajeron la familia de mitos con ellos.
Para probar esta hipótesis, he creado un modelo filogenético. Los biólogos utilizan el análisis filogenético para investigar las relaciones evolutivas entre las especies, la construcción de diagramas de ramificación, o "árboles", que representan relaciones de ancestro común basados ​​en rasgos compartidos. historias míticas son excelentes dianas para tales análisis, ya que, al igual que las especies biológicas, evolucionan poco a poco, con nuevas partes de una historia central y añaden otros perdieron el tiempo a medida que se propaga de una región a otra.
En 2012 construí un modelo de esqueleto basado en 18 versiones del mito cósmico caza previamente recogidos y publicados por folcloristas y antropólogos. Convertí cada una de esas cuentas del mito en elementos de la historia discretos, o "mitemas", un término tomado del antropólogo estructural francés Claude Lévi-Strauss. Como los genes, mitemas son las características hereditarias de "especie" de historias, que pasan de una generación a la siguiente y cambian lentamente. Ejemplos de mitemas caza cósmico incluyen: una mujer rompe un tabú; una persona divina se detiene a un cazador; un dios transforma un animal en una constelación. Mi análisis inicial produjo una base de datos de 44 mitemas. Para cada versión de una historia, a continuación, codificado como 1 mitemas (actual) o 0 (ausente) y se aplicó una serie sucesiva de algoritmos estadísticos para rastrear los patrones evolutivos y establecer árboles genealógicos. En 2013 amplié el modelo para incluir 47 versiones de la historia y 93 mitemas. Con el tiempo he usado tres bases de datos separadas para aplicar diferentes algoritmos y verificación cruzada de los resultados de mi.
Uno de los árboles más arriba actualizada filogenéticas de la caza cósmico [ver ilustración de abajo] sugiere que la familia de mitos llegó a las Américas en varios puntos diferentes. Una de las ramas del árbol se conecta versiones griegas y Algonquin del mito. Otra rama indica paso a través del estrecho de Bering, que luego continuó en el país esquimales y para las Américas del noreste, posiblemente en dos ondas diferentes. Otras ramas sugieren que algunas versiones del mito se extienden más tarde que los otros de Asia hacia África y las Américas.

UNA METAMÓRFOSIS MÍTICA

Los biólogos evolutivos han observado que la mayoría de las especies no cambian mucho durante la mayor parte de sus historias. Cuando se produce el cambio evolutivo significativo, en general se limita a eventos raros y muy rápido de ramificación especiación. Este fenómeno se llama equilibrio puntuado. Lo mismo parece ser cierto con los mitos. Cuando la hermana versiones mitológicas divergen rápidamente debido a los cuellos de botella de migración, los desafíos de las poblaciones rivales o nuevos elementos ambientales y culturales, esos eventos son seguidos por períodos de estabilidad extendidas.
En general, las estructuras de las historias míticas que a veces permanecen sin cambios durante miles de años, son muy similares a la historia de los movimientos migratorios humanos a gran escala. Irónicamente, el análisis filogenético revela que una de las historias míticas más encanto de la repentina transformación de la historia de Pigmalión-es un buen ejemplo de este patrón estable de la evolución.
Historia continúa más abajo gráfico


Crédito: accurat; Fuente: "Una caza cósmico en el cielo Berber: una reconstrucción filogenética de la mitología Paleolítico," Julien d'Huy, en Les Cahiers de l'AARS, N ° 16; 2013

A medida que los griegos dicen que, Pigmalión, un escultor guapo de Chipre, evita la compañía de las mujeres locales relegados a una vida de prostitución sin amor por no pagar homenaje adecuado a Afrodita, la diosa del amor y la deidad patrona de la isla. Dejándose caer en su trabajo, Pigmalión cincela una estatua de marfil de una mujer, a la que los nombres de "Galatea" (o "amor durmiente"). Se viste la escultura en ropa de lujo y joyas, besos y caricias de TI, y habla con él todos los días. Durante una fiesta en honor de Afrodita, Pigmalión va al templo de la diosa, sacrifica un toro y reza por una esposa al igual que su amada estatua. Cuando regresa a casa y besa a Galatea, es sorprendido por el calor de la estatua. Afrodita ha traído a la vida Galatea.
poeta romano Ovidio inmortalizó el cuento popular griega en Metamorfosis e inspirado innumerables escritores, dramaturgos y artistas desde entonces.
Mi investigación sugiere que la evolución del mito de Pigmalión siguió una migración humana desde el noreste al sur de África que los estudios genéticos previos indican tuvieron lugar hace unos 2.000 años. En los cuentos contados por varias tribus a lo largo de esa ruta, un hombre de talla una imagen de una mujer y se enamora de ella; el muñeco cobra vida y se casa con el maestro. De acuerdo con la Venda de Sudáfrica, un hombre esculpe una mujer fuera de la madera. Después de que ella está animado, el jefe de la tribu intenta secuestrarla. El escultor se resiste y se lanza a la mujer al suelo, con lo cual se da la vuelta a la madera.
Un árbol filogenético construí usando la versión griega de Pigmalión y una versión de la gente de Madagascar Bara como puntos de partida arrojaron resultados interesantes. Los mitos griegos y Bara se reflejan entre sí estructuralmente, a pesar de que representan la mayor separación geográfica de cualquiera de las historias incluidas en el modelo de ordenador. Además, el Bara se instaló en una isla que no permitía la gran expansión de la población y la diversificación mitológica, y los griegos permaneció aislado durante gran parte de su historia de la exposición a los cuentos populares africanos. Sin embargo, tanto el Bara y versiones griegas del mito tienen notables similitudes con una versión anterior de la historia de las tribus bereberes del Sahara.
El análisis estadístico y empírica sugiere que las cuentas de los griegos y Baras probablemente conservan una versión de la saga Pigmalión que se originó con los bereberes entre hace 3.000 y 4.000 años y parece encapsular una versión muy antigua del mito: Un hombre hace una estatua de un tronco de árbol para disminuir su soledad; él u otro hombre lo viste; la estatua cobra vida, gracias a un dios, y se convierte en una bella joven; se convierte en la esposa de su creador, a pesar de que otra persona también quiere casarse con ella. Por supuesto, el protomyth real era probablemente tan rico en complejidad a medida que las versiones en que se basa la reconstrucción.

EL MONSTRUO EN LA CUEVA

En el pasado, los estudiosos de la mitología comparativa basó en gran medida en la intuición y el procesamiento manual de la información, lo que limita tanto la amplitud y el detalle granular del trabajo que podían hacer. Con el análisis filogenético asistido por ordenador, ahora podemos probar el impacto de los préstamos mitológicos entre los diferentes grupos culturales. Podemos crear bases de datos grandes y flexibles que incorporan la riqueza de observaciones empíricas por los estudiosos en los últimos años. Y podemos ampliar esas bases de datos para incluir nuevas versiones de historias y resultados de pruebas anteriores.
Construí el modelo inicial para un estudio filogenético del mito de Polifemo en 2012 basado en 24 versiones de la historia de Europa y América del Norte y 79 mitemas. Luego amplié progresivamente el tamaño de la muestra para incluir 56 versiones de la historia y 190 mitemas extraídos de una variedad de estudios previos publicados en Inglés, francés, alemán e italiano. También he creado tres bases de datos separadas y se aplica una variedad de algoritmos evolutivos y estadísticos para calibrar y cotejar los resultados de mi.


Crédito: JEN CHRISTIANSEN; Fuente: JULIEN D'HUY

Polifemo, el monstruoso, número de crías se alimentan de un solo ojo humano de Poseidón, dios del mar, hace una aparición espectacular en la Odisea de Homero. Cuando Odiseo tierras en la isla de Cyclops en busca de comida, él y 12 hombres subrepticiamente entrar en la cueva de Polifemo. Los rendimientos gigantes de pastoreo de sus ovejas, sella la entrada y devora a cuatro de los hombres de Odiseo antes de salir a la mañana siguiente para cuidar su rebaño. Esa noche, después de Polifemo come dos hombres más, Odiseo le pone borracho de vino puro. Polifemo le pide a su generosa invitado a decirle su nombre, y Odiseo responde: "Nadie". Una vez Polifemo se queda dormido, Odiseo le ciega con un palo afilado endurecido en un incendio. Polifemo grita por ayuda, pero cuando otros cíclopes llegan y preguntan quién lo dejó ciego, él responde: "Nadie". Mientras tanto Odiseo y sus hombres restantes escapan al aferrarse a los vientres de las ovejas del monstruo como Polifemo les deja salir a pastar.
Los indios Pies Negros, una tribu Algonquin que dependía de la caza de búfalos para obtener suficiente comida para sobrevivir, aprobó una historia relacionada de generación en generación. El tramposo Crow, que es a la vez humana y de aves, se esconde una manada de búfalos en una cueva. Crow es finalmente capturado y colocado sobre un agujero de humo, lo que explica que, desde entonces, los cuervos son de color negro. Crow promete librar a los búfalos. Pero rompe su promesa. Dos cazadores heroicos se transforman uno en un cachorro, y el otro en una vara de madera. La hija de Cuervo recoge el cachorro y el personal y los lleva a la cueva. Allí, los dos cazadores se transforman de nuevo, uno en un perro grande, la otra en un hombre, para conducir el búfalo sobre el suelo. Consiguen pasado Crow escondiéndose debajo de la piel de un búfalo como el rebaño cobra salir de la cueva.
Un árbol filogenético compuesto de la familia de mitos Polifemo indica que las historias siguieron dos grandes patrones migratorios: La primera, en el Paleolítico, propagan el mito en Europa y América del Norte. El segundo, en el Neolítico, paralelo a la proliferación de la ganadería.
Una versión de la historia Polifemo, conservado en una forma esquemática en Suiza, puede conservar una forma antigua: El monstruo, un enano con un ojo descubierto por un cazador, es un maestro de bestias en una montaña. Pero esta forma de la historia desapareció, probablemente como glaciares avanzaron durante el último máximo glacial, que alcanzó su punto máximo hace alrededor de 21.500 años. A continuación, una nueva versión, en la que el monstruo reside en un refugio, parece que se ha difundido, gracias a las sucesivas migraciones de en el Cáucaso y el Mediterráneo que habían proporcionado refugio para personas y otras especies biológicas de los cambios climáticos severos. Enlaces en el árbol filogenético sugieren las versiones homéricas de Polifemo crearon una tradición oral con una difusión independientes entre muchos grupos, por ejemplo, los ancestros de los pueblos de hoy en día Hungría y Lituania.

BÚSQUEDA DE LA PROTOMITOS ANCESTRALES

reconstrucciones filogenéticas de historias tanto el Polifemo y Hunt cósmico se basan en décadas de investigación por los estudiosos que basan su trabajo principalmente en las versiones orales y escritas de los cuentos populares y leyendas. Los actuales modelos también incorporan observaciones empíricas de los motivos mitológicos en el arte rupestre. Las similitudes en ciertos motivos rupestres y las historias reconstruidas abren una nueva ventana en el universo mental de los primeros humanos que migraron a través del estrecho de Bering hasta el Nuevo Mundo entre hace 30.000 y 15.000 años.
En el mito de Polifemo, como su pública de origen más probable es que lo oyó, un cazador se enfrenta a uno o muchos monstruos que poseen una manada de animales salvajes. Entre en el lugar donde el monstruo mantiene a los animales y encuentra su camino bloqueado por un gran obstáculo. El monstruo se trata de matarlo. El héroe se las arregla para escapar al aferrarse a la parte más vulnerable de uno de los animales.
Este protomyth-revelada por tres bases de datos filogenéticos independientes, muchos métodos estadísticos y etnológicos independientes de datos refleja la creencia, muy extendida por las culturas antiguas, en la existencia de un maestro de los animales que los mantiene en una cueva y la necesidad de un intermediario para libre ellos. También podría ser parte de una concepción de cómo Paleolítico juego emerge de un submundo. En la cueva de los Trois-Frères (o "tres hermanos") en los Pirineos franceses, frecuentados durante el Paleolítico superior, un panel muestra una pequeña criatura con la cabeza de un bisonte y el cuerpo de un ser humano, que parece estar sosteniendo un arco corto. Perdido en medio de una manada de bisontes, otro animal, similar a un bisonte, gira la cabeza hacia el híbrido humano, así como el intercambio de dos criaturas mira. En el examen, el muslo posterior izquierda del "bisonte" no es el muslo de un rumiante; sus proporciones son mucho más pequeños, como un ser humano hasta el muslo hasta el punto de que el arqueólogo André Leroi-Gourhan dio por una silueta humana. Por otra parte, el artista ha dibujado meticulosamente el ano y el orificio vulvar. Estos dos elementos se pueden comparar con algunas versiones amerindias de la historia Polifemo, donde el hombre se esconde en el animal mediante la introducción de su ano.
La primera versión de la caza cósmico, el antepasado de todas las demás cuentas de la historia de Calisto, reconstruido a partir de tres bases de datos diferentes, habría ido así: Un hombre está cazando un ungulado; la caza se lleva a cabo en el cielo o termina allí; el animal está vivo cuando se transforma en una constelación; y esta constelación es la que conocemos como la Osa Mayor.
Esta reconstrucción de la historia cósmica caza podría explicar la famosa paleolítica "así escena" que se encuentra en una cueva de Lascaux, Francia. El punto negro solitario intrigante cerca de la cruz del bisonte lo tanto, sería una estrella. La fijeza del animal, que no da la impresión de que en realidad la carga, tendría sentido si representara una constelación en lugar de una acción. Por otra parte, según algunos expertos, el hombre podría estar en posición vertical y ascendente del bisonte, que se hace eco de la subida al cielo del animal protomythic. Por último, las manchas negras en el suelo bajo el bisonte sugieren las hojas otoñales manchados de sangre del animal cazado.
La vinculación de una historia mítica y una imagen Paleolítico es difícil. Estos ejemplos sirven simplemente para ilustrar el poder interpretativo del método filogenético, lo que hace que sea posible proponer hipótesis plausibles y recuperar historias que desaparecieron hace mucho tiempo.

DRAGONES Y SERPIENTES PRIMEVAL

Mi investigación actual da credibilidad a la teoría fuera de África de los orígenes humanos, afirmando que los humanos anatómicamente modernos se originaron en África y se extendió desde allí a la
resto del mundo. Es un complemento de los estudios filogenéticos por los biólogos que indican la primera gran oleada de la migración humana que irradia de África siguió a la costa sur de Asia, poblado Australia hace unos 50.000 años, y llegado a América desde una fuente de Asia Oriental. Tanto el punto de la investigación biológica y mitológico a una segunda migración llegar a América del Norte en más o menos al mismo tiempo de una fuente de Eurasia norte.
Recientemente he construido un súper árbol filogenético para trazar la evolución de la serpiente y el dragón mitos que surgieron durante esos primeros olas de migraciones. Una protonarrative que lo más probable es anterior a la salida de África incluye los siguientes elementos básicos de la historia: serpientes mitológicas protegen las fuentes de agua, liberando el líquido sólo bajo ciertas condiciones. Pueden volar y formar un arco iris. Ellos son gigantes y tienen cuernos o astas en la cabeza. Pueden producir lluvia y tormentas eléctricas. Reptiles, inmortal como otros que cambian de piel o la corteza y, por tanto rejuvenecer, se contrastan con los mortales y / o se consideran responsables de la muerte de origen, tal vez por su picadura. En este contexto, una persona en una situación desesperada llega a ver cómo una serpiente u otro animal pequeño revive o se cura o de otros animales. La persona que utiliza el mismo remedio y tiene éxito. Construí esta protomyth de cinco bases de datos separadas variando tanto la definición de serpiente / dragón y las unidades de análisis, incluidas las versiones individuales del mismo tipo de cuento, tipos de serpientes y dragones, y zonas culturales o geográficos.
Con el tiempo espero ir aún más atrás en el tiempo e identificar las historias míticas que puedan arrojar luz sobre las interacciones durante el periodo Paleolítico entre las primeras especies de Homo sapiens y especies humanas que se extinguieron. Los biólogos evolutivos han identificado posibles cruces con los neandertales, Denisovanos y tal vez otros humanos arcaicos. intercambios materiales, así como el lenguaje y los préstamos mitológicos, también pueden haber ocurrido. Mi objetivo más inmediato es ampliar y refinar el súper árbol filogenético creciente de los mitos del Paleolítico, que ya incluye historias del sol que da la vida como un gran mamífero y de las mujeres como guardianes primordiales de santuarios sagrados de conocimiento.


Este artículo fue publicado originalmente con el título "Mitos de científicos de la Sociedad de seguimiento a Primordial Orígenes"


sábado, 22 de octubre de 2016

Redes cerebrales para el control mental

Cómo Red de Neurociencia ha creado una nueva era de Control Mental
MIT Technology Review


El cerebro humano es una red compleja. Es por eso que los neurocientíficos esperan usar la teoría de redes para controlar las mentes.

Al salir por la tecnología de la arXiv 19 de de octubre de, el año 2016

Las redes complejas forman la columna vertebral de la sociedad moderna: Internet, la red de aviación, el patrón de conexiones entre los individuos. Y ejemplos más complejos surgen constantemente, la forma en que interactúan los genes en las células, cómo la información fluye a través del sistema bancario y el ecosistema.

Cuanto más complejo es el sistema, más difícil es controlar. Sin embargo, los informáticos, médicos, economistas y el ejercicio como un mínimo de control sobre muchas de estas redes.

Y eso plantea una pregunta interesante: ¿es posible ejercer el mismo tipo de control sobre la red más compleja que conocemos: el cerebro humano?



Hoy en día tenemos una respuesta de tipo, gracias a la obra de John Medaglia en la Universidad de Pennsylvania en Filadelfia y algunos compañeros que evalúan la disciplina que está surgiendo en la intersección entre la neurociencia a la red y la teoría de control de la red. "Una cuestión fundamental ... es cómo modular una red cerebro humano para el tratamiento de los déficits cognitivos o mejorar las capacidades mentales", dicen. "Postulamos que el control de la red refiere fundamentalmente a control de la mente."

La idea básica detrás de este tipo de control es sencillo. La inyección de energía en una parte de una red debe influir en la actividad en otras partes de la red.

En el cerebro, este tipo de manipulación ya se utiliza en las técnicas de estimulación profunda del cerebro, tales como los utilizados para la enfermedad de Parkinson. Esto implica la inyección de energía en una parte del cerebro llamada ganglios basales, que está implicado en el movimiento. Esto luego reduce el deterioro del movimiento.

Una técnica similar se utiliza también para el trastorno obsesivo compulsivo, donde las personas experimentan impulsos abrumadores participar en un comportamiento repetitivo. Esto a menudo se asocia con la actividad eléctrica inusual en los circuitos fronto-estriado del cerebro. La estimulación cerebral profunda puede normalizar esta actividad y mejorar sustancialmente la calidad de vida.

A pesar del éxito de este tipo de técnicas, Medaglia y co señalan que existen retos significativos en el control de otros comportamientos. Un problema es que la estimulación no sólo influye en una parte del cerebro, pero tiende a cascada a través de muchas áreas en formas que son difíciles de caracterizar.

Es por eso que la comprensión de la conectividad en el cerebro es un importante objetivo futuro. Este es el objetivo de los diversos proyectos de "conectoma" en todo el mundo: al mapa de las vías estructurales en el cerebro.

Y es que ya está empezando a sugerir que el cerebro emplea diferentes estrategias de control. Cada una de estas estrategias son objetivos potenciales para el control de la mente.

Por ejemplo, los neurocientíficos piensan que el sistema fronto-parietal controla nuestra capacidad de cambiar entre tareas. Curiosamente, este sistema no está fuertemente ligada a otras partes del cerebro, pero el trabajo teórico ya ha demostrado que parece que funciona moviendo el cerebro en estados difíciles de llegar a lo largo de una especie de panorama energético. Así que una vía para el control de la mente podría ser el uso de inyecciones de energía para guiar el cerebro a través de este paisaje.

Apenas cómo se puede hacer esto no es del todo clara, pero hay varias tecnologías que tienen potencial. Estos incluyen la estimulación magnética transcraneal, que utiliza un campo magnético externo para inducir corrientes en partes del cerebro, junto con diversos estimuladores implantados, que inyectan directamente la energía. La mejora de la resolución de este tipo de inyección de energía es un importante objetivo futuro.

No hay discusión de control cerebral estaría completa sin una mención de la ética. Medaglia y co pasan algún tiempo esbozar las ideas actuales sobre este tema. Ellos basan sus argumentos en los cuatro principios básicos de la ética médica y de investigación: no maleficencia, la beneficencia, la justicia y el derecho a la libre determinación.

Esta es un área que tendrá que evolucionar a medida que surgen nuevas técnicas. "A medida que la ciencia de los avances de control mental, será importante para aclarar las prácticas de control aceptables con respecto a nuestra naturaleza fundamental y la propia identidad", dicen Medaglia y co.

Otro de los objetivos a la reflexión es comprender el vínculo entre el control neural y el control psicológico. "El mapeo entre la dinámica del cerebro y los procesos cognitivos específicos será fundamental para informar a control psicológico (es decir," mente ")," decir Medaglia y co.

Y ahí radica un punto ciego importante en este trabajo el papel de la información. Los procesos de la mente son claramente basada en la información. Y gran parte de la psicología se ha centrado en cómo la información puede cambiar los estados del cerebro. Por ejemplo, cambiar el estado emocional de una persona con un viaje al cine o leyendo un libro.

Este es el control mental basado en la información. Y, sin embargo Medaglia y co no mencionan este tipo de efectos basados ​​en la información.

Tal vez eso es comprensible. El papel de la información en los procesos cerebrales es poco conocida. Los neurólogos no entienden los códigos neuronales en el trabajo en nuestro cerebro.

Hasta que tienen que entender y más, las técnicas actuales parecerán crudo. En comparación, nadie intentaría solucionar el mal funcionamiento de un teléfono inteligente con el zapping con una corriente de un par de electrodos. Tampoco tendrían que reparar un sitio web chocado con un potente campo magnético externo.

De hecho, sólo una pequeña fracción de un posible mal funcionamiento de tecnologías de la información podría ser abordado de esta manera.

Y lo que es probable que sea con el cerebro humano. Un enfoque basado en la información es probable que sea mucho más potente.

El vínculo entre la información y la mente es hoy poco conocida. Si una mejor comprensión es una herencia de este tipo de trabajo, que habrá sido un importante paso adelante.

Ref: arxiv.org/abs/1610.04134: Mind Control: Frontiers in Guiding the Mind

jueves, 20 de octubre de 2016

La paradoja de la amistad: Tus amigos son más populares que vos

¿Por qué sus amigos más populares que usted?
 Por J. P. - The Economist



¿Se siente igual que sus amigos sean más populares de lo que usted lo es? Eso puede ser porque es verdad-para casi todo el mundo. Este resultado extraño, conocido como el "paradoja de amistad", se ha observado más recientemente para aplicar en Twitter. Cuando los investigadores de la Universidad del Sur de California analizaron 5,8 millones de microblogs (194m y vínculos entre ellos) encontraron que, en promedio, tanto a las personas que un usuario sigue y, peor aún, los que le siguen, tienen más seguidores que él. ¿Cómo puede ser esto?

La paradoja de la amistad fue identificado por primera vez en 1991 por Scott Feld, un sociólogo que trabaja en la Universidad Estatal de Nueva York en Stony Brook. En aquel entonces, por supuesto, el Dr. Feld estaba mirando a las redes sociales del mundo real en lugar de los en línea. Luego, el año pasado, los científicos de la Universidad de Cornell confirmaron que el resultado es válido para los usuarios activos de Facebook (721m personas en el momento de la investigación, unidas por 69 mil millones de bonos virtuales de amistad). De hecho, se obtiene para cualquier red en la que algunos miembros son más populares que otros. Y se deriva de la aritmética básica.


Considere la posibilidad de una sencilla red social compuesta por cuatro personas: Alice, Bob, Chloe y Dave. el único amigo de Alice es Bob. Bob es también amigo de ambos Chloe y Dave, que son amigos entre sí, pero no con Alice. Esto quiere decir que Alice tiene un amigo (Bob); Chloe y Dave tienen cada uno dos amigos (uno al otro y Bob); y Bob tiene tres. En promedio, a continuación, cada persona en la red tiene dos amigos (ocho amigos dividido por cuatro personas). Pero ahora considerar la cantidad de amigos amigos de cada persona tienen (en otras palabras, amigos de amigos). Alice tiene un amigo, Bob, que a su vez cuenta con tres amigos. amigos de Chloe son Bob, que cuenta con tres amigos, y Dave, que tiene dos, lo que significa que los amigos de Chloe tienen cinco amigos entre ellos (a pesar de que sus listas de amigos se superponen). La situación es análoga Dave. amigos de Bob, Alice, Chloe y Dave, tienen cinco amigos en todos. Por lo que el número total de amigos de amigos es 18. Sin embargo, el número total de amigos en la red es de ocho, como antes. Por lo que el número medio de amigos de amigos (es decir, la cantidad de amigos amigos de cada persona tienen) es de 2.25 amigos cada uno (18 dividido por ocho), más de los dos amigos, en promedio, de las cuatro personas en la red. La razón, por supuesto, es que Bob, que tiene la mayoría de los amigos, en primer lugar, también se cuenta con mayor frecuencia en la categoría de amigos-de-amigos, elevando el promedio. Lo mismo es cierto para otras redes: algunos individuos bien conectados tienen más amigos que la mayoría de la gente, y sesgar la media para cada uno en cuya red que aparecen (que, debido a su conectividad, es un montón de gente).

Este cálculo numérico, tiene algunas consecuencias interesantes que otros-que no justifica empieza a preocuparse sobre su estatus social relativo. Durante el brote de gripe H1N1 en 2009, por ejemplo, Nicholas Christakis, de la Universidad de Harvard, y James Fowler, de la Universidad de California, San Diego, mantienen control sobre un grupo grande de estudiantes de Harvard elegido al azar. También supervisaron las personas nombradas como aquellos participantes amigos. Sorprendentemente, los amigos se enfermaron aproximadamente dos semanas antes de que los estudiantes al azar, probablemente porque eran, en promedio, mejor conectados. Con el mundo sólo imperfectamente preparado para una pandemia, siendo capaz de detectar las tendencias de esta manera podría ser útil.

martes, 18 de octubre de 2016

Análisis de sentimiento de Twitter en NodeXL

Análisis de sentimiento en Twitter con NodeXL Pro

Mat de Medium

Vamos a bucear en el pozo de la desesperación. Vamos a ver qué piensa acerca de Twitter Donald Trump (#topical). ¿Estás listo? Estoy listo.
Arranca NodeXL Pro. Es posible que desee leer mi artículo anterior acerca del mapeo para conseguir un acercamiento a los fundamentos de la ingestión de datos y limitaciones, pero para nuestros propósitos esto es bastante fácil.
Para esto, estoy más interesado en los tweets que incluyen el término "realdonaldtrump," que yo con él y su red de seguidores, por lo que vamos a ir a la importación:



Y seleccione "From Twitter Search Network,", que le conseguirá esto:


Que el Señor nos ayude

Eso va a chug por un tiempo dependiendo de qué término de búsqueda que ha decidido utilizar. Recuerde que puede utilizar operadores de búsqueda avanzada de Twitter aquí, por lo que puede hacer estallar en algo así como "q = realdonaldtrump% 20near% 3A" Washington% 2C% 20DC "% 20within% 3A15mi & src = typd & lang = es" tirar Tweets cerca de Washington, DC, que incluir la cadena "realdonaldtrump."
Este es un buen punto como cualquier otro para llamar su atención a las herramientas integradas de análisis de los sentimientos de Twitter - :), :(, y lo hacen básicamente lo que dice en la lata, pero también son una especie de caja de negro?. . Hacer esto en NodeXL le da un control más fino.
En cualquier caso, usted va a terminar con algo que se parece a lo siguiente:


38000 filas, no estamos con grandes datos aún 

Una vez que se importan los datos, ir a Graph Metrics, así:



Y desplazarse hacia abajo para marcar la casilla de "Words and Word Pairs" en el cuadro que aparece.



La cabeza en las opciones y seleccionar el botón de radio junto a "On the Edges worksheet," y elija "Tweet". NodeXL se verá en esta columna para parejas sentimiento palabra y palabra. Por defecto, se utiliza el léxico conclusiones, pero si usted está usando esto para identificar una determinada palabra o frase que es positiva o negativa, o una expresión coloquial que significa algo único, que tendrá que añadir manualmente que a la lista.



Un breve interludio de matemáticas, con muy poco de matemáticas: "prominencia" básicamente calcula la "importante" la palabra es - la frecuencia con que se presenta para toda la columna, y la "información mutua" mira pares de palabras y calcula cómo relacionada ese par de palabras es. Los números pequeños son pares de palabras poco comunes, los números más grandes son más comunes.
Un interludio lingüística aún más breve - Sé mucho menos acerca de esto que yo acerca de las matemáticas, la advertencia justa: que estamos viendo pares de palabras aquí, que son "Bigramas."
Tome una frase como "La Escuela McCourt de Políticas Públicas es la escuela noveno y más reciente en la Universidad de Georgetown." Restar las palabras de relleno ( "el", "de", "y", "a"), y poner el resto de esas palabras en una bolsa.
En esa bolsa, tiene 10 unigrams. “McCourt,” “School,” “Public,” “Policy,” “is,” “ninth,” “newest,” “school,” “Georgetown,” “University.”.
 Tiene 9 Bigramas: “McCourt School,” “School Public,” “Public Policy,” “Policy is,” “is ninth,” “ninth newest,” “newest school,” “school Georgetown,” “Georgetown University.”
Tiene 8 trigramas: "McCourt School Public" y así sucesivamente. La agrupación de palabras en conjuntos más grandes le da más información, pero se obtiene hasta el punto en que se está metiendo frases únicas muy rápidamente, y frases únicas son difíciles de analizar.
Hay un montón de explorar en lingüística computacional y procesamiento del lenguaje natural, pero estamos tratando de obtener las bases. Una vez que los parámetros han terminado de calcular, obtendrá dos nuevas hojas: Las palabras y los pares de palabras.
La hoja de Palabras, se muestra a continuación, es donde se puede ver el análisis de los sentimientos por palabra.



Por "realdonaldtrump," las palabras marcan sentimientos positivos y negativos son más o menos iguales para esta muestra de 10.310 tweets a 10.558, con excepción de la palabra "trompeta", independiente, se menciona 1.533 veces y es parte de la lista sentimiento positivo. Los chillidos. Al restar 1.533 de 10.310 nos da 8.777 a 10.558 para una final positiva a la relación de sentimiento negativo de 0,83.

La hoja par de palabras nos muestra los Bigramas más comunes en esta muestra de tweets:



"rt" y "realdonaldtrump" es el par de palabras más común - para la gente que todavía están retweeting manualmente, bendiga sus corazones. Podría ser útil para recortar cualquier par que incluye nombres de usuario obvias. Con 28 días a la izquierda en la elección, "28" aparece un par de veces. "Aparejado" y "sistema" y "donar" y "grande" ambos muestran hasta varios cientos de veces, mostrando que más o menos donde la gente mencionar "realdonaldtrump" tener la cabeza ante, aquí el 10 de octubre de 2016.
Así es como se hace el análisis de opiniones utilizando NodeXL. Bastante sencillo, y los puntos de vista son un poco más digerible que los vectores propios y medidas de centralidad cuando se trata de explicar la cartografía. Por otra parte buena es que estos datos son mucho más amigable para exportar a Tableau, PowerBI, o lo que su herramienta de visualización de datos de elección es, y puede ofrecer un muy amplio conjunto de información acerca de lo que la gente piensa acerca de su búsqueda de una frase de interés es.
Preguntas, quejas, ofertas de trabajo solicitados, pío me @sabrmattrics: - ¡Soy todo oídos.

domingo, 16 de octubre de 2016

Guerra de Internet en Filipinas

Guerra de propaganda: Armando la internet
En Filipinas, los trolls pagados, razonamientos falsos, saltos en la lógica, envenenando el pozo - éstas son sólo algunas de las técnicas de propaganda que han ayudado a cambiar la opinión pública sobre las cuestiones claves

María A. Ressa - Rappler
@mariaressa




Parte 1 de 4

 MANILA, Filipinas - El sábado 3 de septiembre de, 2016, el día después del bombardeo de Davao, al menos una cuenta anónima Facebook comenzó a compartir un joven de 26 de marzo de, el año 2016 Rappler historia, "Hombre con bomba atrapado en el puesto de control de en Davao."

Fue recogido rápidamente y compartido por las páginas de Facebook de incidencia política para el presidente Rodrigo Duterte. Otros sitios web tomaron toda la historia de fecha y insertados en sus sitios, como newstrendph.com, que está vinculada a Duterte Global News (el puesto desde entonces ha sido desactivado). Otras páginas de Facebook, como Digong Duterte y Duterte Guerrero, se convirtieron en participantes activos en esta campaña de desinformación. Poco después, estas páginas modificar manualmente sus tiempos de envíos.

Esta es la desinformación, ya que llevó a los lectores a pensar en el hombre con la bomba fue capturado ese día 3 de septiembre, cuando el presidente Duterte declaró un estado de anarquía en las secuelas de los bombardeos. Los lectores fueron engañados para compartir una mentira porque el contexto ha cambiado el antiguo titular.

Esa mentira sirve para un doble propósito: le llevó a creer medida draconiana del gobierno se justifica y que actuó sólo en el último momento; pero, que también afectó a la credibilidad de una fuente confiable de noticias - que era la forma en que estas páginas representan la historia una vez Rappler alertado a nuestra comunidad al respecto.

Fue una campaña tan efectiva que a pesar de las noticias en desarrollo sobre el bombardeo de Davao, esta vieja historia tendió número 1 y se quedó en los 10 principales títulos de Rappler durante más de 48 horas.

Tomemos otro ejemplo: un puesto de Peter Tiu Lavina, portavoz de la campaña de Duterte, que atacó a los críticos del gobierno de la "guerra contra las drogas" con su declaración acerca de una niña de 9 años de edad que fue violada y asesinada.




La foto fue tomada en Brasil, no las Filipinas.

Estas son sólo algunas de las muchas campañas de desinformación que hemos visto desde el período de elección: campañas de medios sociales destinadas a formar la opinión pública, derribar la reputación, y paralizar las instituciones de los medios de comunicación tradicionales.

Esta estrategia de "muerte por mil cortes" usa la fuerza de la Internet y explota los algoritmos que los medios sociales de poder para sembrar la confusión y la duda.

Esta serie desmonta este nuevo fenómeno provocado por la tecnología y el crecimiento exponencial de la información:

Parte 1 se ve en la propaganda pagada hacerse cargo de los medios de comunicación social;

Parte 2 desmonta el nuevo ecosistema de la información, su impacto en el comportamiento humano, y cómo se podría aprovechar sus debilidades; y,

Parte 3 se centra en 26 cuentas falsas en Facebook, que en conjunto se extienden a una red que influye en más de 970.000 cuentas.

Parte 4 examina las cuentas anónimas y la forma en que amplifican las redes existentes.

Militarización en Internet

Es una estrategia de "muerte por mil cortes" - un chipping lejos en los hechos, utilizando medias verdades que fabrican una realidad alternativa mediante la fusión de la potencia de los robots y cuentas falsas en los medios sociales para manipular a las personas reales.

Un bot es un programa escrito para dar una respuesta automática a los mensajes en las redes sociales, creando la percepción de que hay una ola de marea de la opinión pública. Dado que esta es la máquina impulsada, se puede fabricar miles de mensajes por minuto.

Una cuenta falsa es una identidad en línea manufacturado, a veces conocido como un trol dependiendo del comportamiento de la cuenta. No todos los trolls son parte de una campaña de propaganda pagada, pero por ahora vamos a centrarnos en las iniciativas pagadas, que pueden pagar un trol hasta P100,000 / mes.

A menudo, estas cuentas falsas de decenas trabajan juntos junto con las páginas anónimas, el fortalecimiento del alcance de cada uno de los algoritmos de Facebook. Estas redes pueden trabajar con o sin los robots.

Un pequeño grupo de 3 operadores, dice una fuente Rappler, puede ganar tanto como P5 millones de dólares al mes.

Dado que con frecuencia hacen caso omiso de la verdad y manipular las emociones, estas redes de juego con facilidad el algoritmo de Facebook.

En las Filipinas y en todo el mundo, las páginas de incidencia política, hechos específicamente para Facebook, son hábilmente colocados y diseñados para hacerse cargo de su servicio de noticias.

Eso permite que estas cuentas de propaganda para crear un movimiento social que se está ensanchando las grietas de la sociedad filipina mediante la explotación de las divisiones económicas, regionales y políticos.

Se desencadenó una oleada de ira contra los críticos Duterte que ha creado un efecto paralizante.

"Fue traído especialmente de relieve durante estas elecciones anteriores, en donde la cantidad de odio y virulencia en el Internet era simplemente intolerable", Vince Lazatin, Director Ejecutivo de la Red de Responsabilidades de Transparencia y, durante una reciente panel de Tecnología y el debate público . "Se silencia la gente en la sumisión. Los trolls han encontrado una manera de convertir en armas internet ".

No está claro si estas cuentas utilizadas para la campaña están trabajando con los canales oficiales del gobierno en la actualidad.

Lo que está claro es que comparten el mismo mensaje clave: una defensa fanática de Duterte, que ha presentado como el padre de la nación que merece el apoyo de todos los filipinos.

Esta posible consolidación de la maquinaria de campaña Duterte con canales de comunicación estatales es peligroso.

Tan sólo hay que mirar a China, que simula casi 450 millones de comentarios de medios sociales al año, según el Washington Post.

Esta es la primera vez que esta sofisticada maquinaria de propaganda política se ha utilizado en las Filipinas.

FUD - El miedo, la incertidumbre, la duda

Sin embargo, esta no es la primera vez que los medios sociales se ha utilizado para manipular a la opinión pública aquí.

Los primeros grupos que utilizan activamente el poder de los medios sociales, incluyendo sus tácticas del lado oscuro, eran corporaciones y sus aliados. Utilizaron una estrategia popularizada en la industria de la computación en los EE.UU. conocido como FUD - acrónimo de Fear, uncertainty, doubt, es decir miedo, incertidumbre y duda - una estrategia de desinformación que propaga información negativa o falsa para alimentar el miedo.

FUD se utiliza comúnmente en las ventas, marketing, relaciones públicas - y ahora - la política y la propaganda.

Tan pronto como el 5 de octubre de 2014 Rappler alertó al público acerca de cómo grupos de interés estaban movilizando recursos de medios sociales ficticias a escala para interrumpir las conversaciones en línea.

He aquí un ejemplo de una campaña de operaciones encubiertas en Twitter.

Se utilizó una combinación de bots y cuentas falsas para tener esencialmente una y apagar la compañía de telecomunicaciones campaña promocional #SmartFreeInternet.

En pocas palabras, si se utiliza el hashtag, que señala un mensaje de robot para su cuenta - para sembrar el miedo y la duda para desencadenar la ira - una campaña de FUD clásico. Eso se acopla con cuentas falsas que siguen la campaña. (La línea de color azul verdoso son los robots, que atacaron a una frecuencia tan alta que efectivamente cerró la campaña inteligente roja).



Aquí está un mapa de la conversación, poniendo al descubierto una estrategia comunista familiar: "rodear la ciudad desde el campo" - efectivamente cerrar el paso a la cuenta de Twitter de sus inteligentes Millenials dirigidos.



Primeras elecciones de medios sociales

Los medios sociales la mayoría de edad para la política durante la campaña electoral para las elecciones de mayo de 2016.

Mucho antes de Duterte decidió correr, habíamos notado desde hace tiempo que la ciudad de Davao tenía uno de la comunidad de medios sociales más comprometidos en las Filipinas.

Ahora nos gustaría ver a los humanos aumentados por las máquinas, tanto en el compromiso y encuestas en línea.

La primera vez que vimos a los robots de Twitter en la política pareció ocurrir por accidente.

Cuatro días después de haber declarado su presidencia, desde la medianoche hasta las 2 am el 25 de noviembre de 2015, más de 30.000 tuits que citan Rodrigo Duterte fueron publicadas, a veces llegando a más de 700 tweets por minuto. Eso es más que el número de tweets publicados cuando declaró que correría, y más que todos los tweets sobre cualquier candidato presidencial durante los 29 días anteriores.



Las máquinas pensantes hicieron un análisis de la campaña de uso de robots y descubrieron que la política se había cruzado con el entretenimiento. Un examen de las cuentas de Twitter Bot-como mostró sus líneas de tiempo completo de KathNiel. (Lea: los robots KathNiel, Twitter, encuestas: Calidad, no sólo zumbido)

¿Qué pasa con las encuestas en línea que se utilizan para medir la opinión pública? Las máquinas pueden influir en eso también.

En diciembre de 2015, Rappler investigó la manipulación técnica de nuestra encuesta en línea, y descubrió que el 99% de los votos de Rusia, Corea y China fuera por Mar Roxas (aunque hubo un pequeño número de estos votos fabricados para Duterte también). Eliminación de los votos falsos cambió el ganador de Roxas a Duterte. (Lea: ¿Quién gamed la encuesta electoral Rappler?)

La campaña de medios sociales de Duterte

Los medios de comunicación social fue un factor decisivo en la elección de este presidente.

Ex activista y ex-ABS-CBN jefe de ventas Nic Gabunada dirigieron los esfuerzos de medios sociales de Duterte. Le dijo a Rappler en A puede el 31 de entrevista que él construyó la red con P10 millones y hasta 500 voluntarios, que aprovechados sus propias redes.

Estaban organizados en 4 grupos principales: los TFE o trabajadores filipinos en el extranjero, Luzón, Visayas y Mindanao. Dijo que se maneja cada voluntario entre 300 y 6.000 miembros, pero que el grupo más grande tenía 800.000 miembros. (Lea: La campaña de los medios de P10Msocial Duterte: Orgánica, voluntario de la unidad)

Fue una campaña descentralizada: cada grupo crea su propio contenido, pero la narrativa de la campaña y mensajes diarios clave fue determinante en el centro y en cascada para su ejecución. Gabunada hizo hincapié en estos puestos fueron hechas por gente real, no bots.

Los analistas coincidieron en que las elecciones de 2016 fueron los más involucrados en la historia de Filipinas, pero también señalaron que el período también puso de relieve algunos de los más enojado y viciosa discurso político que está transformando nuestra democracia.

Para marzo, dos estudiantes de la UP Los Baños habían sido amenazados por una turba en línea.

En una escena que recuerda a la caza de brujas bombardeo Boston, partidarios Duterte un seguimiento números de teléfono celular y acosados ​​y amenazados los estudiantes que percibían como una falta de respeto de Duterte.

En un momento dado, crearon una página en Facebook exigiendo la muerte para que el estudiante se nombra. (LEA: #AnimatED: multitud en línea crea erial medios de comunicación social)

Dentro de las 48 horas, el campo de Duterte pidió a sus seguidores a "tener la autoridad moral" en línea. (LEA: Duterte a sus seguidores: Sea civiles, inteligente, decente, compasivo)

En abril, una mujer joven que ha publicado que estaba haciendo campaña contra Duterte fue inundado con amenazas y acoso. (LEA: 'Sana ka ma-violación': Los internautas matón anti-Duterte votante)

Poco antes de las elecciones, ella probó leyes que rigen el acoso cibernético mediante la presentación de 34 denuncias en los tribunales.

Medios de boicot y de ataque

El día después de que ganó, Duterte llama para la curación y su equipo de campaña apoyada y tendió su mensaje usando el hashtag #HealingStartsNow.

No duró mucho tiempo.

El presidente pronto-a-ser hizo numerosas polémicas declaraciones en las conferencias de prensa nocturnos, incluyendo lo que podría ser visto como una justificación de asesinatos de periodistas y su lobo silbato de un reportero GMA7.

A principios de junio de Duterte anunció que boicoteará los medios de comunicación y canaliza todas las declaraciones y conferencias de prensa a través de la red de televisión estatal, PTV, y RTVM.

No rompió que el boicot de los medios privados hasta el 1 de agosto.

En esos dos meses, la maquinaria de campaña giró a la propaganda y las amenazas, atacando primero a ABS-CBN, entonces Inquirer (en gran parte debido a su no perder de vista la lista de muertes de las ejecuciones extrajudiciales).

GMA7 y Rappler tomaron el asiento caliente después de un silbido Duterte lobo-a un reportero GMA7, Mariz Umali, en una conferencia de prensa, y el reportero Rappler Pia Ranada-Robles lo interrogaron sobre el mismo.



AMENAZA DE MUERTE. reportero Rappler Pia Ranada fue atacado por preguntar las preguntas presidente sobre catcalling.


AMENAZA DE MUERTE. Un usuario de Facebook dice Rappler que no va a preguntarse si serán asesinados uno de nuestros administradores o gerentes.

Los ataques de medios sociales eran vicioso y personal. Construyeron en sus mensajes de campaña, sin dejar de ferrocarril contra el Partido Liberal y la construcción de temor por un "ejército amarillo."

Anónimos y cuentas falsas se reunieron personas reales para crear y difundir los memes con mensajes simples que contienen un grano de verdad, el más eficiente para FUD:

  1. "Sesgo" - que los grupos de estos medios están sesgados en contra Duterte.
  2. "Bayaran" - que los periodistas se les paga y corrupto.
  3. "oligarcas" - que los periodistas trabajan para los intereses creados.
  4. "Clickbait" - que los grupos de medios de comunicación son los intereses comerciales, por lo que utilizan los titulares clickbait por dinero en efectivo.

Cuando el líder de una nación se niega el acceso directo a los periodistas, controla la parte superior narrativa a través de grupos estatales establecidos, y se hizo eco de abajo hacia arriba por las iniciativas de medios sociales, se crea un efecto de enfriamiento en 2 frentes:

  1. El acceso se hace un favor personal para los reporteros, la eliminación de un entorno profesional y la creación de un paisaje más feudal. Los reporteros, si quieren acceder, piensan dos veces antes de cuestionar el poder.
  2. Los puestos críticos en las redes sociales son atacados de inmediato, obligando a la gente "normal" para salir de la conversación. Muchos cierran sus cuentas de Facebook, dejando el campo abierto para una manipulación más sofisticada en una cámara de eco cada vez más creciente.

El 19 de septiembre, la Unión Nacional de Periodistas de Filipinas pidieron al gobierno investigar los ataques contra periodistas de medios sociales y Gretchen Malalad Jamela Alindogan-Caudron.

El 22 de septiembre, el presidente Duterte pidió a sus partidarios para detener las amenazas a periodistas.

Pero su declaración ha hecho poco para detener los ataques propagandísticos.

El fin de semana, los reporteros de Reuters Manny Mogato y Karen Lema fueron atacados después de informar de las declaraciones del presidente Duterte sobre Hitler.



Dar forma a la percepción, reescribir la historia

Todos estos impactan la percepción pública. razonamiento falso, salta en la lógica, envenenar el pozo - éstas son sólo algunas de las técnicas de propaganda que han ayudado a cambiar la opinión pública sobre las cuestiones clave.

Tomemos, por ejemplo, lo que fue una aceptación predominante de los derechos humanos y la idea de "inocente hasta que se demuestre lo contrario." Hoy en día parece que hay una amplia aceptación de asesinato, en especial de los vendedores de drogas, y cualquier intento de cuestionar que se presenta como parte de una teoría de la conspiración.

Es parte de la razón por la que muchos en silencio aceptan que en tan sólo 11 semanas 3.546 personas han muerto en el gobierno de la "guerra contra las drogas." (Estas cifras de la PNP se revisaron posteriormente a 3.145 el 14 de septiembre, 2016).

Después de todo, cuando alguien critica a la policía o el gobierno en Facebook, ataques inmediatos son publicados, incluyendo "alguien debe violar a su hija", "¿cuántas personas fueron violadas por los empujadores", "¿por qué no hablar de los muertos por drogas", "Mayaman kasi Kayo, "y muchos más.

 Podría también ser utilizada para reescribir la historia?

Ese fue el cargo contra la Gaceta Oficial en el cumpleaños número 99 de Ferdinand Marcos, en el poder durante casi 21 años.

El uso de una cita que sutilmente une a la campaña de Marcos Duterte para el cambio, las revisiones del epígrafe desataron la indignación, sobre todo después de un conflicto de intereses a la superficie: que fue publicada por un ex miembro del personal de Marcos.

Entonces, ¿qué puede hacerse?

La comprensión de lo que está pasando es un primer paso.

Trabajando juntos para separar la realidad de la ficción es un paso más.

Independientemente de su tendencia política, los medios de comunicación social es una herramienta poderosa, y si se abusa, la primera víctima es la verdad - que tendrá un impacto directo en la calidad de la democracia filipina. - Rappler.com

viernes, 14 de octubre de 2016

Mapeando Twitter desde NodeXL y Gephi



Mapeo de Twitter con NodeXL y Gephi

@Matt - Medium

La comprensión de las relaciones en las redes sociales es una llave, pero en gran parte inexplorado, el área de estrategia digital. Entender quién le importa a las conversaciones que estés involucrarse con en línea es difícil en la medida en que es mucho tiempo; cientos de internar horas pasaron de sumergirse en retweets y la investigación para averiguar quién es importante. Resulta que hay una manera mejor.

Herramientas

Tendrá que NodeXL Pro para la adquisición de datos, y Gephi para la visualización de los datos. Coge 'em. Sí, NodeXL Pro es un poco caro, a menos que seas un estudiante.

Limitaciones

Twitter no da acceso directo manguera llena, pero en su lugar una muestra de todos los tweets de una búsqueda. Los detalles sobre el funcionamiento del mecanismo de muestreo son escasos, pero que trabajan con lo que tienes. Gnip, la plataforma API empresarial de Twitter, va a vender el acceso a la "decahose," el 10% de todos los tweets, por lo que escalar sus supuestos torno a lo que la API de búsqueda normal obtiene acceso a la sede fuera de eso.

Proceso

Este es un proceso de dos pasos; la adquisición de datos a continuación, visualizar. Para la primera parte vamos a utilizar NodeXL, y la segunda parte se entregará los datos en Gephi.
Adquisición de datos
Una vez que haya descargado e instalado la plantilla NodeXL, abrirlo y se le presentará con una pantalla similar a esta:



Haga clic en Importar en la parte superior izquierda y seleccione alguna de Twitter Red de búsqueda. Hay un montón de otras opciones aquí que probablemente son tentador, pero nos está pegando con Twitter por ahora. Selección de Twitter Red de búsqueda te llevará a otra pantalla, así:


Antes de empezar la primera vez, tendrá que permitir el acceso NodeXL su cuenta de Twitter en la parte inferior izquierda - ya que está tirando directamente de la API de Twitter, se necesita una llave para adjuntar a. Para otros usos, acaba de establecer como tener autorización.

Esto es donde deberá introducir el término de búsqueda que está interesado en el análisis, y lo que debe importar. Puede utilizar cualquiera de los operadores mencionados aquí en NodeXL también, porque es probable que desee para comenzar a encontrar la manera de filtrar los datos, en lugar de capturar todo.
A menos que sepa lo que buscas en un pequeño término de búsqueda, usted casi siempre desea importar la "red básica" en lugar de "red básica más amigos." La segunda opción añade al menos un orden de magnitud de la cantidad de datos vas a tirar, y puesto que los límites de frecuencia de Twitter (15 por cuenta por 15 minutos de tolerancia de la primera solicitud), se le adición de una cantidad significativa de tiempo para tirar por encima de todos los datos.
A falta de tener un amigo en la ingeniería de Twitter lista blanca de su cuenta de los límites de frecuencia, o conectar con Gnip (¿por qué estás leyendo esto, entonces?), La "red básica" es abrumadoramente va a ser la opción de elegir, sobre todo en las principales tendencias temas.
Mientras NodeXL chugs, tomar una taza de café. Tienes un poco de tiempo. Una vez que esté terminado, tendrá una pantalla que se ve algo como esto:


Spoilers: @BarackObama es fundamental para el hashtag #doyourjob.

Hay algunas opciones para graficar y resumir los datos en que está, pero vamos a mover los datos de NodeXL para tomar una mejor mirada en ella. Si está utilizando la versión básica, esto es, donde está por su cuenta; usted puede hacer visualizaciones en la propia plantilla, pero la exportación es una característica favorable. NodeXL básico es bastante potente, así que no creo que es totalmente más de juego, pero el resto de esto requerirá NodeXL Pro.
Haga clic en "Exportar" en la parte superior izquierda, y seleccione "Para GraphML" archivo. Nombrarlo algo memorable y ponerlo en algún lugar lo encontrará, y que haya terminado con NodeXL en este punto. Decir adiós.

Visualización de datos

Arranca Gephi, y abrir el nuevo archivo .graphml, donde quiera que lo pone. Se importará y llamar a cualquier problema que encuentra, el número de nodos (usuarios) y los bordes (relaciones) en los datos. Además, desea un grafo dirigido, ya que las interacciones de Twitter son generalmente de un solo sentido; si se correlaciona con una red de seguidores de Facebook, lo que probablemente utiliza un grafo no dirigido. Una vez hecho esto, se le presentará con algo que se parece a esto:


"Prometiste gráficos de lujo."

No es muy útil, pero que es todos nuestros datos allí, escondido en una pequeña caja. Vamos a cambiar eso. esquina inferior izquierda, la caja de presentación, seleccione ForceAtlas 2 en el menú desplegable. Las opciones presentadas en el menú desplegable son diferentes formas de ponderación de la red en "barrios", y son en gran medida una cuestión de gusto. Las personas matemáticas van a enojar conmigo por eso. Hit Run, y la magia:



Mientras se está ejecutando, en el lado derecho, pulse Ejecutar junto a la modularidad y la Centralidad del Vector Propio. Se trata de todas las matemáticas de fantasía que tendremos que hacer aquí, y el equipo hizo todo de ella. La versión corta es que estamos utilizando estas herramientas para determinar quién es importante en estas redes de un modo algorítmico - similar a Pagerank de Google, pero para las personas.
La última cosa que queremos hacer antes de empezar a manipular el gráfico más está a la izquierda, bajo las opciones ForceAtlas2, compruebe Evitar solapamiento y permitir que se ejecute por un tiempo más. Este cambio nos permitirá ver todos los usuarios que de otra manera serían tan estrechamente agrupados juntos como que se esconde debajo de los otros.
Vas a tener algo que se parece a esto, lo que es mejor, pero todavía se puede ajustar que sea legible y útil. En la esquina superior izquierda, donde dice "apariencia", resaltar la paleta, como he hecho aquí. En el menú desplegable disponible después de hacer clic atributo, seleccione La "clase de modularidad", y aplicar. Esto influye en nuestra tabla de "vecindarios", de este modo:



En resumen, los usuarios del mismo color son en su mayoría relacionados entre sí. Nuestro grupo grande de color rosa a la izquierda para #doyourjob es, como era de esperar, centrada alrededor de @BarackObama.
La otra cosa que queremos hacer para ayudar a entender el estado de nuestra red es reescalar el tamaño de importancia para la red. Como tenemos visualmente, @BarackObama es tan importante como estoy a la red, y eso es ... probablemente no es el caso.
Para ello, seleccione el icono a la derecha de la paleta bajo la apariencia - tres círculos que crecen en tamaño. Asegúrate de que tienes "nodos" seleccionados en virtud de que, y en el menú desplegable debajo de atributo, seleccione En-Grado. Aplicar esto, y verá algunos cambios importantes en el tamaño de los nodos particulares. Puede escalar esto mediante la elección de tamaño mínimo y máximo, si se desea resaltar en realidad un conjunto particular de los principales contribuyentes a la red.
Aquí es donde se debería resaltar que hay un montón de ajustes que puede realizar en este momento. Puede color relaciones por tipo (por ejemplo, mencionar, pío, @reply) mediante la selección de la paleta en Apariencia, destacando los bordes y atributo, y la selección de la relación de la lista desplegable. No está interesado en "barrios", sino más bien en donde las cuentas verificadas están en su red? Volver a la paleta, y debajo de nodos y atributos, seleccione verificado en el menú desplegable y aplicar. Hay un montón de opciones aquí, y muchas de las herramientas estadísticas en el lado derecho, donde se seleccionaron La modularidad y la Centralidad del Vector Propio, se sumarán otras maneras de visualizar la red. PageRank, de camino promedio de cuerpo entero, y así sucesivamente darán otras maneras de visualizar y trabajar con la red.
Por último, vamos a tirar algunos nombres de esta manera podemos ver quién es quién: bajo la visualización, hay varias opciones. Una bombilla, una cámara, un audaz T, y otros. Haga clic en la T para activar las etiquetas de nodo, y en el menú desplegable Modo Tamaño - la A negro - seleccione El tamaño de nodo, y eso es todo.



Ahora que tenemos esto, ¿cómo lo leemos? Recordamos cómo decidimos escalar distintos nodos en el tamaño relativo, por Centralidad del Vector Propio: "del tamaño de un nodo es relativamente escalado por lo importante que es para toda la red."
Naturalmente, @BarackObama es importante, como lo son @senatedems, @chuckgrassley, @moveon, @POTUS, y @scotusnom. Además, @kellyayotte, @weneednine, @thedemocrats, @ofa y @speakerryan son todos los componentes principales a la discusión.
Lo que es más interesante son las entradas de nivel inferior, donde hay nichos de usuarios al azar que sólo el amor a la mierda de un tema específico. Estas son las personas que se centraría en y llegar a seguir teniendo su mensaje, o, si estuviera haciendo esto como un ejercicio proactivo, alcanzar de forma preventiva a cabo para trabajar con mensajes a su audiencia altamente motivado.
Al igual que @ natureguy101. Love @ natureguy101, y en este caso, es más importante que la red que el New York Times o Ted Cruz:



Preguntas, quejas, ofertas de trabajo, etc., que le tira un mensaje en Twitter, @mattemeterio.
En primer lugar, y es de esperar única edición: mi primera experiencia con Gephi y NodeXL vinieron de gran valoración crítica de Clara Guibourg. He tratado de actualizarlo con las versiones más recientes de las herramientas, y explicar los casos de uso.

miércoles, 12 de octubre de 2016

Redes de capitalistas de riesgo en Berlin



Venture Capitalists locales en Berlín - Un Análisis de Redes
Maximiliam F


En los últimos años, Berlín ha estado en un camino de convertirse en más activo de inicio-centro de Europa. De acuerdo con la Clasificación de inicio del Ecosistema Global ( Global Startup Ecosystem Ranking), que califica el atractivo de inicio de las ciudades, Berlín pasó del lugar # 15 en 2012 al # 9 en 2015. Los lugares EY Berlín incluso delante de Londres, como Berlín, Londres superó en cifras de financiación de inicio tanto en 2014 y 2015. Con compañías de bandera como SoundCloud y las diversas empresas Rocket Internet, Berlín ha estado de pie bajo el enfoque internacional desde hace años. Wunderlist sede en Berlín, fue adquirida por Microsoft en 2015, los alimentos héroe servicio de entrega está valorado en $ 3.1 mil millones. En 2016, en línea Número26 Fintech banco de Berlín levantó $ 40 millones del vario (la mitad de ellos no alemanes) Los inversores, incluyendo Battery Ventures y Negocios Valar de Peter Thiel. Si bien estas salidas, miles de millones de dólares y las valoraciones de las grandes rondas de financiación de última fase son buenas noticias, siguen siendo bastante raro.
Mientras que Berlín tiene una docena de incubadoras y aceleradoras y es fuerte en la financiación inicial, nuevas empresas a menudo todavía se esfuerzan por aumentar rondas etapa de crecimiento más grandes.
En este artículo vamos a mostrar que el capital más allá de la semilla para nuevas empresas con sede en Berlín, de hecho a menudo proviene de los inversores no alemanes. Vamos a comparar nuestras cifras a través de análisis de redes sociales para el modelo de conducta empresarial, Silicon Valley. El uso del término 'modelo' no quiere decir que todos los ecosistemas de inicio fuera de los EE.UU. debe copiar todo lo que el Silicon Valley hace o ha hecho. Es bastante importante que ciudades como Berlín, Londres, Estocolmo y otros a crecer orgánicamente y desarrollar su propio carácter. Pero no hay duda de que Silicon Valley ha producido la mayoría de las más innovadoras empresas de tecnología que conocemos hoy en día y es más o menos igual en cuanto a su entorno de financiación de capital riesgo. Si queremos hablar de capital de riesgo en un ecosistema de maduración como Berlín, no hay manera de mirar más allá de la rica historia del Valle.
Tras el análisis y la comparación de red habrá una - que ni siquiera sombrío - punto de vista sobre el futuro de Berlín, combinado con unas palabras sobre los últimos acontecimientos que juegan en nuestra imagen pintada Berlín-VC.

Método

Teoría de redes sociales es un método interdisciplinario para ilustrar, describir y analizar grandes conjuntos de datos. Se ve en las conexiones y flujos de información y recursos entre los actores individuales dentro de los grupos más grandes (redes alias). Teoría de red le permite llegar a la conclusión uno acerca de la evolución, tendencias y comportamientos mostrados por los actores dentro de la red.
 Pronto nos ocuparemos de dos redes: las redes de VC común de inversión en Silicon Valley y la red VC respectiva de Berlín. Vamos a analizar los datos y las redes en términos de cifras cuantitativas de inversión, así como mediante la comparación de la centralidad (una medición estadística vamos a introducir más adelante) los valores de cada red. R estudio se utilizó para procesar, analizar y visualizar los datos.

Datos

· Descargables de forma gratuita desde CrunchBase (ingreso requerido)
· El análisis se basa en los datos de financiación establecida en Silicon Valley y con sede en Berlín
 Startups entre 2010-2015
· Sólo la financiación de más de 500.000 $ por la inversión de capital riesgo para la puesta en marcha es
 incluido en el conjunto de datos (queremos mirar a la financiación más allá de la semilla)
· Para la comparación, las nuevas empresas de Silicon Valley en el contexto de esta
 El análisis se reducen a nuevas empresas con sede en Menlo Park, Palo Alto, Mountain
 Ver y Sunny Valley

Red de VC de Silicon Valley



(1) La red de VC del Valle de Silicio (VC locales: rojo; Otros VC estadounidenses: blue; VC internacionales: verde), 2010-2015, Los datos: CrunchBase

La red (1) de arriba muestra la red de firmas de capital de riesgo que han invertido en nuevas empresas en Silicon Valley. Una entidad de capital riesgo (nodo) está conectado a otra entidad de capital riesgo (otro nodo) si ambos son co-inversores en un inicio. Sólo a nivel visual, se hace evidente la importancia de locales, los VC a base de Silicon Valley (nodos rojos) son para la red. Que ocupan la mayor parte del espacio central en la red, lo que implica que son de especial interés para la financiación de inicio en Silicon Valley (el actor con el mayor número de vínculos con otro actor se encuentra en medio de una red). Parecen hacer las inversiones más de inicio, y son por esa conectado a muchos otros VCs. Los nodos azules representan las empresas de riesgo-silicio fuera sede en Estados Unidos Valle. Estos se distribuyen bastante consistente través de la red, pero no son capaces de penetrar en el centro de la red. Internacional, fuera de los inversores VC (verde) son en general bastante repuesto en relación con los inversores estadounidenses. Ellos se encuentran principalmente en las afueras de la red, lo que implica un papel co-inversor pasivo en un menor número de VC-sindicatos. Son especialmente presente en la formación de hoz de los VC y pequeñas redes de VC en la parte superior derecha. En resumen: VC locales parecen dominar el mercado de los fondos iniciales SV, otros inversores de Estados Unidos juegan un papel importante, los inversores internacionales no parecen ser tan importante.

Red de VC de Berlín


(2) VC Red de Berlín (VC locales: rojo; Otros VC alemanes: blue; Internacional VC: verde), 2010-2015, Los datos: CrunchBase

Con sólo la comparación visual de la red (1) y (2) se hace bastante claro que (rojo) VC locales desempeñan un papel mucho más importante en la red de financiación de Silicon Valley que en Berlín. En Berlín, los planos local, e incluso los otros VCs alemanes, son superados en número por los inversores de capital riesgo internacionales (nodos verdes) que invierten en nuevas empresas de Berlín. Altough un no-Berlín alemán VC se coloca prácticamente en el centro de la red (es Holtzbrinck Ventures, con sede en Munich), los inversores internacionales desempeñan el papel dominante en la red. Incluso forman sindicatos de co-inversión de los suyos. Se pueden encontrar en casi todas las regiones de la red, cerca del centro, así en las afueras. Ciudades Berlin VC (rojo) representan sólo el 19% de todos los VC que han invertido $ 500.000 + en los arranques de Berlín entre 2010 y 2015. Ellos ocupan principalmente las regiones de todo el centro, pero no directamente en el centro de la red. A juzgar por sus posiciones y el número más bien pequeño de los lazos por los que están conectados a otros capitalistas de riesgo (por la que han invertido en nuevas empresas), que son mucho menos capaces de financiar nuevas empresas en Berlín en sus etapas más avanzadas de lo que muchos inversores internacionales y no gubernamentales Berlín VC alemanes como Holtzbrinck Ventures, o Gründerfonds de alta tecnología (que se encuentra en la parte inferior de centro-derecha).

Berlin vs Silicon Valley VC: cifras de inversión 


(3) Participación de la cantidad de capital riesgo de inversión ($ 500k o más) en nuevas empresas de Silicon Valley (2010-2015)

De los 949 VC que han invertido en Silicon Startups entre 2010-2015 Valle-basados ​​en inversiones de más de $ 500k, 346 (o 36,5%) fueron los VC locales.


(3) Participación de capital de financiación (en las inversiones de $ 500 mil o más) recibidas por nuevas empresas de Silicon Valley (2010-2015)
Estos 36,5% eran responsables de más de la mitad del capital total invertido (41 $ millones de los $ 71 mil millones, o el 57,5% por ciento)

(5) Los 10 VCs invierten en nuevas empresas de Silicon Valley por número de ($ 500 mil) o más inversiones (2010-2015)

El predominio de los VC locales, con base en Silicon Valley consigue también claro observando la clasificación de la mayoría de las empresas de VC activos. Ocupan 9 posititions en los primeros 10 VC por el número de inversiones. Index Ventures técnicamente fue fundada en Ginebra y por lo tanto se ve aquí como un VC internacional.
Las cifras de (3), (4) y (5), apuntan a la hipótesis que formulamos arriba mientras mira a la red de Silicon Valley VC: local, los VC a base de Silicon Valley juegan un papel predominante en la financiación de inicio de Silicon Valley. VC locales invertidos en nuevas empresas al tipo más frecuente y prestados a través de la mitad del capital de financiación (para inversiones superiores a $ 500.000) que recibieron nuevas empresas entre 2010-2015. VC de otras partes de los EE.UU. también juegan un papel importante en la red de Silicon Valley ya que hizo que el 40% de los fondos de capital riesgo han invertido en nuevas empresas y previstas 29% del capital que fluyó en los arranques. Los inversores internacionales por el contrario son sólo una influencia menor en la red.

(6) Proporción de la cantidad de capital riesgo de inversión ($ 500k o más) en nuevas empresas basadas en Berlín (2010-2015)

De los 106 VC que han invertido en nuevas empresas con sede en Berlín entre 2010-2015 cantidades de $ 500.000 y superiores, sólo 21 (19,8%) fueron los VC locales de Berlín.

(7) Participación de capital de financiación (en las inversiones de $ 500 mil o más) recibidas por nuevas empresas basadas en Berlín (2010-2015)

Estos 19,8% aportó el 22% del capital total que nuevas empresas basadas en Berlín recibieron inversiones de $ 500.000 + entre 2010-2015.


(8) Los 10 VCs invierten en nuevas empresas basadas en Berlín por el número de ($ 500 mil) o más inversiones (2010-2015)

La clasificación de las inversiones de capital riesgo también pinta una imagen clara: Berlins VC locales no son tan fuertes como en la financiación de otros VCs alemanas o internacionales. Sólo se llenan tres de los diez primeros lugares en términos de número de las inversiones iniciales.
Al igual que predicha a partir de la red y a juzgar por los datos de financiación, los VC locales de Berlín están lejos de ser tan importante en el sistema de financiación de inicio de Berlín como sus contrapartes locales en el Silicon Valley son. Mientras que los VC internacionales juegan sólo un papel menor para la financiación de inicio en el valle, los inversores externos no alemanes son esenciales para la financiación de inicio de Berlín más allá de la semilla. Los inversores internacionales representan más de la mitad de la inversión activa VC invierten $ 500.000 + y equipar a los arranques de Berlín con más del 60% del capital total invertido ($ 1.8 millones de dólares en total invertido $ 3.1 mil millones).

Red de datos de Centralidad


(9) Los valores de centralidad de la red Berlin VC y la red de Silicon Valley VC

Desde una perspectiva de análisis de red, ahora vemos los datos de centralidad de nuestras dos redes. Grado, betweenness y cercanía son los tipos más importantes y más utilizados de centralidades de red:

  • Centralidad de Grado cuantifica el número de conexiones (relaciones) entre los actores (nodos). Un alto grado de valor indica tradicionalmente el actor determinado por ser de gran importancia dentro de la red. Cuando la visualización de la red, actores con los valores de alto grado también ocupan el centro de la red, ya que están conectados a gran número de otros agentes que les rodean.
  • Centralidad de intermediación mira el flujo de información dentro de una red. La intermediación de valores de un cierto nodo es el número de los caminos más cortos entre todos los otros actores de la red que pasan a través de ese nodo determinado. Por eso, hay una gran cantidad de información o recursos que van a través de un nodo con un alto valor de intermediación. A través del acceso a grandes cantidades de información por parte de flujo, nodos con valores altos de intermediación ganar posiciones más altas de poder dentro de la red.
  • El valor de centralidad de cercanía se calcula la posición de un determinado nodo tiene en la red basada en el número de lazos a través del cual está conectado a todos los demás nodos de la red. Un alto cercanía-valor indica la capacidad de un nodo a interactuar con otros nodos rápidamente a través de un bajo número de lazos.

Silicon Valley

En cuanto a los tres tipos de datos de carácter central de la red de Silicon Valley VC, la narrativa de los VC locales siendo los más importantes para nuevas empresas con base en Silicon Valley que crían $ 500k + inversiones continúa. El local de Silicon Valley VC tienen en promedio dos veces más en nuevas empresas locales que otros VCs de Estados Unidos y más de tres veces más que los VC internacionales (grado medio). A través de sus posiciones centrales en su mayoría, ellos también tienen la calificación más alta betweeness, así como la puntuación más alta cercanía. VC locales son, con mucho, la fuente dominante de capital para nuevas empresas de Silicon Valley.

Berlin

cifras de centralidad de Berlín son un poco más complejo. En términos de grado-centralidad, VC locales se colocan en segundo lugar detrás los VC internacionales, enfrente de otros VCs alemanes. A pesar de que haya más VCs no alemanes en la red de VC locales. ¿Porqué es eso? Si echamos un vistazo atrás una la red (2), podemos ver que el capital riesgo locales Berlín posicionamiento de sí mismos principalmente en torno a las regiones centrales de la red. No especialmente en el centro, pero tampoco en los bordes más alejados de la red. En algún lugar entremedio. Esto les da una ventaja sobre otros VCs alemanes. Porque además de Holtzbrinck y Gründerfonds de alta tecnología, que forman los dos centros de la red, los demás VC no alemana de Berlín residen sobre todo en la periferia. Lo que significa que no invirtieron con tanta regularidad como VC locales Berlín y por lo tanto no se conectan con la frecuencia que otros VCs como co-inversores.
Holtzbrinck y High-Tech Gründerfonds son responsables de la puntuación más alta (95,14) intermediación de los VC alemanes no basadas en Berlín. Un número muy grande de pathes más cortos cruzar Trough ellos a causa de sus posiciones centrales. Sin Holtzbrinck y de alta tecnología Gründerfonds, VC locales tendrían el primer puesto de intermediación.
Pero, ¿qué pasa con los inversores internacionales? En nuestro análisis anterior que parecía estar claro que son los jugadores más importantes en el ecosistema de la financiación de Berlín. Por números puros y capital invertido, que superados Berlín VC local. Pero en términos de los datos de carácter central, que están en un nivel casi incluso con los VC locales. Y ellos son vencidos por los VC locales de Berlín intermediación y las cifras de la cercanía de centralidad. ¿Porqué es eso?
La respuesta de nuevo se encuentra en la posición estratégica de la mayoría de los VC basados ​​Berlín locales: Son en su mayoría se encuentran en las regiones medias de la red, no purley en el centro, sino también no mucho en las afueras. En promedio, un local de Berlín VC invierte y co-invierte más frecuentes arranques de Berlín que los inversores internacionales. Estos a menudo 'volar' en por sólo una o dos inversiones, pero no son tan entrelazado con el ecosistema de Berlín como VC locales. Mientras que los VC internacionales superan claramente los VC locales y al mismo tiempo más de la mitad del capital invertido proviene de VC internacionales, en promedio estas VC internacionales invierten menos frecuencia que los VC locales. Ocupan posiciones farer lejos del centro. Ellos reciben menos información que los VC locales e interactúan con menos frecuencia con otros VCs. De hecho, si nos fijamos en la red (2) verá que a menudo son los últimos nodos en el mismo afueras de la red.
En otras palabras, eso significa ...
que los VC locales activos de Berlín están integrados en la red mucho mejor que los VC internacionales, incluso si los invierten más capital en los arranques de Berlín.VC locales de Berlín ya comparten algunas de las características dominantes de sus homólogos de capital de riesgo local de Silicon Valley. Vencieron a los VC internacionales y la mayoría de los VC basados ​​alemanes no Berlín en términos de intermediación y proximidad central.En realidad VC las altas cifras de intermediación y cercanía implican que VC locales de Berlín ya reciben una información más crucial y recursos (por ejemplo, ofertas interesantes, el conocimiento sobre el talento, las próximas tendencias tecnológicas) que cualquier otro VC en la red. Además de que son capaces de llegar a otros VC en la red (para compartir información, la red, buscar talentos, encontrar un socio inversor) más rápido que los VC internacionales o alemanas de Berlín no puede.Teniendo en cuenta que los VC locales de Berlín eran sólo es responsable de 22% de la financiación, estas cualidades son señales muy positivas.Dicho esto, sólo dos cosas permanecen VC locales de Berlín se convierta en tan predominante en el ecosistema de Berlín como VC locales de Silicon Valley en ellos: la falta de capital y una mera falta de cantidad.

Una mirada brillante por delante

Estas dos cuestiones (a. VC locales no es suficiente y b. La falta de capital) sólo se pueden resolver desde dentro del ecosistema de Berlín. En una manera orgánica, como lo demuestra el valle.
Un factor simple pero fundamental diferencia de Silicon Valley y Berlín: el tiempo. industria de la tecnología de Silicon Valley es por lo menos 60 años de edad. historia económica moderna de Berlín sólo comienza después de 1989. Cuando en los años noventa Silicon Valley se encontraba en medio de una internet-bombo con las valoraciones de inicio millones de dólares, la mitad de Berlín estaba recién liberado de un gobierno socialista y acaba de empezar a adaptar los principios básicos de una la economía de mercado capitalista. Eso es bastante la diferencia.
El conductor central detrás de la capacidad de Silicon Valley para innovar y prosperar es el hecho de que es una enorme red entrelazada de personas creativas, instituciones pertinentes y los recursos como el conocimiento y el capital que evolucionaron todos juntos en el transcurso de la segunda mitad del siglo 20.
Los capitalistas de riesgo locales fueron primero un subproducto y más tarde se convirtió en una de las fuerzas más esenciales del éxito de la Valle. empresas de capital riesgo fueron fundadas en su mayoría por empresarios prósperos. Luego hubo una gran cantidad de VC spin-off. La gente también se fueron de ida y vuelta entre la academia, el espíritu empresarial y la inversión. Los inversores informales se quedaron en la red y apoyados fundadores locales el asesoramiento y el capital.
Por el contrario, el ecosistema de Berlín es joven. Está madurando y, durante los últimos años tal vez haya estado en su pubertiy. Rocket Internet era igual que su primera novia. Altough siendo un tema controvertido, que dejó una enorme huella en la ciudad. Usted no tiene que pintarlos como santos, pero los hermanos Samwer y sus compañeros de Zalando y otros proyectos de éxito definitivamente trajo el ecosistema en un nuevo nivel mundial. Al comienzo de 2016 cerraron la Rocket Internet Capital Partners Fund en más de $ 420 millones. Los fundadores Zalando ahora son también ángeles de negocios muy activos en Alemania.
Eso es exactamente lo que necesita de Berlín en este punto: el crecimiento del ecosistema orgánico desde dentro.
Y aquí está la buena noticia: la financiación de los ecosistemas de Berlín se mueve exactamente en esa dirección. Vimos un número de VC con sede en Berlín se inició por ex-empresarios en los últimos dos años. Como Cherry Ventures, Cavalry Ventures,The Angel Club y muchos otros.
También ha habido una ola de spin-off de VC, donde los socios de VC han iniciado su propia firma. Estos incluyen, por ejemploe Join Capital, BlueYard Capital,Kompass VenturesFly Ventures.
Después de centrarse en el comercio electrónico en los últimos 5-10 años, Berlín está empezando a formar su propio y diverso carácter, ecosistema orgánico. La lista de los VC recién fundadas anteriormente son prueba perfecta para eso. Al igual que en el transcurso del desarrollo de Silicon Valley, exitosos ex-empresarios de Berlín están poniendo su dinero en fondos y están dando vuelta a la red. Eso también es una señal positiva para avers de riesgo-LPs de Alemania institucionales, que pueden confiar en alguien con un trackrecord empresarial.
También hay una nueva generación de VC que sube, que dejan a sus empresas de capital riesgo originales, obtener capital y empezar a invertir por su cuenta. Con estilo y perfil personal. Ciaran O'Leary de BlueYard Capital, que se centra en la tecnología de red que blockchain y descentraliza y democratiza los datos, es un ejemplo perfecto e interesante de este. Como se describió anteriormente, hay muchos otros casos de spin-off de VC, como vimos en las primeras décadas del Silicon Valley.
También hay ejemplos de los VC a partir de una compañía a sí mismos, como Stephan von Perger con Zenjob.
Así, mientras que una gran parte del análisis de la red por encima pintaron un panorama más bien desalentador de la situación de los VC locales de Berlín, la financiación futura de la ciudad se ve brillante. Incluso si los inversores externos realizan la mayor parte del capital invertido en las rondas de etapa posterior en los arranques de Berlín 2010-2015, los VC locales golpearon (casi) el uno al otro grupo en términos de-dad integrada en la red. Esa es una posición sólida de los inversores de nueva creación pueden florecer a partir.
Convertirse en un 'Silicon Valley alemán' - al igual que muchos periódicos alemanes como titulares - no se trata de creer en la ilusión de que Berlín sea capaz de que gigantes de la tecnología de producción en masa como Apple acaben pasando la noche. Se trata de la evolución empresarial. Se trata de construir una red diversa que también comparta una identidad colectiva. A través de crecimiento orgánico, interno. Empresa por empresa, VC por VC, año tras año. Eso probablemente no lo hace para un lugar para gerentes de emprendimientos tecnológicos en Berlín en un periódico alemán típico. Pero es exactamente el camino de Berlín está encendiendo de a poco. Y eso es emocionante.