domingo, 27 de octubre de 2019

El poder oculto de las tríadas prohibidas (en el jazz)

El poder secreto de las tríadas prohibidas

Network Data Science



Fuente: http://www.enkivillage.com/jazz-artists.html

Bajo este título un tanto sensacionalista (y no muy científico), puede leer sobre el coloquio del taller de investigación realizado esta semana en el CNS. El profesor Balazs Vedres presentó su trabajo sobre tríadas prohibidas en equipos de músicos de jazz.

Las tríadas prohibidas son triadas en las que están presentes dos lazos fuertes (y uno no está presente). En ese contexto de investigación, se estableció un fuerte vínculo como un vínculo entre dos músicos que tocaron juntos al menos dos veces antes. A diferencia de las tríadas abiertas, en las cuales uno de los dos lazos presentes es débil y el otro es débil o fuerte, y las clausras triádicas en las que todos los lazos están presentes (ya sea débil o fuerte, ver figura 1).



Uno de los principales hallazgos fue que la proporción de tríadas prohibidas en un equipo tiene una relación curvilínea (U invertida) con diferentes medidas de éxito (número de lanzamientos, número de veces mencionadas en el libro de texto, la duración de la carrera), mientras se controla por algunos variables relevantes (ver figura 2). Sin embargo, tener una proporción relativamente alta de tríadas abiertas no tuvo tal efecto, mientras que las tríadas cerradas mostraron una relación negativa con el éxito. Aunque el efecto no es muy grande (después de todo, alrededor del 75% de las sesiones tenían equipos sin tríadas prohibidas), fue especialmente evidente para la mayoría de los músicos eminentes (por ejemplo, Miles Davies) y los equipos (9 músicos que trabajan en el álbum de jazz Kind of Blue ) Los resultados parecen sugerir que la estructura de red que contiene algunas tríadas prohibidas podría ser beneficiosa para la transmisión de novedad, creatividad y, por lo tanto, éxitos. Es una estructura que pone a sus miembros en la situación en la que pueden hacer algo diferente. Sin embargo, tener muchas tríadas prohibidas podría conducir a un colapso de la coordinación y una baja cohesión que es decreciente para el funcionamiento general de un grupo.



Al presentar la estrategia analítica, el presentador también reflexionó sobre el interesante tema de generar un modelo nulo apropiado para probar este tipo de hipótesis.

En la parte de discusión, se plantearon algunas preguntas interesantes: 1) ¿Los equipos con la proporción correcta de tríadas prohibidas "preparan el escenario" para el éxito, o es más probable que se cree ese tipo de estructura de equipo cuando algunos de los miembros del equipo son ¿extremadamente talentoso? 2) ¿Importa la posición de los actores incluidos en las tríadas prohibidas? 3) ¿El efecto de las tríadas prohibidas es independiente del "lugar" de otras triadas en una red determinada? 4) ¿Cómo podemos usar esta información para crear equipos exitosos? etc.

Después de esta investigación inspiradora y estimulante, un mensaje demasiado simplificado podría ser que el secreto del éxito es tener algunas tríadas prohibidas que permitan la creatividad, pero no tantas que pongan en peligro la coordinación general del equipo. Es importante destacar que, para los investigadores de redes, el mensaje es que el análisis de tríadas puede ser una dirección de investigación muy interesante y fructífera.

Para aquellos interesados ​​en temas similares, las lecturas sugeridas son sobre investigaciones previas de Vedres:

Structural Folds: Generative Disruption in Overlapping Groups (2010)
Disruptive diversity and recurring cohesion: Assembling creative teams in the video game industry, 1979–2009 (2011)
Aquí hay algunos documentos relacionados con las tríadas en general.:
Network macrostructure models for the Davis-Leinhardt set of empirical sociomatrices
Por E.C. Johnsen (1985)
The evolution of ego-centric triads: A microscopic approach toward predicting macroscopic network properties
Por Doroud et al. (2011)
A puzzle concerning triads in social networks: Graph constraints and the triad census
Pot Faust (2010)

jueves, 17 de octubre de 2019

Patrones de redes monetarias

Redes de flujo monetario en resolución nativa

Carolina Mattsson
ArXiv



Las personas y las empresas mueven dinero con cada transacción financiera que realizan. Nuestro objetivo es comprender cómo dicha actividad da lugar a patrones de flujo monetario a gran escala. En este trabajo, rastreamos el movimiento del dinero electrónico a través de las cuentas de un sistema de dinero móvil utilizando los propios registros de transacciones del proveedor. Las secuencias de transacciones resultantes (trayectorias que respetan el equilibrio) son objetos de datos que representan flujos monetarios observados. Motivos secuenciales comunes corresponden a casos de uso conocidos del dinero móvil: pagos digitales, transferencias digitales y almacenamiento de dinero. Descubrimos que cada actividad crea una estructura de red distinta dentro del sistema, y ​​descubrimos juegos coordinados del cronograma de comisiones del proveedor de dinero móvil. Además, descubrimos que el dinero electrónico pasa por el sistema en cualquier lugar, desde minutos hasta meses. Esta pronunciada heterogeneidad, incluso dentro del mismo caso de uso, puede informar el modelo de rotación en la oferta monetaria. Nuestra metodología relaciona la actividad económica a nivel de transacción con patrones de flujo monetario a gran escala, ampliando el alcance del estudio empírico sobre la red y la estructura temporal de la economía.





martes, 15 de octubre de 2019

La velocidad de difusión depende de la modularidad

La modularidad de la red controla la velocidad de difusión de la información

Hao Peng, Azadeh Nematzadeh, Daniel M. Romero, Emilio Ferrara
ARXiv




La rápida difusión de la información y la adopción de ideas son de importancia crítica en situaciones tan diversas como emergencias, acciones colectivas o publicidad y marketing. Aunque la dinámica de las grandes cascadas se ha estudiado ampliamente en diversos contextos, pocos han examinado los mecanismos que rigen la eficiencia de la difusión de información. Aquí, al emplear el modelo de umbral lineal en redes con comunidades, demostramos que una característica prominente de la red, la estructura modular, afecta fuertemente la velocidad de difusión de la información. Nuestros resultados de simulación muestran que, cuando se habilitan las cascadas globales, existe una modularidad de red óptima para el proceso de difusión de información más eficiente. Más allá de este valor crítico, una estructura modular más fuerte o más débil en realidad dificulta la velocidad de las cascadas globales. Estos resultados se confirman aún más mediante predicciones que utilizan un enfoque analítico. Nuestros hallazgos tienen implicaciones prácticas en disciplinas desde marketing hasta epidemias, desde neurociencia hasta ingeniería, donde la comprensión del diseño estructural de sistemas complejos se centra en la eficiencia de la propagación de información.


viernes, 27 de septiembre de 2019

Curso de posgrado: Análisis de redes sociales (UNS) - Actualización



LA INSCRIPCIÓN SE EXTENDIÓ AL 11 DE OCTUBRE DE 2019

Profesor: Juan MC Larrosa (jlarrosa@uns.edu.ar)

El curso de posgrado “Análisis de Redes Sociales” pretende transmitir a sus estudiantes conocimientos básicos que permitan mejorar las capacidades de investigación y de análisis de situaciones complejas de interacción entre actores diversos, detectando actores principales, grupos de interacción y propiedades estructurales de una red. Siendo una metodología fuertemente interdisciplinaria a su ámbito de estudio posibilita que los destinatarios sean estudiantes de grado y posgrado, docentes o profesionales del área de ciencias sociales, humanas, ingenierías y profesionales independientes (se introducen los conocimientos desde niveles muy básicos). Es necesario poseer una buena capacidad de lectura de inglés y manejar PC a nivel de usuario.


PROGRAMA TEMÁTICO



1. Introducción

El paradigma del análisis estructural. Categorías y relaciones. Estructura, restricciones y efecto emergente. La posición del análisis estructural. El problema del mundo pequeño. Estructuras de red. Formas de sociabilidad. Relaciones de afinidad. Homogamia y homofilia. Relaciones de sociabilidad. Densidad y multiplexidad. Círculos sociales y la comunidad.
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.
Trabajo práctico 1.
Foro 1

2. Teoría de grafos

Teoría de grafos básica. Conectividad y jerarquía. Representando datos relacionales. Datos de redes sociales: medición y recolección. Operaciones de matrices. Procedimientos de aglomeración jerárquica. Tipos de red. Álgebra básica relacional. Ejemplos con conjuntos de datos históricos. Software (Pajek, Node XL, Gephi, y otros paquetes).
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.
Trabajo práctico 2.
Foro 2


3. Poder y centralidad

Centralidad. Centralidad de grado, intermediación, cercanía, de autovector. Autoenlaces y centralidad por caminos aleatorios. Aplicaciones.
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.
Trabajo práctico 3.


4. Equivalencia y cohesión

Cohesión. Equivalencia. Aproximaciones estadísticas de equivalencia. Equivalencia basada en la vulnerabilidad. Roles duales y atributos. Medidas de cohesión: n-clique, k-core y k-plex. Modularidad. Algoritmos de comunidades. Aplicaciones.
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.
Trabajo práctico 4.

5. Afiliaciones múltiples


Círculos sociales. Homogeneidad e integración. Entrecruzamiento y sus efectos. Redes bipartitas. Centralidad e interpretación. Redes de coautoría y temáticas. Ejemplos y aplicaciones.
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.
Trabajo práctico 5.
Foro 4

6. Dinámica

Difusión de innovaciones. Impacto de red en la difusión. Balance estructural. Amistad y acuerdo. Modelo de decisión colectiva. Viralidad. Estudios y aplicaciones.
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.




7. Capital social

Mercado de trabajo. Capital social: definiciones. Hoyos estructurales. Autonomía y articulación. Posturas de Bourdieu, Coleman y Burt. Visiones más recientes.
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.

8. Tópicos de redes sociales

Leyes de potencia. Small World. Complejidad en redes. Redes sociales digitales: Twitter, Facebook, Flickr, Youtube. Aplicaciones no tradicionales del ARS.
Clase online. Material bibliográfico provisto en el sitio Moodle-UNS del curso.



Forma de evaluación

Se debe entregar los trabajos prácticos completados y aprobados para tener derecho a un trabajo final aplicado donde se demuestren los conocimientos adquiridos. El trabajo obligatotariamente debe ser defendido en un entrevista en línea con el profesor.

Para inscribirse:

http://www.continuar.uns.edu.ar/Cursos/ECO/eco.html

Costos: 

Para estudiantes de la UNS es gratuito.
Para estudiantes argentinos: $5.000
Para estudiantes extranjeros: USD 100

Consultar por ayuda económica estudiantes de Venezuela.


Para quiénes deseen integrarlo como curso de posgrado a distancia

El curso se realizará en modalidad a distancia desde la plataforma Continuar de la Universidad Nacional del Sur (UNS). La misma interactúa con la plataforma Moodle de la misma casa de altos estudios.
El curso puede otorgar
  1. certificado oficial de la UNS o 
  2. certificado no oficial de participación a necesidad del postulante.  
Para el primer caso requiere que deba inscribirse oficialmente a un curso de posgrado (mientras no este halle realizando alguna carrera de posgrado en la UNS con número de expediente) para lo que debe presentar en forma física (en papel), personalmente, por correo postal/comisionista o como pueda, fotocopia autenticada del título de grado, Lamentablemente una copia digital no puede validarse reglamentariamente por lo que no se presenta como opción. De otra manera no podrá figurar en el acta con sello de la Universidad.


miércoles, 25 de septiembre de 2019

ISA Forum 2020 en Porto Alegre: The Role of Social Capital in Occupational Mobility

The Role of Social Capital in Occupational Mobility


RC28 Social Stratification (host committee)

Language: Spanish and English
Session Type: Oral
ISA Forum


How much does the social capital of individuals contribute to their occupational mobility? The social capital perspective on social mobility challenged the alleged association between education and upward mobility by considering opportunities and constraints from social interaction. We expect that, after controlling for individual qualifications, the structure of individuals social relations shows a strong association with their mobility outcomes. This topic has seldom been studied in Latin America where recent studies have focused on patterns of occupational mobility. Contributions on the following topics will be welcome:
-Studies on access and mobilization of social capital. Under what conditions individuals mobilize the resources available through social contacts.
-Direction of effects and causality in the use of social capital. Is it attainment or mobility a consequence or a condition for the quality of social capital?
-Intersectionality issues in the access and use of social capital; gender, race, ethnic origin, religion, geography.
-Measurement of social capital using the position generator and validation of composite measures.
-Statistical models for access and/or mobilization of social capital.

Session Organizers:
Vicente ESPINOZA, USACH, Chile, vicente.espinoza@usach.cl
Emmanuelle BAROZET, Universidad de Chile, Chile, ebarozet@uchile.cl



 

viernes, 20 de septiembre de 2019

VOSviewer ahora puede mapear la base de Microsoft Research

Mapeo de la ciencia usando datos académicos de Microsoft

Nees Jan van Eck, Ludo Waltman || CWTS






Uno de los desarrollos más emocionantes en los últimos años en el campo de la bibliometría es la aparición de una serie de nuevas fuentes de datos importantes. Dimensiones, creado por Digital Science y puesto a disposición abierta para fines de investigación, es un ejemplo destacado. Otros ejemplos son Crossref y OpenCitations, que proporcionan datos que están completamente abiertos. El lanzamiento de Microsoft Academic en 2016 también representa un desarrollo significativo. En esta publicación de blog, discutimos los datos disponibles por Microsoft Academic y mostramos cómo la versión más reciente de nuestro software VOSviewer puede usarse para crear mapas científicos basados en estos datos.


Microsoft Academic

Al igual que Google Scholar, Microsoft Academic combina datos obtenidos de editores académicos con datos recuperados al indexar páginas web. Sin embargo, a diferencia de Google Scholar, Microsoft Academic hace que sus datos estén disponibles a gran escala, tanto a través de una API como a través de la plataforma Microsoft Azure. Además, los datos se publican bajo una licencia de datos abiertos ODC-BY, que permite que los datos se utilicen bajo restricciones mínimas. Los datos académicos de Microsoft son, por ejemplo, utilizados por Lens, un sitio web cada vez más popular para buscar y analizar literatura y patentes académicas.

Por el momento, la comunidad bibliométrica solo tiene un conocimiento limitado de la cobertura de Microsoft Academic y de la integridad y precisión de sus datos. Un estudio de Anne-Wil Harzing publicado a principios de este año informa que en el campo de los negocios y la economía, Microsoft Academic tiene una cobertura mayor que Web of Science, Scopus y Dimensions. Del mismo modo, un estudio reciente realizado por un equipo de investigación en la Universidad de Curtin encuentra que Microsoft Academic supera a Web of Science y Scopus en términos de cobertura. Sin embargo, este estudio también informa que Microsoft Academic tiene datos de afiliación menos completos. También se han informado otros problemas con la calidad de los datos académicos de Microsoft, por ejemplo, relacionados con años de publicación incorrectos o nombres de revistas incorrectos (por ejemplo, vea esta presentación reciente de uno de nosotros).

En CWTS, actualmente estamos trabajando en una comparación a gran escala de la cobertura de las fuentes de datos bibliométricos, incluido también Microsoft Academic. Nuestro colega Martijn Visser ha desarrollado un algoritmo para hacer coincidir publicaciones en Microsoft Academic con las publicaciones correspondientes en Scopus. Los resultados provisionales para el período 2014–2017 muestran que Microsoft Academic cubre un número mucho mayor de publicaciones que Scopus (consulte la figura a continuación). Sin embargo, Scopus también cubre un número considerable de publicaciones que parecen faltar en Microsoft Academic. También descubrimos que para algunos contenidos cubiertos por Microsoft Academic y no por Scopus, la naturaleza académica puede ser cuestionada. Microsoft Academic, por ejemplo, cubre informes de bodas como este.


Mapeo de la ciencia

Debido a que vemos a Microsoft Academic como una fuente de datos prometedora para el análisis bibliométrico, ahora ofrecemos soporte para datos académicos de Microsoft en nuestro software VOSviewer para crear y visualizar mapas bibliométricos de la ciencia. En la versión más reciente del software, se pueden crear mapas de ciencia basados ​​en datos de Microsoft Academic. Después de obtener una clave API, los usuarios de VOSviewer pueden consultar Microsoft Academic. Los datos se recuperan a través de la API académica de Microsoft. Una característica importante de esta API es su velocidad. La API de Microsoft Academic es mucho más rápida que las API de muchas otras fuentes de datos.

El soporte de VOSviewer para los datos académicos de Microsoft se utilizó en un tutorial reciente de VOSviewer organizado como parte del Open Citations: Opportunities and Ongoing Developments en curso en la conferencia ISSI2019 en Roma. En este tutorial, los participantes, por ejemplo, utilizaron datos académicos de Microsoft para crear el siguiente mapa de coincidencia de términos basado en títulos y resúmenes de publicaciones en Journal of Informetrics.



Los participantes también crearon un mapa de la red de citas de publicaciones en Journal of Informetrics.



Curiosamente, los dos mapas anteriores no se pueden crear en función de los datos de Crossref, otra fuente de datos abierta compatible con VOSviewer. Elsevier, el editor de Journal of Informetrics, no pone resúmenes disponibles en Crossref, mientras que los resúmenes de publicaciones en revistas Elsevier están disponibles en Microsoft Academic. Del mismo modo, Elsevier no está dispuesto a apoyar la Iniciativa para Citas Abiertas, y las listas de referencias de publicaciones en revistas de Elsevier no están disponibles abiertamente en Crossref. Microsoft Academic pone a disposición estas listas de referencias. Esto ilustra algunas de las ventajas de Microsoft Academic sobre otras fuentes de datos abiertas.

Para obtener más ilustraciones de mapas científicos creados con VOSviewer basados ​​en datos de Microsoft Academic, nos remitimos a una reciente publicación de blog de Aaron Tay.

Próximos pasos

En los últimos años, hemos invertido un esfuerzo considerable en ampliar el rango de fuentes de datos bibliométricos compatibles con VOSviewer. El software ahora ofrece soporte para todas las principales fuentes de datos. Los próximos pasos en el desarrollo de VOSviewer incluyen abrir el código fuente del software y lanzar una edición del software basada en la web.

miércoles, 18 de septiembre de 2019

Curso online "Análisis de redes sociales" (UNS)






Mas información será suministrada en breve.

Profesor: Juan MC Larrosa (jlarrosa@uns.edu.ar)


El curso se realizará en modalidad a distancia desde la plataforma Continuar de la Universidad Nacional del Sur (UNS). La misma interactúa con la plataforma Moodle de la misma casa de altos estudios.
El curso puede otorgar
  1. certificado oficial de la UNS o 
  2. certificado no oficial de participación a necesidad del postulante.  
Para el primer caso requiere que deba inscribirse oficialmente a un curso de posgrado (mientras no este halle realizando alguna carrera de posgrado en la UNS con número de expediente) para lo que debe presentar en forma física (en papel), personalmente, por correo postal/comisionista o como pueda, fotocopia autenticada del título de grado, Lamentablemente una copia digital no puede validarse reglamentariamente por lo que no se presenta como opción. De otra manera no podrá figurar en el acta con sello de la Universidad.