Co-presencia de enfermedades: Las redes y la medicina

Redes revelan las conexiones de enfermedades
Enormes bases de datos de registros médicos han comenzado a revelar los errores biológicos ocultos que nos enferman.


Mapas de la red revelan conexiones moleculares ocultos entre las enfermedades dispares.
Agar Vardimon / Happy Fish Red para Quanta Revista


Por: Veronique Greenwood - Quanta Magazine

Stefan Thurner es un físico, no un biólogo. Pero no hace mucho tiempo, la cámara de compensación nacional de seguro médico austríaco pidió Thurner y sus colegas en la Universidad de Medicina de Viena para examinar algunos datos de ellos. Los datos, que resultó, fueron las reclamaciones médicas registros anónimos - cada diagnóstico realizado, cada tratamiento dado - de la mayoría de la nación, que cuenta con unos 8 millones de personas. La pregunta era si el mismo nivel de atención podría continuar si, como había ocurrido recientemente en Grecia, un tercio de la financiación se evaporó. Pero Thurner pensó que había otras cuestiones, más profundos que los datos podrían responder también.

En un artículo reciente en el New Journal of Physics, Thurner y sus colegas Peter Klimek y Anna Chmiel comenzaron observando la prevalencia de 1.055 enfermedades en la población general. Corrieron los análisis estadísticos para descubrir el riesgo de tener dos enfermedades juntas, identificar pares de enfermedades para las que el porcentaje de personas que tenían tanto fue mayor de lo que cabría esperar si las enfermedades estaban correlacionadas - en otras palabras, un paciente que tenía una enfermedad era más probable que la persona promedio para tener la otra. Ellos aplicaron correcciones estadísticas para reducir el riesgo de dibujo falsas conexiones entre enfermedades muy raras y muy comunes, como los errores en el diagnóstico conseguirán magnificado en dicho análisis. Finalmente, el equipo mostrará sus resultados como una red en la que las enfermedades son nodos que se conectan entre sí cuando tienden a ocurrir juntas.

El estilo de análisis ha descubierto algunos enlaces inesperados. En otro artículo, publicado en el sitio arxiv.org preprint científica, el equipo de Thurner confirmó una conexión polémica entre la diabetes y la enfermedad de Parkinson, así como los patrones únicos en el momento oportuno de los diabéticos desarrollan presión arterial alta. El documento en el New Journal of Physics genera conexiones adicionales que esperan investigar más a fondo.

Finalmente, Thurner y un creciente número de otros investigadores esperan usar estas redes de enfermedades para generar hipótesis acerca de cómo operan las enfermedades a nivel molecular. "¿Es esta enfermedad causada por un gen?", Dijo Thurner. "¿Está causada por un defecto en la red metabólica? ¿Se debe a cosas ambientales que afectan a ciertos genes? Cosas como esta. Este es el objetivo ".

Stefan Thurner analizaron los
registros médicos
anonimizados de toda Austria. Universidad Médica
de Viena / Matern

El trabajo está siendo impulsado por la comprensión de que las enfermedades, tal como se define en la medicina, suenan como entidades ordenadas, distintas, pero son más desordenado en la realidad. Enfermedades tienden a ser definidos por sus síntomas. Pero las raíces moleculares de una enfermedad pueden tener efectos biológicos que van mucho más allá de nuestra comprensión actual. Ciertas enfermedades tienden a seguir a otros o tienen altas tasas de comorbilidad, y aunque no está claro por qué, tal vez sea porque surgen de defectos biológicos relacionados.

"La idea es, las conexiones a nivel celular queda amplificado a nivel de población, y que emerge como comorbilidad", dijo Albert-László Barabási, físico de la Universidad del Noreste, que ha publicado varios trabajos emblemáticos en esta área, incluyendo un artículo de 2009 en PLoS Computational Biology que ayudó a inspirar Thurner, así como una revisión de 2011 del campo en Nature Reviews Genetics. Utilizando una red enfermedad, un investigador podría sugerir que los biólogos buscan nuevos genes de enfermedades comunes entre las enfermedades de uno y dos, por ejemplo, donde parece que hay una fuerte conexión.

Los biólogos suelen buscar las conexiones genéticas mediante el uso de estudios de asociación del genoma, que estadísticamente se asocian marcadores genéticos con la enfermedad. Pero en la Escuela de Medicina de Harvard, otro equipo de investigación está tratando de encontrar las mismas conexiones de mapeo de las redes de un tipo muy diferente: las redes moleculares en el trabajo en una celda.

Redes de vida

El interior de una célula hierve de actividad, como moléculas pequeñas, enormes proteínas y las hebras de ADN de lavado alrededor de la otra en sus quehaceres. El negocio de cada actor es un conjunto de otros actores - una proteína, por ejemplo, podría cortar pedazos fuera de otras proteínas, moléculas de ferry alrededor, o poner en marcha la fabricación de ADN. Toma sus señales de otros actores, que pueden hacer que funcione más rápido o más despacio o enviarlo a regiones distantes donde se necesita.

El funcionamiento de la célula puede tomar un carácter muy diferente si ni un solo miembro de esta red social molecular comienza a comportarse de manera extraña. En poco tiempo, el efecto dominó hacia el exterior de la falla inicial, causando problemas - enfermedad - en el nivel del organismo. Una enfermedad es en cierto sentido, sólo una expresión de la dinámica subyacente de esta estructura social. Thurner espera que sus redes de enfermedades con el tiempo pueden ayudar a descubrir algunos de estos defectos.

Y es aquí al final sub-microscópica de las cosas que Joseph Loscalzo, profesor de la Escuela de Medicina de Harvard y colaborador de largo plazo de Barabási de, es el mapeo de su propia red. Él y su equipo de inicio espigando datos de numerosas bases de datos en la que las proteínas interactúan entre sí y cómo. Luego, utilizando un modelo de computadora, que esbozan la red social dentro de una celda de media, que conecta los distintos genes y proteínas entre sí si llegan a interactuar. El equipo de Loscalzo ha construido un diagrama con 13.460 nodos de proteínas y 141.296 enlaces. (Estas interacciones probablemente representan sólo alrededor del 20 al 25 por ciento del total, Loscalzo dice, pero es un comienzo.) A continuación, se aíslan sólo los nodos que han sido estadísticamente vinculados a una determinada enfermedad. Ellos llaman a este conjunto de nodos del módulo enfermedad.


Una red de enfermedad humana traza las conexiones entre las enfermedades - si los pacientes que tienen una enfermedad tienden a tener también otro, los dos nodos de enfermedades están conectados. Olena Shmahalo / Quanta Magazine; fuente: Albert-László Barabási

Una red enfermedad humana traza conexiones entre las enfermedades - si los pacientes que tienen una enfermedad tienden a tener también otro, los dos nodos de enfermedades están conectados.
Un módulo de la enfermedad que han estudiado es la hipertensión pulmonar - la presión arterial alta en los pulmones, lo que puede causar insuficiencia cardíaca. Se miraron todas las vías moleculares que los estudios de asociación del genoma sugerían estaban involucrados. Luego estudiaron qué vías se vuelven más activos en modelos animales y en pacientes con hipertensión pulmonar bajo estrés. Su módulo de la enfermedad reveló que dos proteínas previamente vinculados a algunas formas de la enfermedad eran parte de la misma vía molecular y que trabajan juntos para causar errores en la proliferación celular, lo que puede estar relacionado con los síntomas de la enfermedad. Los investigadores publicaron sus hallazgos en la revista Pulmonary Circulation.

Otro módulo mira a la diabetes tipo 2. Los investigadores han relacionado la diabetes a alrededor de 200 lugares en el genoma a través de estudios de asociación del genoma. "Los primeros 18 o así de ellos son muy significativas, pero el último 182 o lo son sólo en el margen," dijo Loscalzo. Pero en el módulo de la enfermedad, estaba claro que algunos de esos 182 genes eran altamente concentradores conectados en la red social, un estado de cosas que un estudio de asociación del genoma solo no está equipado para revelar. "Hemos explorado tres de aquellos [genes] ahora, y ellos destacamos vías que habían creído periféricamente estar asociados con la diabetes pero nunca demostrado de ninguna manera cuidadosa", dijo.

Combinando redes moleculares de Loscalzo con Thurner y redes de enfermedades de Barabási ayudaría a crear un puente entre correlación y el mecanismo. Si las enfermedades comórbidas comparten redes moleculares superpuestos, los investigadores podrían utilizar las redes para comprender los mecanismos bioquímicos detrás de ellos. Estos dos tipos de redes, muy diferentes en la forma en que se construyen, están unidos sólo por la idea de que los datos pueden revelar conexiones que de otra forma pasarían inadvertidos. Pero juntos estas redes tienen el potencial de abrir nuevas puertas en el estudio de la enfermedad.

"Una vez que usted dibuja una red, que está dibujando hipótesis sobre un pedazo de papel", dijo Thurner. "Usted está diciendo, 'Wow, mira, yo no sabía que estas dos cosas estaban relacionados. ¿Por qué podría ser? ¿O es sólo que nuestro umbral estadístico no patear a cabo? '"En el análisis de redes, primero validar su análisis comprobando que recrea las conexiones que la gente ya se han identificado en cualquier sistema que se está estudiando. Después de eso, dijo Thurner, "los que no existían antes, esos son nuevas hipótesis. A continuación, el trabajo comienza realmente ".

Vale la pena recordar que ambas técnicas son todavía relativamente nuevo. Loscalzo puede desgranar formas en que sus resultados podrían ser defectuoso - el carácter incompleto extenso de los datos sobre las interacciones proteína-proteína es una preocupación importante, pero también lo son los métodos utilizados para recopilar los datos, que son el mejor momento posible, pero lejos de ser perfecto. Y Thurner y sus estudiantes todavía están reuniendo colaboradores en la biología que puede poner a prueba sus hipótesis. Después de que se publicaron sus primeros resultados a partir de la base de datos de hace un par de años, dijo Thurner irónicamente, "nosotros pensamos que habría un centenar de personas que se sientan en nuestra oficina", mirando a colaborar. Hasta ahora, la respuesta ha sido más de un hilo.

"No es indiscutible", dijo Andrey Rzhetsky, profesor de genética en la Universidad de Chicago con una formación en biología matemática que ha publicado en las redes de comorbilidad. "Algunas personas se sienten muy fuertemente sobre los conjuntos de datos grandes - casi hasta el punto de rechazo fanático de aceptar los resultados de análisis a gran escala". El argumento, explica, es que hay sesgos desconocidos en grandes conjuntos de datos. En el caso de bases de datos como de Thurner, estos sesgos se derivan de las diferentes formas médicos entran información en registros médicos, la forma en la etnicidad se tiene en cuenta, y así sucesivamente. Rzhetsky reconoce el peligro de sesgos, pero considera que no eliminan la utilidad de los datos, siempre y cuando los investigadores son cuidadosos con sus interpretaciones. "Yo creo que es la dirección para el futuro, pero es lejos de ser un problema resuelto", dijo. Estaba intrigado por el artículo en el New Journal of Physics. "El modelo es muy simple, pero la dirección es grande", escribió en un correo electrónico.

Loscalzo es consciente del escrutinio de sus colegas. "Cuando doy charlas sobre medicina de la red", dijo, "He recibido tres tipos de respuestas. En un extremo del espectro son generalmente los jóvenes ... que dicen que esto es una gran idea, yo no había pensado en esto antes. ... En el otro extremo del espectro, tengo gente de mi edad o más que decir: '¿Qué estás hablando? Soy miembro de la Academia Nacional y que todo está basado en la biología reduccionista, yo no voy a cambiar mi estrategia. "Luego, a mediados tienes este amplio grupo de personas que tienen un sano escepticismo y que quieren allí a ser una especie de prueba de que estas nociones nos pueden dar nuevas ideas. Y eso es lo que hemos estado trabajando ".

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Redes de leyes y la resiliencia

Cómo la ciencia de redes está cambiando nuestra comprensión de la Ley
El primer análisis de redes de todo el cuerpo de la legislación comunitaria europea revela el patrón de los vínculos entre las leyes y su capacidad de resistencia al cambio.




Una de las más fascinantes áreas de la ciencia que ha surgido en los últimos años es el estudio de las redes y su aplicación a la vida cotidiana. Resulta que muchas propiedades importantes de nuestro mundo se rigen por las redes con propiedades muy específicas.

Estas redes no son aleatorias para cualquier medida. En lugar de ello, a menudo se conectan en el ahora famoso patrón pequeño mundo en el que cualquier parte de la red se puede llegar en un número relativamente pequeño de pasos. Este tipo de redes se encuentran detrás de muchos fenómenos naturales como terremotos, epidemias y los incendios forestales y son igualmente ubicuo en los fenómenos sociales, como la difusión de la moda, lenguas e incluso guerras.

Por lo tanto, no debería ser una sorpresa que el mismo tipo de red debe existir en el mundo jurídico. Hoy, Marios Koniaris y amigos de la Universidad Técnica Nacional de Atenas en Grecia muestran que la red de vínculos entre las leyes sigue exactamente el mismo patrón. Dicen que su enfoque de red ofrece una visión única de la naturaleza de la ley, la forma en que ha surgido y cómo los cambios pueden influir en el futuro.

El trabajo de Koniaris y co centra por completo en la ley asociados a la Unión Europea. Comienzan señalando que esta red legal es diferente de muchos otros tipos de redes en dos aspectos importantes.

En primer lugar, se compone de diferentes tipos de nodos de importancia variable. La legislación europea tiene tres fuentes. El primero y más importante es los tratados entre los países que establecieron la UE. Siguiente son los reglamentos y directivas que se basan en estos tratados. Por último, está la jurisprudencia que ha surgido de la Corte de Justicia, del derecho internacional y los principios generales del derecho. Cada una de estas fuentes forma una subred en la que los nodos están unidos entre sí y también a otras subredes.

La otra forma importante en que esta red se diferencia de muchos otros es que la naturaleza de los vínculos entre los nodos puede variar también. Por ejemplo, los nodos pueden vincularse de forma legal, pero también pueden estar unidos por citas. Estas diferencias también deben tenerse en cuenta.

Para estudiar la naturaleza de la red resultante, Koniaris y co han extraído todos los documentos de la base de datos legal que data de la Comunidad Europea de nuevo a 1951. Esto equivale a 250.000 documentos incrustados en una red de más de 1 millón de enlaces.

El equipo estudió a cada subsección de la red y encontró que todos eran redes de mundo pequeño en sí mismos. En la práctica, esto indica que los nodos son los más comúnmente vinculados a sus vecinos creando agrupaciones sino que éstos también están vinculados en escalas mucho más grandes. Eso es lo que hace posible pasar de una parte de la red a otro en un pequeño número de pasos. Esto también conduce a una estructura de la ley de potencia en el que algunas leyes son muy influyentes.

Los teóricos de red saber que este tipo de redes tiene propiedades específicas. Uno de ellos es que son robustos y todavía tienden a funcionar cuando se eliminan los nodos y los enlaces. Esto es importante en una red legal porque las leyes a veces se vuelven invalidada o cambiado y una pregunta interesante es si la red legal seguirá funcionando como resultado.

Koniaris y coautores prueban mediante la eliminación de nodos y enlaces de la red al azar y ver qué tan bien conectado permanece. En general, dicen que las redes son altamente resistentes.

Pero también hay una advertencia. En redes de mundo pequeño, un pequeño número de nodos son altamente conectado y por lo tanto de gran importancia. La eliminación de estos puede causar problemas significativos. Cuando los nodos se eliminan al azar, es muy poco probable que alguno de ellos se verán afectados. Pero cuando lo son, los problemas pueden sobrevenir. Sabiendo que las leyes están altamente conectados tanto, es importante.

Koniaris y co también han estudiado cómo la red ha evolucionado con el tiempo. Ellos hacen esto al ver la forma en que la red ha cambiado ya que se han añadido nuevas leyes. Dicen que el efecto principal de estos cambios es que el número de enlaces se ha incrementado más rápido que el número de nodos. El resultado es un fuerte aumento de la densidad de los enlaces dentro de la red a través del tiempo.

Este proceso de densificación es probable que continúe, pero también sugiere algún trabajo interesante para el futuro. Koniaris y co por lo que el mirando el patrón de la evolución en el pasado, puede ser posible predecir cambios en el futuro. Por ejemplo, esperan construir un modelo que predice dónde surgirán los futuros vínculos entre nodos. Y que planean ir más allá. "Un enfoque más sofisticado será predecir qué documentos legales será modificado o incluso invalidado", dicen.

La red también puede ser utilizando para la visualización de la naturaleza del mundo legal. Revela clusters y conexiones relacionadas y puede ayudar a los legisladores a determinar el efecto de los cambios propuestos. Esto también podría ayudar a mejorar la eficacia de la recuperación de información jurídica. "Nuestra hipótesis es que la Red La legislación puede ser explotado para la recuperación de textos, de la misma manera como los gráficos de hipervínculo en la Web", dicen Koniaris y co.

Eso es interesante trabajo que se basa en estudios previos de redes legales que simplemente han analizado el patrón de citas entre documentos. Teniendo en cuenta la distinta naturaleza de los nodos y los vínculos entre ellos proporciona un mayor conocimiento de lo que ha sido posible antes.

También muestra cómo la ciencia de la red se está extendiendo a todos los rincones de la investigación científica y social.

Ref: arxiv.org/abs/1501.05237 Network Analysis In The Legal Domain: A Complex Model For European Union Legal Sources

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Software y grafos de conocimiento: Herramientas y opciones

Explorando la Sociedad y la Cognición a través del Marco de Ciencia de las Redes
Grafos de conocimiento: El nuevo tipo de documento para el Siglo 21

Nodus Lab


Excel fue un producto revolucionario para la época, pero en el siglo 21 las columnas y filas ya no son suficientes. El aumento de la complejidad y de los datos grandes (Big Data), la proliferación de las redes sociales, minificación de flujos informativos hacen a los modelos de información en dos dimensiones insuficientes. Lo que importa hoy en día son las relaciones entre los datos multidimensionales, que combinan una mejor vista de la imagen más grande y con una atención al detalle: las redes y gráficos.

Un agradecimiento especial a Dor Garbash de Rhizi / CRI y Alexis Jacomy de Sigma.Js para conversaciones esclarecedoras sobre este tema.

De las tablas relacionales a los grafos de redes

Los documentos de texto y tablas de Excel son esencialmente dispositivos de narración. Son muy útiles para comunicar información de una manera lógica y cronológicamente coherente. Sin embargo, como las redes digitales proliferan, la complejidad de las historias que necesitan ser dicho también aumenta. Es por eso que tiene sentido para abrazar las redes como los nuevos dispositivos de narración útiles.

Para usar un ejemplo simple: lo que sería una visión general del sector de alta tecnología suelen tener la apariencia? Un enfoque estándar sería abrir una lista de las 500 empresas de Fortune y hacer una selección, lo que podría ser presentado como un informe o una tabla como la siguiente:



Es una mesa informativa, ya que los datos dentro se pueden combinar para crear una historia. Por ejemplo, Google es un motor de búsqueda y lo que gana 3 veces menos que el de Apple, pero cuesta sólo dos veces menos ... por lo tanto, las expectativas de los inversores tienen en relación a Google podrían ser mayores que hacia Apple, pero esto debe ser comprobado con algunos otros datos , etc.

Este tipo de historia, sin embargo, no revela cómo se interconectan esas compañías. De hecho, una tabla de dos dimensiones sólo será capaz de decir cómo A (una fila), a través de una serie de criterios (una columna), se refiere a B (otra fila) y la forma B, a través de otros criterios (otra columna), se refiere a C (la tercera fila), pero no nos dirá que A y B y C se refieren a D, que es un competidor a E, que se relaciona con F, E y G, que prestan servicios para A y B. o usted necesitaría varias tablas - por ejemplo, una base de datos relacional y un par de consultas complejas.

Ahí es donde los documentos de grafos de red pueden ser muy útiles. Ellos proporcionan una forma visual muy simple para representar interconexión. Gráficos de red pueden ser utilizados para proporcionar una visión general de una industria, describir funcionamiento interno de una organización terrorista, dar una buena idea de la filosofía contemporánea o incluso ser utilizado para encontrar los mejores restaurantes de Berlín, en base a las preferencias de cada uno.

Para continuar con el ejemplo anterior: para aprender sobre una industria, uno podría simplemente visualizar conexiones entre las empresas de alta tecnología basados en algunos criterios. Por ejemplo, de Google "Las personas también buscan ..." ofrece características resultados según la frecuencia con personas que buscan A también buscan B, que ofrece una manera de obtener una vista de pájaro de la industria desde el punto de vista de los clientes:


(enlace al documento grafo de red original)

Este gráfico muestra las conexiones entre los principales jugadores en el mercado de un vistazo. Las historias que se pueden contar el uso de este gráfico son mucho más diversas y asociativo de las historias que se pueden derivar de las hojas de cálculo. Por ejemplo, "las personas que buscan Amazon también la búsqueda de Netflix y Flipcart, que son todas las empresas de comercio electrónico, sino también para Apple, que es un competidor de Microsoft y Apple está conectado a AT & T, que es un proveedor de telecomunicaciones, sólo como Comcast, a través del cual AOL entrega su contenido y las personas que buscan AOL también la búsqueda de Google, que es un motor de búsqueda que ayuda a la gente a encontrar el contenido, como Digg, StumbleUpon y Newswine hacen para las noticias ".

Este tipo de documento da una idea mucho mejor acerca de las conexiones dentro de la industria y ofrece las nuevas ideas que no se derivarían tan fácilmente de las hojas de cálculo convencionales pobladas con los números. Además, varias herramientas de la teoría de grafos se pueden utilizar para proporcionar una representación gráfica más legible, con el fin de identificar grupos de elementos estrechamente relacionados (que están más estrechamente alineados juntos anteriormente usando el diseño de la Fuerza-Atlas) o para identificar los elementos más conectados (tales como Apple y Digg anterior, que se muestran como nodos más grandes en la gráfica, porque están mejor conectados que otros).

Describiendo relaciones : Ricos enlances

Los gráficos de la red en sí mismos proporcionan una muy buena manera de ver el panorama general, una visión general de las relaciones. Sin embargo, hay otro aspecto esencial para redes: las descripciones reales de esas relaciones. Los datos de borde ricos llamadas pueden proporcionar información valiosa sobre la naturaleza de los gráficos de redes y ofrecer instrumentos adicionales para la construcción de relatos basados en la red.

El siguiente ejemplo es una red de los más prominentes políticos rusos, a veces se hace referencia como "sistema". La información para el gráfico proceda de diversas publicaciones, artículos de Wikipedia y los resultados de búsqueda de Google.

Como se puede observar, cada relación se describe con un texto y la mayoría de las relaciones tienen una atribución de la fuente. El gráfico no sólo proporciona una buena descripción de quién es quién en el sistema político de Rusia, pero también explica toda relación, por lo que este gráfico mucho más útil para la investigación y el periodismo de investigación:


(abrir el grafo de la red interactiva de sistema político de Rusia)

Por otra parte, este tipo de "bordes ricos gráfico" se puede utilizar para encontrar rápidamente la información que uno necesita. Por ejemplo, al hacer clic en los dos nodos interconectados "Sergey Shoigu" y "Sergey Lavrov" muestra de forma rápida descripción de la relación entre ellos:

Análisis detallado de grafos de red y formatos abiertos

Un aspecto muy importante de este nuevo aumento de formato gráfico de la red es que es un tipo de un documento XML, lo que hace que sea muy fácil para portarlo entre plataformas e incluso leer en cualquier editor de texto.

Si hay interés para llevar a cabo el análisis un poco más detallado de la red presentado anteriormente, se puede exportar en un formato de archivo .gexf y abrió sus puertas en el análisis de redes profesionales y software de visualización como Gephi:



Con el fin de hacer que el gráfico sea más legible, que oscilaba los nodos por grado (el más es el número de conexiones, cuanto más grande es el nodo en el gráfico) y aplicada diseño Fuerza-Atlas, que empuja los nodos más conectados aparte, mientras que la recolección los nodos más pequeños alrededor de ellos. También aplicamos algoritmo modularidad, que detecta las comunidades en el gráfico, que se indican con colores distintos dentro de la gráfica (nodos que están más densamente conectadas entre sí que con el resto de la red).

El gráfico resultante es un recurso narrativo muy potente, que puede ser utilizado para contar una historia sobre el actual sistema político en Rusia (o incluso revelar cualquier otra conspiración local o global). En el ejemplo anterior, se puede ver claramente que Vladimir Putin construyó una red con varios centros distintos, que están conectados entre sí a través de él, y por la necesidad de trabajar juntos en el gobierno. La alianza dentro de esos grupos es generalmente determinada por las opiniones políticas (conservadores vs liberales) o por la función dentro del gobierno (sector de la energía está en manos de los políticos conservadores, mientras que los sectores de la banca y las finanzas están en manos de los más liberales). También hay un par de grupos que son responsables de las relaciones públicas (secretario de prensa, Dmitry Peskov de Putin y el ministro de Relaciones Exteriores, Sergei Lavrov), así como lo que se llama el equipo de los "proyectos especiales", encabezada por el cardenal gris conocido de la política del Kremlin, Vladislav Surkov (que era uno de los principales arquitectos de la red política actual, y fue responsable de la solución de la pieza con Chechenia y está presuntamente implicado en la lucha actual en Novorossia - parte oriental de Ucrania).
Es interesante que en el sistema del Putin se mantiene la diferencia entre los diferentes centros de influencia a través de poner juntos a la gente de trabajo que a menudo tienen puntos de vista políticos y económicos opuestos. La mayoría de las decisiones relacionadas con el personal en el Kremlin a menudo se basan en el equilibrio de la energía disponible para los conservadores y los liberales.

Otra característica interesante del análisis de redes es la capacidad de detectar los nodos más influyentes en la red: las personas que tienen la más alta centralidad de intermediación que conecta los diferentes grupos de poder juntos. La aplicación de esta medida a la gráfica se obtienen los siguientes resultados:



Se puede observar que tanto Vladimir Putin y su cercano aliado Igor Sechin tienen el poder más de corretaje entre los diferentes grupos. El líder de la oposición principal, Aleksey Navalny, también se ha posicionado bien en la red. Su problema, sin embargo, mientras que Putin es el que negocia algún tipo de paz entre todos los diferentes grupos, Navalny es lugar actuando como un arma que esos grupos utilizan una contra la otra (a través de sus investigaciones contra la corrupción a menudo filtrados de uno de los grupos ), poniéndolo en una posición mucho más arriesgado. Sin embargo, ha sido la postura de Navalny desde el principio que su intención no es la de integrar a sí mismo en el "sistema", pero, en vez de romperlo. Sin embargo, tendría que construir una red diferente, en lugar de la ya existente en primer lugar, con el fin de asegurar el desarrollo futuro después de que el antiguo sistema se desmonta.

Conclusión

En esta revisión, hemos demostrado que los documentos de gráficos de red se pueden servir recursos narrativos como útiles, aumentando los formatos existentes. Los documentos de texto estándar, páginas web HTML y hojas de cálculo están haciendo un buen trabajo en la exhibición de datos cronológicos coherentes. Tan pronto como hay una necesidad de contar una historia de la interconexión y la complejidad, un tipo diferente de documentos y dispositivos de narración son necesarios. Gráficos de red pueden servir muy bien en este sentido: dar una visión general de un determinado campo de la consulta a los detalles concretos para cada relación que es parte de la gran imagen.

Nos gustaría dar las gracias a la IRC y Dor Garbash de Rhizi para inspirar conversaciones sobre estos temas.

Editores de grafos de red

Si usted está interesado en crear sus propios gráficos, pruebe:
• Nodus Labs’ InfraNodus editor de grafos
• Linkurio.Us – Neo4J herramienta de vizualización de bases de datos de grafos
• Gephi software de análisis de grafos y visualización
• Sigma.Js biblioteca para compartir grafos en línea
• Rhizi plataforma de grafos colaborativos
• Cograph plataforma para compartir grafos
• Metamaps herramienta colaborativa para mapear relaciones

Las redes cerradas y la performance de carrera

El predictor no. 1 de éxito de la carrera según la ciencia de redes
Michael Simmons - Forbes


Han pasado más de tres años desde que Steve Jobs murió.

Desde entonces, se han escrito libros y películas han sido filmadas.

Cada uno ha celebrado su legado y destinado a compartir los secretos que utilizó para construir la empresa más grande del mundo; cosas como la atención al detalle, la atracción de talento de clase mundial y la celebración de ellos a un alto nivel.

Creemos entender qué causó su éxito.

Nosotros no.

Rechazamos principios utilizables para explicar el éxito etiquetándolos como peculiaridades de la personalidad.

Lo que se olvida a menudo es la interacción paradójica de dos de sus cualidades aparentemente opuestas; aproximación maníaco y curiosidad insaciable. No eran sólo dos fortalezas fortuitas. Pueden haber sido su más importantes, ya que ayudaron a llevar a todo lo demás.

La curiosidad de Jobs alimentó su pasión y le proporcionó acceso a una visión, habilidades, valores y personas de clase mundial únicos que complementaron su propio conjunto de habilidades. El enfoque de trabajo trajo aquellos que soportar en el mundo de la electrónica personal.

Yo no sólo digo como alguien que ha devorado prácticamente cada artículo, entrevista, y el libro referido a él.

Lo digo como alguien que ha entrevistado a muchos de los mejores científicos de la red del mundo en una búsqueda para entender cómo las redes de crear una ventaja competitiva en los negocios y carreras.


Steve Jobs de los años silvestres (Foto: AP)

La simple variable que explica lo que realmente causa el éxito profesional

En diciembre de 2013, entrevisté a uno de los principales científicos de la red del mundo, Ron Burt. Durante esa entrevista, él compartió un gráfico que volcó por completo mi comprensión de éxito. Aquí está una versión simplificada:



¿Cuál es el punto? De acuerdo con varios estudios, revisados por pares, el simple hecho de una red abierta en lugar de una cerrada es el mejor predictor del éxito profesional.

En el gráfico, cuanto más a la derecha se va hacia una red cerrada, más se oyen repetidamente las mismas ideas, que reafirman lo que ya cree. La extrema izquierda se va hacia una red abierta, cuando más uno está expuesto a nuevas ideas. La gente de la izquierda son significativamente más éxitosas que las de la derecha.

De hecho, el estudio muestra que la mitad de la diferencia prevista en el éxito profesional (es decir, la promoción, retribución, reconocimiento de la industria) se debe a esta variable.

¿Alguna vez tiene momentos en los que oyes algo tan convincente que usted necesita saber más, sin embargo, tan loco que usted tendría que dejar de lado algunas de sus creencias fundamentales con el fin de aceptar la idea?

Este fue uno de esos momentos para mí. Nunca en todos los libros que había leído en la autoayuda, el éxito profesional, negocio, o Steve Jobs tenía me encuentro con esta idea.

Me pregunté, "¿Cómo es posible que la estructura de la red de uno podría ser un predictor tan poderosa para el éxito profesional?"

¿Cómo impacta una red cerrada a tu carrera?

Para entender el poder de las redes abiertas, es importante entender su contrario.

La mayoría de las personas pasan sus carreras en redes cerradas; redes de personas que ya se conocen entre sí. La gente a menudo se quedan en la misma industria, la misma religión, y del mismo partido político. En una red cerrada, es más fácil de hacer las cosas, ya que se ha construido una relación de confianza, y que conoce todas las condiciones de la taquigrafía y reglas tácitas. Es cómodo porque el grupo converge en las mismas formas de ver el mundo que confirmar su cuenta.

Para entender por qué la gente pasa la mayor parte de su tiempo en redes cerradas, considere lo que sucede cuando un grupo de extraños al azar se lanza juntos:



David Rock, el fundador del NeuroLeadership Institute, la organización superior ayudar a los líderes a través de la investigación en neurociencias, explica el proceso así:

Hemos evolucionado a poner a la gente en nuestro endogrupo y exogrupo. Pusimos la mayoría de la gente en nuestro grupo afuera y unas pocas personas en nuestro grupo interno. Determina si nos preocupamos por los demás. Determina si apoyamos o atacarlos. El proceso es un subproducto de nuestra historia evolutiva donde vivíamos en grupos pequeños y extraños que no conocíamos bien no eran de fiar.

Mediante la comprensión de este proceso, podemos empezar a entender por qué el mundo es como es. Entendemos por qué los demócratas y los republicanos no pueden aprobar proyectos de ley con evidentes beneficios para la sociedad. Entendemos por qué las religiones han ido a la guerra por la historia. Nos ayuda a entender por qué tenemos burbujas, pánicos, y las modas.

El sorprendente poder y el dolor de las redes abiertas

La gente en las redes abiertas tienen retos y oportunidades únicas. Debido a que son parte de varios grupos, que tienen relaciones únicas, experiencias y conocimientos que otras personas en sus grupos no lo hacen.

Esto es un reto, ya que puede llevar a sentirse como un extraño, como resultado de ser incomprendido y poco apreciado, porque pocas personas entienden por qué cree que su forma de hacer. También es un reto, ya que requiere la asimilación de diferentes y contradictorias perspectivas en una visión del mundo.

En uno de mis todos los tiempos películas favoritas, The Matrix, el personaje principal, Neo, se expone a un mundo completamente nuevo. Una vez, él es, él no puede volver atrás. Él es un extraño en el nuevo grupo, y él es un extraño en su antigua vida. Ha tenido una experiencia que todo el mundo que ha conocido nunca entendería. Este mismo fenómeno ocurre cuando entramos en nuevos mundos de la gente.

Por otro lado, tener una red abierta es una oportunidad enorme de varias maneras:

• Visión más precisa del mundo. Les ofrece la posibilidad de obtener información de diversas agrupaciones lo que los errores se anulan a sí mismos. La investigación realizada por Philip Tetlock muestra que las personas con redes abiertas son mejores pronosticadores que las personas con redes cerradas.
• Capacidad de controlar el momento de intercambio de información. Si bien no puede ser el primero en conocer la información, que puede ser el primero en introducir la información a otro grupo. Como resultado, pueden aprovechar la primera ventaja movimiento.
• Capacidad para servir como traductor / conector entre grupos. Pueden crear valor al servir como intermediario y la conexión de dos personas u organizaciones que puedan ayudarse mutuamente que normalmente no correr en la otra.
• Más ideas revolucionarias. Brian Uzzi, Profesor de Liderazgo y Cambio Organizacional en la Kellogg School of Management, realizó un estudio de referencia en el que se adentró en las decenas de millones de los estudios académicos de la historia. Comparó sus resultados por el número de citas (enlaces de otros trabajos de investigación) que recibieron y los demás documentos que se hace referencia. Surgió un patrón fascinante. Los estudios de mejor desempeño tuvieron referencias que eran 90% y 10% convencional atípica (es decir, que tiran de otros campos). Esta regla se ha mantenido constante a lo largo del tiempo y en los campos. Las personas con las redes abiertas son más fácilmente capaces de crear combinaciones atípicas.

Una revisión a la cronología del éxito de Steve Jobs 

Como consecuencia del ejercicio de su curiosidad en diferentes campos a lo largo de su vida, Steve Jobs desarrolló una muy singular perspectiva, habilidades, y la red; uno que nadie más en la industria de la computación tenía. Se volvió estas ventajas únicas en la compañía más grande en el mundo por tener una navaja enfoque nítido. Dentro de Apple AAPL + 1.12%, cortó las personas, los productos y sistemas que no eran de clase mundial.

Experiencia basada en la curiosidad => Aplicación
Jugar con la maquinaria con su padre => Comprender la artesanía y la atención al detalle
De abandonar la universidad y sentado en una apreciación clase de caligrafía => diseño (variadas fuentes de Macintosh)
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Muchos se apresuran a etiquetar partes de Steve Jobs la vida como los "perdidos'' o ''locos". Sin embargo, cuando vemos su vida en retrospectiva, vemos que sus diversiones eran fundamentales para su éxito.

Lo que se etiqueta como la magia de Steve Jobs o las peculiaridades de su carácter se convierten en principios replicables que todos podemos seguir.

Es desde este punto de vista que podemos empezar a entender la siguiente cita de una entrevista de Steve Jobs para Wired en 1995:

La creatividad es simplemente conectando cosas. Cuando le preguntas a la gente creativa cómo hicieron algo, se sienten un poco culpables porque en realidad no lo hacen, que acaban de ver algo.

Parecía obvio para ellos después de un tiempo. Esto se debe a que fueron capaces de conectar experiencias que han tenido y sintetizar nuevas cosas. Y la razón por la que fueron capaces de hacer eso es que ellos han tenido más experiencias o que han pensado más en sus experiencias que otras personas.

Por desgracia, eso es muy raro en una mercancía. Una gran cantidad de personas en nuestra industria no han tenido experiencias muy diversas.

Así que ellos no tienen suficientes puntos para conectar, y terminan con soluciones muy lineales y sin una amplia perspectiva sobre el problema. Comprensión del uno más amplio de la experiencia humana, mejor diseño que tendrá.

Permanecer hambriento. Permanecer alocado.

A lo largo de la historia humana, todas las sociedades, incluyendo a nuestros propios mitos han creado que comparten un elemento común, el viaje del héroe.

Esto es lo que el viaje se parece según Joseph Campbell, el creador del término ...

Las cosas van muy bien. Usted se siente normal y encajas. Entonces algo, sucede y cambia. Usted comienza a sentirse como un extraño en su propia cultura. Te escondes partes de ti mismo de encajar, pero eso no ayuda. Usted se siente llamada a salir y cumplir con parte de ti mismo, pero que tiene una gran cantidad de incertidumbre. Por lo tanto, usted vacila al principio.

Por último, de dar el paso. Vas a través de tiempos difíciles como usted está aprendiendo a navegar el nuevo mundo. Por último, a superar los desafíos. A continuación, volver a su antigua cultura y tener un gran impacto, ya que comparte los conocimientos únicos que has aprendido.


Viaje mito del héroe está incrustado en todo, desde películas clásicas de nuestra sociedad (es decir, Star Wars) a los héroes glorificamos (es decir, Steve Jobs). porque golpea en las partes centrales de la experiencia humana.

El campo de la ciencia de las redes nos muestra dos cosas. El viaje del héroe es el modelo para crear el éxito profesional. Todos podemos ser héroes. Sólo hace falta un poco de fe y cuando siga su corazón y la curiosidad hacia mundos desconocidos. Como dijo Steve Jobs, "No se puede conectar los puntos hacia adelante, sólo puedes hacerlo hacia atrás. Así que hay que confiar en que los puntos se conectarán alguna vez en el futuro. "

Visualización: El poder de los puntos y los colores

Agrupamientos de puntos y el mensaje de la visualización

Extracto de una noticia de Washington Post


"Life Magazine, 19 de abril de 1968," por Alfredo Jaar. (Derechos de Autor Alfredo Jaar)

Hace dos años, la Smithsonian Institution adquirió una obra conceptual del artista chileno Alfredo Jaar que reflexiona sobre el funeral del reverendo Martin Luther King Jr. La pieza - titulado "Life Magazine, 19 de abril de 1968" - es una de las obras menos conocida de Jaar, producidas cuando estaba sacrificando a través de los archivos de la revista icónica.

Junto a una reproducción de una foto del funeral de King que apareció en "Life", Jaar gráficamente pone al descubierto las divisiones raciales de la nación en el momento de la muerte del líder de los derechos civiles. En un cuadro, Jaar representa a todos los afroamericanos en la marcha fúnebre con los puntos negros. En un segundo cuadro, muestra los blancos se presentan como puntos rojos. Hay miles de puntos negros y sólo unas pocas docenas de los rojos.

Vecindario y felicidad en un estudio de Londres

Lo que su personalidad tiene que ver con su vecindario
Los extrovertidos son más propensos a ser atraídos por el centro de una ciudad, por ejemplo.

Richard Florida - CityLab




Es una verdad sociológica muy gastado que los barrios en los que vivimos pueden tener un efecto poderoso en nuestras vidas. Pero, ¿cómo nuestros barrios afectan a nuestra felicidad y bienestar en general? Y ¿qué podrían reflexionar sobre nuestra personalidad subyacentes?

Un nuevo estudio publicado en la prestigiosa revista de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS) por un grupo internacional de psicólogos, incluyendo Markus Jokela, Samuel Gosling y Peter J. Rentfrow, toma una mirada detallada en la intersección de la personalidad y la felicidad en Londres. Mientras que un número creciente de estudios trazan la felicidad de las ciudades y áreas metropolitanas, y unos pocos han considerado la agrupación geográfica y la concentración de los rasgos de personalidad, no ha habido mucha investigación sobre la agrupación de los tipos de personalidad dentro de las ciudades y los efectos de la ubicación de barrio en felicidad.

El estudio explora la agrupación barrio de los cinco rasgos de personalidad básicos definidos por el modelo de cinco factores clásicos: apertura a la experiencia, extraversión, amabilidad, responsabilidad y estabilidad emocional (o la falta de neuroticismo). Luego, los investigadores examinaron la agrupación de estos rasgos de personalidad y sus efectos sobre la felicidad de los individuos sobre la base de una encuesta en línea de unas 56.000 personas en el área metropolitana de Londres. Definen barrios por distritos postales, de los cuales hay 219 en Londres.

Ha habido mucho menos investigación sobre la agrupación de tipos de personalidad dentro de las ciudades y los efectos de la ubicación de barrio sobre la felicidad.

Los mapas, a partir del estudio, muestran la agrupación de los cinco tipos de personalidad a través del metro de Londres. El sexto mapa, en la parte inferior derecha, muestra la concentración de los barrios de la felicidad o la satisfacción con la vida. El color rojo indica altas concentraciones de un determinado rasgo de la personalidad o de satisfacción, mientras que el azul indica un clúster sin ese rasgo.


(Jokela et al.)

El rasgo de personalidad más agrupado los investigadores encontraron fue "apertura a la experiencia" (mapa abajo a la izquierda), que se concentra en el centro de Londres. La apertura a la experiencia, de acuerdo a un amplio conjunto de estudios psicológicos, se asocia con la creatividad, la innovación y el espíritu empresarial. Este tipo se concentra en los barrios de mayor densidad, con precios de la vivienda más altos, más diversidad étnica y religiosa y las tasas de criminalidad más altas. Mientras tanto, las concentraciones de color azul en la periferia indican que hay menos gente abierta a la experiencia en los suburbios de metro de Londres.

Los tipos extrovertidos también se arraciman cerca del centro de la ciudad (mapa arriba a la izquierda), aunque no en los niveles de concentración observados para la apertura a la experiencia. Desde extrovertidos quieren conectarse con otras personas, es lógico que se sienten atraídos más densos barrios con mayor concentración de lugares como restaurantes y bares de reuniones. Hay una ausencia de los extrovertidos en las afueras de la ciudad. Dos tipos-agradabilidad (centro izquierda) y la conciencia (centro derecha) -son concentran en áreas suburbanas periféricas.

El último mapa deja observar la satisfacción con la vida. Como era de esperar, el mapa de las pistas más o menos la distribución de la riqueza en todo el metro de Londres, con los residentes más felices en general, agrupados en los barrios más acomodados y los que tienen niveles más bajos de satisfacción con la vida se concentra en las zonas de mayor pobreza y los que tienen una mayor concentración de minorías étnicas . El estudio revela que las características del vecindario representaron dos tercios de la varianza en la felicidad a través de los barrios, lo que indica, según escriben los investigadores, "un vínculo sustancial entre los factores sociodemográficos y satisfacción con la vida media de los barrios".

Vivir en barrios densamente habitados y étnicamente diversos llevan a tipos "abiertos a experimentar" a ser más felices con sus vidas.

La segunda parte del estudio se examinó cómo la relación entre rasgos de personalidad y la felicidad varía según los barrios. Tres principales conclusiones destacan aquí. Uno, el estudio encontró la felicidad que se asocia más estrechamente con la estabilidad emocional y extraversión. Sin embargo, la ubicación barrio jugó poco, si alguno, papel en esta conexión.

Dos, sólo había una débil asociación entre la felicidad y la apertura a la experiencia. Pero esta relación ha cambiado de acuerdo a las características del vecindario. Vivir en barrios densamente habitados y étnicamente diversos llevan a tipos "abiertos a experimentar" a ser más felices con sus vidas. De hecho, el estudio sugiere que quienes son de alta apertura se mudan a barrios llenos de otras personas con alto grado de apertura "porque estas áreas les proporcionan más felicidad."

Por último, el trabajo encuentra que la alta amabilidad y esmero eran fuertes predictores de felicidad en zonas con niveles medios más bajos de satisfacción con la vida. Los investigadores sugieren que esto significa que la afabilidad y la conciencia son más importantes en la determinación de la felicidad en las circunstancias ambientales menos agradables.

No son sólo las fuerzas sociales y económicas que dan forma a nuestros vecindarios. Son las fuerzas psicológicas, también.

En general, las principales conclusiones del estudio nos ayudan a entender mejor las dimensiones psicológicas de las ciudades y suburbios. Los centros urbanos no sólo atraen a las personas más jóvenes y los tipos más creativos, pero hacen más felices a los que drogarse en nuevas experiencias y que son lo suficientemente extrovertido para tomar ventaja de la densidad y las comodidades que el centro de la ciudad puede ofrecer. Los habitantes de los suburbios más satisfechos son más propensos a ser los tipos de personalidad agradables o de conciencia.

La gran comida para llevar: No son sólo las fuerzas sociales y económicas que dan forma a nuestros vecindarios. Es los psicológicos, también.

Big Data: Facebook te conoce mejor que tu propia madre

Los datos de Facebook te conocen mejor que tu propia madre
Quartz

En una esquina tenemos un equipo armado con una lista de cosas que "le gusta" en Facebook. En el otro, sus amigos, familiares y compañeros de trabajo, apoyándose en un tesoro analógica de los recuerdos y la fuerza bruta de su propio juicio. ¿Quién está esbozo de su personalidad es más probable que coincida con su propio?
Los que votaron por el equipo podría ser cínico, pero también son probablemente la derecha, según un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Cambridge y la Universidad de Stanford. Al cosechar "Me gusta" de Facebook, el modelo de la computadora de los investigadores demostró ser más preciso en adivinar los rasgos de personalidad de auto-reporte de una persona que su propio parientes y amigos.
Los investigadores dicen que sus hallazgos sugieren que las pruebas de personalidad baratos, automatizadas y precisas podrían ayudar a las personas juzgan con mayor precisión la personalidad de los demás. No sólo podría ese impulso más marketing dirigido, pero podría revolucionar cómo la gente elige "con quién casarse, alquiler, o elegir como presidente", dice el coautor del estudio Dr. David Stillwell. Es también un hito en el desarrollo de las computadoras socialmente inteligentes, emocionalmente sensibles, dicen los investigadores, una especie de personaje el que Joaquín Phoenix se enamora en la película Her.
Utilizando una muestra de más de 86.000 voluntarios en Facebook que completaron el periodo pruebas 100 ítems de personalidad y daban acceso a sus gustos, los investigadores construyeron un modelo que predice los rasgos de personalidad basado en Likes-por ejemplo, los que les gusta, por ejemplo, el artista Salvador Dalí o TED Talks tienden a ser de mente abierta, mientras que aquellos que les gusta la realidad TV personalidad Snooki Unidos son inusualmente saliente. Entonces, los científicos probaron el modelo contra un adicional de 17.600 participantes juzgados por un amigo o miembro de la familia, y más de 14.400 sujetos evaluados por dos.
Resultó más me gusta de Facebook para evaluar, más preciso será el modelo. Por ejemplo, dado el número medio de Facebook Likes-es decir, 227-el algoritmo cómodamente superó todos menos cónyuges para predecir con mayor precisión la personalidad del sujeto. Y para los sujetos con 300 o más ¡Bien el equipo venció a los demás, incluso importantes.


Este gráfico muestra la precisión de los juicios de la personalidad del modelo de ordenador en comparación con los de los seres humanos, con base en el número de Likes evaluados. (Wu Youyou / Michal Kosinski)

Hay algunas advertencias importantes a tener en cuenta, though.The piedra de toque para la mayoría de las comparaciones del estudio se basa en el análisis de los "Cinco Grandes", un conjunto de medidas de la personalidad, que incluye la apertura a la experiencia, la conciencia, la extraversión, agradabilidad y neuroticismo. Aunque los cinco grandes son comúnmente utilizados para las pruebas de personalidad, el método se limita inevitablemente a los rasgos que mide.
Además, los amigos de las pruebas de personalidad, familiares y compañeros de trabajo se llevaron a sólo 10 artículos de largo, en comparación con 100 para la autoevaluación. Esto podría limitar la gama de conocimientos probados, señaló el estudio.
El modelo computarizado también demostró ser mejor a juzgar apertura, algo expresado principalmente a través de intereses, preferencias y valores de una persona. Eso no es exactamente sorprendente; mientras que la recogida y la síntesis de todas esas pequeñas pistas es difícil para el cerebro, los ordenadores tienen éxito en ello.
En la parte central del estudio, la competencia entre el hombre y la máquina se reducía a que conocía el tema mejor. Pero los sujetos no necesariamente se conocen muy bien. A pesar de que el modelo de computadora-Like basado se orientó a la predicción de la propia evaluación de una persona de sí mismo sobre la base de los Cinco Grandes, el modelo resultó inquietantemente expertos en predecir el comportamiento de la vida real refractada a través de actividades de Facebook de un usuario (por ejemplo, número de actualizaciones de estado, las afiliaciones políticas ) -en algunos casos, el modelo superó a los propios sujetos.

El experimento de Asch en un ascensor

Elevator Groupthink: Un experimento de psicología de la conoformidad, 1962

por Maria Popova

Lo que una Candid Camera de vieja cosecha nos puede enseñar acerca del rol cultural del movimiento Occupy global.

La psicología de la conformidad es algo que hemos explorado previamente, pero este estudio nos retrotrae a los 1950s, cuando el académico de la Gestalt y pionero de la psicología social Solomon Asch, realizó lo que es conocido hoy como experimentos de conformidad de Asch. Entre tantos otros está este famoso experimento del ascensor, originalmente conducido como para de un episodio de 1962 del programa Candid Camera intitulado “Face the Rear.”

Pero, si bien divertida en su divulgación tragicómica de nuestra capacidad de pensamiento de grupo, este experimento dice sólo la mitad de la historia de la obra de Asch. Como James Surowiecki nos recuerda en la excelente The Wisdom of Crowds [La sabiduría de las multitudes], Asch llegó a revelar algo igualmente importante - que mientras las personas se deslizan en conformidad con el pulso de la facilidad, sino que también no se necesita mucho para conseguir que salir de ella. Asch demostró esto en una serie de experimentos, la plantación de un cómplice para desafiar a la gente mediante la participación en lo sensible, en lugar de sin sentido, el comportamiento. Eso, se vio después, era suficiente. Tener sólo una entre iguales contravenga el grupo hizo sujetos deseosos de expresar sus verdaderos pensamientos. Surowiecki concluye:

En última instancia, la diversidad no contribuye simplemente añadiendo diferentes perspectivas para el grupo, sino también por lo que es más fácil para las personas a decir lo que realmente piensan. [...] La independencia de la opinión es a la vez un ingrediente crucial en las decisiones colectivamente sabias y una de las cosas más difíciles de mantener intacta. Debido a la diversidad ayuda a preservar esa independencia, es difícil tener un grupo colectivamente sabio sin él.”

Tal vez el papel del movimiento global Occupy y otras expresiones de activismo cívico contemporáneo es el de un cómplice cultural, estimulando otros - los ciudadanos, políticos, directores generales - para hacer frente a la parte delantera del ascensor en el último.

Brain Picking

El divorcio como un virus (¿maligno?)

La probabilidad de que el matrimonio fracase aumenta si alguien en su red de amigos y familiares se ha divorciado.



Un estudio publicado en la revista "Social Forces" encontró que el divorcio puede funcionar como un contagio social, difundiéndose entre amigos y familias. Si alguien se divorcia en su red - como un amigo o un vecino - su verosimilitud estadística de acabar en Villa Cortada aparentemente aumenta en un 75 por ciento. Pero hay algo peor: Los investigadores escriben: "Las personas que se divorcian pueden influir no sólo a sus amigos, sino también a los amigos de sus amigos a medida que la propensión al divorcio se extiende."

El divorcio representa la disolución de un vínculo social, pero también es posible que las actitudes acerca del divorcio fluyan a través de los vínculos sociales. Para explorar cómo las redes sociales influyen en el divorcio y viceversa, los autores explotan los datos longitudinales de larga duración establecidas desde el Estudio del Corazón de Framingham. Los resultados sugieren que el divorcio puede propagarse entre amigos. Los clusters de divorcios se extienden a dos grados de separación en la red. Gente popular tienen menos probabilidades de divorciarse, los divorciadas tienen redes más densas sociales, y son mucho más propensas a casarse de nuevo con otros divorciados. Curiosamente, la presencia de niños no influye en la probabilidad de divorcio, pero cada niño reduce la susceptibilidad a ser influenciados por sus compañeros que se divorcian. En general, los resultados sugieren que la atención a la salud de los matrimonios uno de amigos puede servir para apoyar y mejorar la durabilidad de la propia relación, y que, desde una perspectiva política, el divorcio debe ser entendida como un fenómeno colectivo que se extiende más allá de los directamente afectados.

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Pájaros de una misma pluma vuelan juntos: Somos muy homofílicos

¡Eres igual que yo!
Por qué elegimos socios que comparten nuestros rasgos
MATTHEW HUTSON - The Atlantic


Stephen Schudlich

A veces los opuestos luchan por una relación dice el adagio: "Más vale prevenir que curar" versus "Quien no arriesga, no gana." Pero cuando se trata de "Los opuestos se atraen" frente a "Dios los cría y ellos se juntan", los datos muestran que: terminamos con parejas que son como nosotros mismos. Un estudio de 291 parejas de recién casados encontró que los cónyuges para estar más cerca de actitudes hacia valores, religiosidad y políticas que lo que se puede predecir simplemente por casualidad [1]. Los científicos tienen un término para esto: el apareamiento selectivo positivo. (Es apareamiento selectivo negativo cuando los opuestos se atraen.)

La especie humana no es la única que se reúnen selectivamente. Un meta-análisis de apareamiento selectivo en animales basados en rasgos como el tamaño y el color encontró que casi todo el surtido fue positivo [2]. No es que la clasificación por tamaño y color se limite a los animales: los seres humanos tienden a casarse a las personas con un nivel similar de grasa corporal [3], y personas que se citan en línea se adhieren a su propia raza [4] La gente también gravitan hacia compañeros cuyos rostros parecerse a la suya . En un estudio, a los sujetos que se les presentó una serie de fotos fueron capaces de vincular la imagen de una mujer con la de su pareja, sobre la base de similitudes faciales, incluso cuando sólo se visualizaron [5] rasgos aislados (narices, bocas, ojos).

La gente amigable aparentemente buscan lo mismo: un experimento de campo en zonas rurales de Senegal encontró que cónyuges tener los correspondientes niveles de generosidad [6]. Las personas con cualidades menos deseables también se atraen entre sí. Tener el trastorno bipolar o depresión mayor lo hace más propenso a casarse con otra persona con un trastorno afectivo [7]. Los alcohólicos, también, tienden a formar parejas, con resultados potencialmente desastrosos para su futura descendencia [8].

Tal vez lo más consecuente, clasificamos a nosotros mismos por el nivel socioeconómico. En este aspecto, las cuestiones de similitud ingresos, pero la escolaridad similar parece ser más importante, tal vez porque implica fuertemente similitudes culturales [9]. Los resultados de apareamiento basado en la clase son profundas. Un estudio de 2014 examinó la creciente tendencia de los estadounidenses de asociarse con personas de antecedentes educativos similares, y encontró una clara relación entre este cambio y el crecimiento de la desigualdad en los ingresos de los hogares entre 1960 y 2005 [10].

Parte de esta clasificación se puede explicar por entornos compartidos. Por ejemplo, las personas religiosas se reúnen en la iglesia y la gente rica se reúnen en la universidad. Las fuerzas del mercado también juegan un papel: las parejas coinciden en atractivo debido a que las decenas se emparejan, dejando a los nueves que conformarse con la otra, y así sucesivamente. Aún así, nos hacemos nonmodels hacer. Un estudio encontró que las personas menos atractivas dan cuenta de ciertas fechas están fuera del alcance y ajustar las prioridades en consecuencia, aprender a rasgos de valor como un sentido del humor [11].

Un último factor en la clasificación es la competencia intrasexual. Tomemos al caracol de los manglares: los machos prefieren hembras más grandes, y cuando dos machos montan el caparazón de una hembra, se pelean, con el macho más grande ganando el premio [12]. Decenas con decenas. Por desgracia, el perdedor no puede consolarse a sí mismo mediante la búsqueda de un compañero que es muy divertido.

Los Estudios:

[1] Luo and Klohnen, “Assortative Mating and Marital Quality in Newlyweds” (Journal of Personality and Social Psychology, Feb. 2005)

[2] Jiang et al., “Assortative Mating in Animals” (The American Naturalist, June 2013)

[3] Speakman et al., “Assortative Mating for Obesity” (The American Journal of Clinical Nutrition, Aug. 2007)

[4] Lewis, “The Limits of Racial Prejudice” (Proceedings of the National Academy of Sciences, Nov. 2013)

[5] Alvarez and Jaffe, “Narcissism Guides Mate Selection” (Evolutionary Psychology, 2004)

[6] Tognetti et al., “Assortative Mating Based on Cooperativeness and Generosity” (Journal of Evolutionary Biology, May 2014)

[7] Mathews and Reus, “Assortative Mating in the Affective Disorders” (Comprehensive Psychiatry, July 2001)

[8] Grant et al., “Spousal Concordance for Alcohol Dependence” (Alcoholism: Clinical and Experimental Research, May 2007)

[9] Kalmijn, “Assortative Mating by Cultural and Economic Occupational Status” (American Journal of Sociology, Sept. 1994)

[10] Greenwood et al., “Marry Your Like” (American Economic Review, May 2014)

[11] Lee et al., “If I’m Not Hot, Are You Hot or Not?” (Psychological Science, July 2008)

[12] Ng and Williams, “Size-Dependent Male Mate Preference and Its Association with Size-Assortative Mating in a Mangrove Snail, Littoraria Ardouiniana” (Ethology, Oct. 2014)

Qué explica la teoría de los 6 grados de separación

¿Qué dice la teoría de los seis grados de separación?

Ojo Curioso



¿La población mundial te parece mucha? ¿Crees que es imposible que tengas alguna conexión con alguien del otro lado del mundo? Entonces es porque todavía no has escuchado sobre la teoría de los seis grados de separación, la que por cierto ya no es tan nueva. Fue propuesta en 1929, por el escritor Frigyes Karinthy, y dice que dos personas desconocidas, aunque vivan en diferentes lugares, están conectadas por una cadena de conocidos que no excede las 5 personas entre sí.

El oráculo de Kevin Bacon

En 1967, Stanley Milgram hizo una prueba llamada “el problema del mundo pequeño”, mediante la cual le pidió a determinadas personas que enviaran un paquete a alguien del otro lado del mundo. Sabían el nombre, ocupación y lugar, y debían enviar ese paquete a alguien que pensaran conocía a esa persona y podía dárselo. Se pensó que recorrería cientos de personas, pero la realidad demostró que en solo 6 o 7 pasos el paquete llegaba a destino.

Las investigaciones de Milgram fueron desacreditadas porque se descubrió que usó un espectro muy pequeño de todos los paquetes enviados, pero de todas maneras el concepto "seis grados de separación" se volvió muy popular. Esto ocurrió sobre todo cuando Brett C. Tjaden hizo un programa de computadora mediante el cual podíamos saber cuantos grados de separación había entre cada actor, según las películas en las cuales había estado.

¿Porqué se llamó a esta página web El Oráculo de Kevin Bacon? Simplemente por ser uno de los actores que ha trabajado en un número mayor de películas, lo que hace que los grados sean aún menores entre cualquier actor y él. La página te brinda información sobre cuántos grados hay entre ellos, y por lo tanto, Bacon se convirtió en un icono de esta teoría.

Las nuevas tecnologías de la información

Las primeras pruebas con los seis grados de separación se hicieron cuando todavía no eran populares herramientas como el correo electrónico o Facebook. Con la aparición de las redes sociales y los medios modernos de comunicación se ha demostrado que la distancia es aun menor a 6.

Los científicos de la Universidad de Milán usaron los datos de Facebook para demostrar que la separación entre dos personas es de 4,74, y para probarlo usaron los datos de los 721 millones de usuarios que existen. En Twitter, la distancia promedio es de 4,67 y en LinkedIn es de 3 grados. Esta última, aunque es una red más pequeña, utiliza como base la idea de los grados de separación, marcando que puedas conocer a alguien, conocer a alguien que lo conozca, o conocer a alguien que conozca a alguien que conozca a esa persona.

Sea un juego con las estrellas de cine o una manera de conocernos como población, lo cierto es que la teoría de los 6 grados de separación ha funcionado en todas sus formas. Es claro que el ejemplo de las redes sociales no se corresponde mucho con la realidad de otras épocas, porque internet nos ha acercado mucho entre nosotros. A través de ella es posible conocer a más personas de otros países y culturas, haciendo que la cantidad de grados de separación sea menor.