Correlaciones de centralidad en un modelo de opinión

Correlación entre las métricas de centralidad y su aplicación al modelo de opinión

Cong Li, QianLi, Piet Van Mieghem, H. Eugene Stanley y Huijuan Wang
Eur. Phys. J. B (2015) 88: 65
DOI: 10.1140/epjb/e2015-50671-y

Resumen

En las últimas décadas, se han propuesto una serie de métricas de centralidad que describen las propiedades de red de los nodos para clasificar la importancia de los nodos. Para entender las correlaciones entre las métricas de centralidad y aproximar una métrica de centralidad de alta complejidad por una métrica de baja complejidad fuertemente correlacionada, primero estudiamos la correlación entre las métricas de centralidad en términos de su coeficiente de correlación de Pearson y su similitud en la clasificación de nodos. Además de considerar las métricas de centralidad ampliamente utilizadas, introducimos una nueva medida de centralidad, el grado masa. La masa de grado de orden de un nodo es la suma del grado ponderado del nodo y sus vecinos no más lejos que los mhops de distancia. Encontramos que el intermedio, la cercanía y los componentes del vector propio principal de la matriz de adyacencia están fuertemente correlacionados con el grado, la masa de grado de primer orden y la masa de grado de segundo orden, respectivamente, tanto en modelos de red como en real- Redes mundiales. Teóricamente, probamos que el coeficiente de correlación de Pearson entre el vector propio principal y la masa de grado de segundo orden es mayor que el del vector propio principal y una masa de grado de orden inferior. Finalmente, investigamos el efecto de los contrariadores inflexibles seleccionados basados ​​en diferentes métricas de centralidad para ayudar a una opinión a competir con otra en el modelo de opinión contraria inflexible (ICO). Curiosamente, encontramos que la selección de los contrariadores inflexibles basados ​​en apalancamiento, la intermediación o el grado es más eficaz en la competencia de opinión que el uso de otras métricas de centralidad en todos los tipos de redes. Esta observación es apoyada por nuestras observaciones anteriores, es decir, que existe una fuerte correlación lineal entre el grado y la intermediación, así como una alta similitud de centralidad entre el apalancamiento y el grado.

PDF

Twitter es usado por grupos anti-vacunación para hacer lobby

Los movimientos anti-vacunación (anti-vaxxers) están usando Twitter para manipular un Proyecto de Ley de Vacunas
Wired



EN LOS ÚLTIMOS AÑOS, Estados Unidos ha estado enfrentando un resurgimiento de las enfermedades prevenibles por vacunación, sobre todo, un brote de sarampión que comenzó en la Disneylandia de California en diciembre, impulsado por las bajas tasas de vacunación del estado. Hartos de los brotes completamente evitables, varios estados han promulgado leyes para eliminar la filosófica opt-out, una manera para que los padres reciben alrededor de las necesidades de vacunas escuelas públicas para sus hijos. Tan temprano como el martes, la Asamblea Estatal de California votará sobre SB-277, una ley que prohibiría la llamada exención creencia personal. Los consejos escolares, asociaciones médicas y líderes comunitarios apoyan la ley.

Pero un pequeño grupo de vocales anti-vaxxers (anti-vacunación) está luchando con fuerza para que no pase está ley. Este grupo, que aprovecha el poder de los medios sociales, ha lanzado un ataque a gran escala contra el proyecto de ley a medida que viaja a través de la legislatura. Cada día, los líderes diseñan tweets e instruyen a los seguidores a difundirlos. Varios senadores que votaron a favor de la legislación de California han visto recibir amplia atención del grupo y uno, el senador Hannah Bet Jackson, ha sido @ -mencionado (a menudo desfavorablemente) en un hashtag de Twitter en particular más de 2.000 veces desde emitir su voto en a favor de la legislación.

Un pequeño grupo, vocal puede tener un impacto desproporcionado sobre la confianza pública y la legislación. Bienvenido al Twitter Anti-Vax.

Esta actividad anti-vax puede parecer propaganda juvenil de bajo nivel. Pero las redes sociales tienen el potencial de impactar significativamente la percepción pública de los acontecimientos -y el poder de influir en las opiniones cada vez recae en aquellos que pueden difundir más ampliamente y con eficacia un mensaje. Un pequeño grupo, vocal puede tener un impacto desproporcionado sobre la confianza pública y la legislación. Bienvenidos a "Anti-Vax Twitter."

Desde los activistas anti-vax pierden contra la ciencia y son pequeños en número, han comenzado cada vez más a depender de los medios sociales para inflar su presencia. Hashtags de Twitter son particularmente poderosos porque trascienden a grupos organizados y las relaciones amigo o seguidor estándares. Más que cualquier otra red social, Twitter ayuda a los ciudadanos a conectarse y organizarse en el mundo real, incluso si no son parte de la física misma comunidades que cualquiera puede participar en una conversación simplemente siguiendo y utilizando un hashtag.


Un grafo de la red que muestra la relación entre el anti-vax, conservador, y grupos de autismo en Twitter. 

Para echar un vistazo más de cerca cómo anti-vax Twitter organiza sus ataques, específicamente en contra de la legislación de California, se analizaron los hashtags utilizados por la gente en la red. En los grafos de red como el de arriba, los nodos circulares son manejos de Twitter; los nodos más grandes indican las cuentas con más seguidores en la red, por lo que sus tweets tienen más probabilidad de verse y actuar en consecuencia. Eso se llama "alta centralidad." Las líneas entre los nodos representan relaciones de seguidor. Los diferentes colores representan las comunidades de personas que comparten un mensaje similar, y la distancia entre las regiones se basa en lazos comunes, cuanto más cerca de un grupo de color es a otro, las conexiones más comunes de sus miembros tienen, y la información más probable es difundir entre los los grupos.

Al igual que cualquier otro grupo con un mensaje, anti-vaxxers han aprovechado Facebook, Twitter y YouTube desde hace bastante tiempo. En los primeros días, la mayor parte de su activismo enfocado en propagar el mito de la conexión del autismo de la vacunación. En agosto de 2014, la actividad anti-vax comenzó a fundirse en uno hashtag primario: #cdcwhistleblower, una referencia a una teoría de la conspiración anti-vaxxer que dice el CDC está ocultando información que demuestra un vínculo entre la vacuna triple vírica y el autismo en los niños afroamericanos .

Dentro de dos días, los defensores del autismo con vacunas habían enrollado en simpatizantes de celebridades como Donald Trump y Rob Schneider para amplificar su mensaje. Andrew Wakefield, autor del estudio fraudulento original, que une MMR y el autismo, se involucró. Científicos del CDC respondieron, pero la idea de la conspiración y el hashtag-continuaron creciendo en popularidad. Había 250.000 tuits #cdcwhistleblower entre agosto 18 y 01 de diciembre de 2014. Un enorme 63.555 de ellos procedían de 10 cuentas de prominentes anti-vax.

Como cualquier buena marca, que la mensajería ha evolucionado para atar a los acontecimientos actuales, incluida la legislación para aumentar las tasas de vacunación.

En términos de eventos masivos y conversaciones nacionales, 250.000 tuits es bastante pequeña (había 19,1 millones de tweets enviados en un periodo de 12 horas sobre los Oscar). Pero se hizo evidente para los líderes anti-vax que este hashtag de Twitter había atraído un público fiel entre los verdaderos creyentes. Y así, en diciembre de 2014, "organizadores hashtag" comenzaron a publicar todas las noches "Tendencias y consejos" (TaTips) videos de instrucción en YouTube, que contiene instrucciones sobre qué twittear para avanzar en la causa, y para mejorar el SEO de sitios web "de interrogatorio vacuna" . Hay más de 150 de estos videos ahora un testimonio de lo mucho que el movimiento anti-vax prioriza Twitter.

Como cualquier buena marca, que la mensajería ha evolucionado para atar a los acontecimientos actuales, incluyendo legislación para aumentar las tasas de vacunación. A medida que el proyecto de ley de exención personal de California avanzaba, tweets con el hashtag #cdcwhistleblower comenzaron a cambiar para incluir # sb277, el número de la factura.

Cuando cavamos en la actividad en el hashtag # sb277 con el tiempo, las tendencias y los lazos emergen. Si nos fijamos en el primer gráfico de la red, varios grupos distintos emergen basan en los hashtags y temas twitteado por cada cuenta. En otras palabras, no la búsqueda de las etiquetas de grupo deliberadamente; que se revelaron. El rosa es tweeters centradas en el contenido anti-vax; naranja es la comunidad de autismo. Estos grupos pío sobre muchos de los mismos temas, pero no comparten el mismo material exacto o utilizan los mismos hashtags. Azul son los conservadores sociales, muchos de los cuales utilizan hashtags populares del Tea Party. Las largas hebras entre los grupos de color azul y el grupo anti-vaxxer indica solapamiento mínimo entre cuentas siguientes entre sí; las redes no están estrechamente conectados.


Un grafo de la red que muestra el surgimiento de la "elección de los padres", o "la elección de la vacuna" subgrupo dentro del grupo anti-vax. Este mensajería apareció después de anti-vaxxers perdieron un voto comité legislativo.

Pero a medida que nos fijamos en este segundo gráfico de la red, se puede ver cómo antivax estrategia política ha cambiado. Un nuevo grupo surge en el espacio entre "Antivax Twitter" y "conservador Twitter" -nos lo llaman "elección vacuna" de Twitter. Los altavoces de agudos son los mismos individuos que han sido durante mucho tiempo activo en la red #cdcwhistleblower autismo-vacuna. Y en un principio, la mayor parte del contenido compartido en el # sb277 centró en el mismo #cdcwhistleblower pseudociencia anti-vax subyacente. Sin embargo, como la mala ciencia y conspiraciones perdido en varias ocasiones en las votaciones legislativas, anti-vaxxers actualizado su comercialización: Son ahora "vacuna pro-SAFE" defensores de los derechos de los padres. Instrucciones para el Grupo se centran ahora en martillar el hogar tradicionalmente conservadora "elección de los padres" y mensajes "libertad de la salud" en vez de twittear sobre el autismo y las toxinas.

 Actividad de Twitter alrededor de # sb277 es parte de una estrategia múltiple que tiene lugar junto teléfono, correo electrónico y fax, campañas coordinadas por grupos bien financiados, incluyendo el Partido de Canarias y de la CNTV. El efecto neto es que los legisladores y los empleados se sienten asediados en todos los frentes. En un desafortunado vídeo, un líder del movimiento animó partidarios de utilizar Twitter para acosar y acechar a un grupo de presión, que ha presentado ya informes de la policía. En una creación muy reciente, ese mismo líder excoriates su "ejército de Twitter" para diluir el poder del movimiento #cdcwhistleblower mediante la creación de sus propios hashtags en lugar de utilizar los que han sido asignados. También solicita que todo el tweet red en los representantes de la Asamblea para informarles de que sus carreras políticas serán más si votan a favor de SB277. Al igual Alimentación Bebé aprovecha su #foodbabearmy a inundar las corporaciones con las demandas de cambio, el objetivo de Twitter anti-vax es dominar la conversación y hacer que se vea como si todos los padres se oponen con vehemencia a la legislación.


Una vista zoom en la de la comunidad antivax en línea, que incluyeDrWakefield, autor del estudio fraudulento original, que une MMR y el autismo.

El otro hallazgo de la observación de los gráficos de la red anti-vax es que las tasas de vacunación a pesar de la gran mayoría vacunar-nacionales se mantienen por encima del 90 por ciento, no hay compensación a favor de la vacuna contra la máquina de Twitter; la mayoría de los padres simplemente vacunan y seguir adelante con sus vidas. La gente no se organizan en grupos alrededor de las medidas de ahorro de la vida cotidiana; no hay comunidad activista en favor de cinturón de seguridad en Twitter. La aparición reciente, la falta de coordinación central, y las conexiones débiles observados entre los pro-vacunas usuarios de Twitter, que a menudo utilizan el #vaccineswork hashtag, significa que el mensaje pro-vax (en verde) no se amplifica en el mismo grado.

Médicos "Tweetiatrician", los abogados, y los padres a favor de la vacuna a menudo tratan de unirse a la conversación en torno a los hashtags antivax. Por desgracia, muchas de las cuentas más activas experimentan la misma atención que reciben los legisladores: Se convierten en el blanco de acoso que incluye llamadas telefónicas a sus lugares de trabajo, mensajes de twitter publicar información de identificación o fotos de sus hijos, o las advertencias de que están siendo observados . Activistas y legisladores pro-vacuna por igual a menudo se encuentran con la paranoia cuando tratan de involucrar a la comunidad anti-vax. Se enfrentan a acusaciones de ser cómplices pagados por las grandes farmacéuticas para influir en la narrativa y mantener "la elección de la vacuna" activistas de difusión de la verdad.

Las implicaciones de salud pública más amplios de propagar estos memes y artículos hacen actividades anti-vax más que una curiosidad extraña línea.

Al igual que muchas comunidades marginales, mientras que el grupo está muy bien organizado y apasionado que están twitteando en gran medida en una cámara de eco. Los usuarios de Twitter que no buscan estos hashtags probablemente no sabrían que existen. Además de la amplificación de la celebridad ocasional, muy poco se filtra a un público general o tendencias a un nivel significativo. E incluso los grupos de afinidad teóricamente simpático que en ocasiones llegan a, tales como anti-OGM, y los grupos conservadores de autismo, no están amplificando su hashtags.

Sin embargo, las implicaciones para la salud pública más amplios de la propagación de estos memes y artículos hacen actividades anti-vax más que una curiosidad extraña línea. La mayor parte del material que la #cdcwhistleblower representa pío están diseñados para erosionar la confianza en la vacunación. El objetivo es hacer que los nuevos padres cuestionan todo, dice el líder anti-vax Dana Gorman en uno de sus videos instructivos. Funcionarios de salud pública se refiere. "Es importante recordar que en la actualidad, la gran mayoría de la gente siga la vacuna recomendada horario toman el consejo de sus médicos, con el apoyo de organismos médicos profesionales y la OMS," dice Gary Finnegan, editor de Vacunas Hoy. "Sin embargo, es esencial que cuando la gente va en línea para obtener información que se quedan con la impresión clara de que las vacunas son seguras y eficaces." Si eso va a cambiar, la gente que lucha desinformación necesitan entender cómo se propaga en el primer lugar.

La reacción por Twitter no siempre es la del público

Twitter Reaction to Events Often at Odds with Overall Public Opinion

The reaction on Twitter to major political events and policy decisions often differs a great deal from public opinion as measured by surveys. This is the conclusion of a year-long Pew Research Center study that compared the results of national polls to the tone of tweets in response to eight major news events, including the outcome of the presidential election, the first presidential debate and major speeches by Barack Obama.

At times the Twitter conversation is more liberal than survey responses, while at other times it is more conservative. Often it is the overall negativity that stands out. Much of the difference may have to do with both the narrow sliver of the public represented on Twitter as well as who among that slice chose to take part in any one conversation.

A More Liberal Twitter Reaction to Some Events

In some instances, the Twitter reaction was more pro-Democratic or liberal than the balance of public opinion. For instance, when a federal court ruled last February that a California law banning same-sex marriage was unconstitutional – a case that is now coming before the Supreme Court – the reaction on Twitter was quite positive. Twitter conversations about the ruling were much more positive than negative (46% vs. 8%). But public opinion, as measured in a national poll, ran the other direction: Of those who had heard about the ruling, just 33% were very happy or pleased with it, while 44% were disappointed or angry.

And this was also evident when it came to the fall presidential campaign. For example, while polls showed that most voters said Mitt Romney gave the better performance in the first presidential debate, Twitter reaction was much more critical of Romney, according toan analysis of social media reaction to the debate.

And when Obama won the election on Nov. 6, the post-election conversation on Twitter was very positive about his victory. The analysis showed an overwhelming majority (77%) of post-election Twitter comments about the outcome were positive about Obama’s victory while just 23% were negative. But a survey of voters in the days following the election found more mixed reactions to the election outcome: 52% said they were happy about Obama’s reelection while 45% were unhappy.

This tilt to the Twitter conversation was evident throughout the fall campaign. In nearly every week from early September through the first week of November, the Twitter conversation about Romney was substantially more negative than the conversation about Obama.

Still, the overall negativity on Twitter over the course of the campaign stood out. For both candidates, negative comments exceeded positive comments by a wide margin throughout the fall campaign season. But from September through November, Romney was consistently the target of more negative reactions than was Obama.

Twitter Reactions Not Always More Liberal

The pro-Democratic or liberal tilt of tweets was not always apparent in the Pew Research Center case studies. The reaction on Twitter to Obama’s second inaugural address and his 2012 State of the Union was not nearly as positive as public opinion.

The contrast was particularly striking in assessments of last year’s State of the Union. The president’s speech was generally well-received by the public: 42% said they had a positive reaction while 27% had a negative reaction. On Twitter, however, the conversation about Obama’s speech was far more negative (40%) than positive (21%).

More recently, Obama’s second inaugural address received more positive than negative assessments in a national survey conducted after the speech. But the conversation about the speech on Twitter tilted more toward criticism than praise.

Of the eight events that the Pew Research Center tracked since the beginning of last year, there were two – Mitt Romney’s selection of Paul Ryan as his vice presidential running mate and the Supreme Court’s ruling on the 2010 Affordable Care Act – when the reaction on Twitter paralleled public opinion.

When Mitt Romney tapped Ryan as his running mate, it received a more negative than positive reaction both from the general public and in the conversation on Twitter. And when the Supreme Court handed down its ruling upholding the health care law in June 2012, public reaction was split: A national survey found 36% approving and 40% disapproving of the Court’s decision. The reaction on Twitter was about the same: Among those offering a viewpoint, roughly half were positive comments and half were negative.

Why Twitter May Be Different at Times

The lack of consistent correspondence between Twitter reaction and public opinion is partly a reflection of the fact that those who get news on Twitter – and particularly those who tweet news – are very different demographically from the public.

The overall reach of Twitter is modest. In the Pew Research Center’s 2012 biennial news consumption survey, just 13% of adults said they ever use Twitter or read Twitter messages; only 3% said they regularly or sometimes tweet or retweet news or news headlines on Twitter.

Twitter users are not representative of the public. Most notably, Twitter users are considerably younger than the general public and more likely to be Democrats or lean toward the Democratic Party. In the 2012 news consumption survey, half (50%) of adults who said they posted news on Twitter were younger than 30, compared with 23% of all adults. And 57% of those who posted news on Twitter were either Democrats or leaned Democratic, compared with 46% of the general public. (Another recent Pew Research Center survey provides even more detail on who uses Twitter and other social media.)

In another respect, the Twitter audience also is broader than the sample of a traditional national survey. People under the age of 18 can participate in Twitter conversations, while national surveys are limited to adults 18 and older. Similarly, Twitter conversations also may include those living outside the United States.

Perhaps most important, the Twitter users who choose to share their views on events vary with the topics in the news. Those who tweeted about the California same-sex marriage ruling were likely not the same group as those who tweeted about Obama’s inaugural or Romney’s selection of Paul Ryan.

This is clear when we look at the volume of Twitter discussion on each of the events studied. In the two days following Obama’s re-election on Nov. 6, there were nearly 14 million Tweets from people expressing their reaction. And more than five million expressed their reactions to the first presidential debate. But other events, particularly the federal court ruling on same sex marriage in California last February and Obama’s nomination of John Kerry in December, drew a much lower volume of tweets.

Overall, the reaction to political events on Twitter reflects a combination of the unique profile of active Twitter users and the extent to which events engage different communities and draw the comments of active users. While this provides an interesting look into how communities of interest respond to different circumstances, it does not reliably correlate with the overall reaction of adults nationwide

Methodology

Data regarding the tone of conversation on Twitter were derived by the Pew Research Center’s Project for Excellence in Journalism from a combination of traditional media research methods, based on long-standing rules regarding content analysis, along with computer coding software developed by Crimson Hexagon. That software is able to analyze the textual content from millions of posts on social media platforms. Crimson Hexagon(CH) classifies online content by identifying statistical patterns in words. The parallel opinion surveys were conducted by the Pew Research Center for the People & the Press during the same general time period as the Twitter data were aggregated.

The data on Twitter comes from an analysis of all publicly available Tweets. The time period for each event varied, but none included more than three days worth of reaction. For each subject, multiple search terms were used to identify appropriate tweets. For example, to find messages commenting on President Obama’s 2013 State of the Union Speech, Tweets were included if they appeared in the four hours following the start of his speech and used the words “state” and “union,” or “Obama,” or “SOTU.”
Unlike most human coding, CH does not measure each post as a unit, but examines the entire discussion in the aggregate. To do that, the algorithm breaks up all relevant texts into subsections. Rather than dividing each Tweet, paragraph, sentence or word, CH treats the “assertion” as the unit of measurement. If 40% of a story fits into one category, and 60% fits into another, the software will divide the text accordingly. Consequently, the results are not expressed in percent of Tweets, but rather the percent of assertions out of the entire body of stories identified by the original Boolean search terms.

Extensive testing by Crimson Hexagon has demonstrated that the tool is more than 90% reliable, that is, in more than 90% of cases analyzed, the technology’s coding has been shown to match human coding. Pew Research spent more than 12 months testing CH and its own tests comparing coding by humans and the software came up with similar results.

In addition to validity tests of the platform itself, PEJ conducted separate examinations of human intercoder reliability to show that the training process for complex concepts is replicable..

Pew Research Center