domingo, 30 de noviembre de 2014
viernes, 28 de noviembre de 2014
jueves, 27 de noviembre de 2014
Muchedumbres políticamente polarizadas en Twitter por el caso Ferguson
Vea cómo twitteros azules y rojos se ignoran mutuamente sobre el caso Ferguson
Por Emma Pierson
Statistician, blogger at Obsession with Regression.
Reproducido por Quartz
Después el fiscal Robert McCulloch anunció la decisión el Ferguson gran jurado no procesar Oficial Darren Wilson para el rodaje de Michael Brown, una noche de enfrentamientos entre la policía y los manifestantes produjeron la quema de coches de policía, bloquearon carreteras y se dispararon armas automáticas. En medio de toda la agitación, ¿es posible obtener un panorama claro sobre algunas de las tensiones raciales y políticas que subyacen al conflicto Ferguson?
Estudié esta pregunta utilizando una plataforma que ha ha jugado un papel importante a lo largo de los acontecimientos en Ferguson: Twitter. Twitter se ha utilizado para difundir información en vivo (ya veces inexacta) sobre Ferguson, organizar protestas, e incluso a los ciberataques el KKK. En los días previos a la decisión de no acusación (inocencia presunta), he recogido una muestra de más de 200 mil tuits relacionados con Ferguson, y pintó un cuadro sombrío de cómo las personas estaban divididas.
En la imagen en la parte superior, cada punto es uno de los tuiteros más habladores, y dos puntos están conectados si uno menciona la otra: en esencia, la imagen representa la red social de quién habla con quién. Muestra dos grupos claramente divididos [1].
¿Quiénes son estos grupos? La pertenencia al grupo está fuertemente conectado con el partido político: tweeters que se describen como "conservador" (o el uso de adjetivos similares) son desproporcionadamente probable que sea en el grupo rojo, y tweeters que se describen como "liberal" son desproporcionadamente probable que sea en el azul grupo. La pertenencia a grupos también está conectado con la raza: tweeters cuyos perfiles contener adjetivos "afroamericanos", o similares, son mucho más propensos a estar en el grupo azul.
Así que, cuando se trata de Ferguson, dos grupos con muy diferentes orígenes políticos y raciales se ignoran mutuamente. Esto parece probable que cause problemas, y de hecho lo hace. Por un lado, los dos grupos piensan drásticamente diferentes cosas. Estas son las cosas más comunes retweeted por cada grupo:
El grupo rojo dice que se sentirían más seguros juntándose con Darren Wilson (el policíaa agresor) que con Michael Brown (el agredido que terminó asesinado), y dice que Brown estaba armado cuando le dispararon; el grupo azul contrasta con sarcasmo a Darren Wilson con el desarmado Michael Brown. El grupo rojo habla de la justicia popular y el cebo racial; el grupo azul habla de romper el sistema. El grupo rojo culpa a Obama de exacerbar las tensiones y obligando al gobernador de Missouri en la que se declara el estado de emergencia; el grupo azul dice que el estado de emergencia no debe ser utilizado para violar los derechos humanos.
Así que tal vez si todo el mundo acaba de hablar el uno al otro que se llevarían bien? No necesariamente: cuando el grupo rojo y azul hizo hablar, a menudo no era bastante. Tenga en cuenta las cosas dichas por los miembros del grupo rojo a uno de los miembros más influyentes del grupo azul - DeRay Mckesson, un administrador de la escuela que ha jugado un papel central en la organización de protestas. Lo describieron como un "muchacho comunista" que difunden el odio (como los "demócratas, los negros, y la izquierda ... el nuevo Ku Klux Klan"), vio "valor en tonterías racistas", estaba armado con "armas y bombas molotov", y deben recibir sus "medicamentos ajustados".
Así que tenemos dos grupos de personas que raramente se comunican, tienen orígenes muy diferentes, pensar drásticamente diferentes cosas, ya menudo rociar vitriolo el uno al otro cuando ellos hablan. Estudios anteriores de Twitter han encontrado cámaras de eco similares, el conflicto Israel-Palestina ofreciendo un ejemplo representativo. No está claro en qué medida Twitter simplemente refleja las divisiones sociales en oposición a causa de ellos; Me parece poco probable que Mckesson y los tweeters rojos serían amigos si cumplen más de cervezas. Pero incluso este análisis preliminar no augura nada bueno para la posibilidad de la reconciliación.
[1] Cabe señalar que uno pueda grupos abajo siempre dividir aún más y el número apropiado de grupos a menudo se debate. En este caso, cuando nos separamos más grupos, el grupo rojo sigue siendo un solo grupo pero el grupo azul, que es más grande, se divide en varios grupos.
Por Emma Pierson
Statistician, blogger at Obsession with Regression.
Reproducido por Quartz
Después el fiscal Robert McCulloch anunció la decisión el Ferguson gran jurado no procesar Oficial Darren Wilson para el rodaje de Michael Brown, una noche de enfrentamientos entre la policía y los manifestantes produjeron la quema de coches de policía, bloquearon carreteras y se dispararon armas automáticas. En medio de toda la agitación, ¿es posible obtener un panorama claro sobre algunas de las tensiones raciales y políticas que subyacen al conflicto Ferguson?
Estudié esta pregunta utilizando una plataforma que ha ha jugado un papel importante a lo largo de los acontecimientos en Ferguson: Twitter. Twitter se ha utilizado para difundir información en vivo (ya veces inexacta) sobre Ferguson, organizar protestas, e incluso a los ciberataques el KKK. En los días previos a la decisión de no acusación (inocencia presunta), he recogido una muestra de más de 200 mil tuits relacionados con Ferguson, y pintó un cuadro sombrío de cómo las personas estaban divididas.
En la imagen en la parte superior, cada punto es uno de los tuiteros más habladores, y dos puntos están conectados si uno menciona la otra: en esencia, la imagen representa la red social de quién habla con quién. Muestra dos grupos claramente divididos [1].
¿Quiénes son estos grupos? La pertenencia al grupo está fuertemente conectado con el partido político: tweeters que se describen como "conservador" (o el uso de adjetivos similares) son desproporcionadamente probable que sea en el grupo rojo, y tweeters que se describen como "liberal" son desproporcionadamente probable que sea en el azul grupo. La pertenencia a grupos también está conectado con la raza: tweeters cuyos perfiles contener adjetivos "afroamericanos", o similares, son mucho más propensos a estar en el grupo azul.
Así que, cuando se trata de Ferguson, dos grupos con muy diferentes orígenes políticos y raciales se ignoran mutuamente. Esto parece probable que cause problemas, y de hecho lo hace. Por un lado, los dos grupos piensan drásticamente diferentes cosas. Estas son las cosas más comunes retweeted por cada grupo:
El grupo rojo dice que se sentirían más seguros juntándose con Darren Wilson (el policíaa agresor) que con Michael Brown (el agredido que terminó asesinado), y dice que Brown estaba armado cuando le dispararon; el grupo azul contrasta con sarcasmo a Darren Wilson con el desarmado Michael Brown. El grupo rojo habla de la justicia popular y el cebo racial; el grupo azul habla de romper el sistema. El grupo rojo culpa a Obama de exacerbar las tensiones y obligando al gobernador de Missouri en la que se declara el estado de emergencia; el grupo azul dice que el estado de emergencia no debe ser utilizado para violar los derechos humanos.
Así que tal vez si todo el mundo acaba de hablar el uno al otro que se llevarían bien? No necesariamente: cuando el grupo rojo y azul hizo hablar, a menudo no era bastante. Tenga en cuenta las cosas dichas por los miembros del grupo rojo a uno de los miembros más influyentes del grupo azul - DeRay Mckesson, un administrador de la escuela que ha jugado un papel central en la organización de protestas. Lo describieron como un "muchacho comunista" que difunden el odio (como los "demócratas, los negros, y la izquierda ... el nuevo Ku Klux Klan"), vio "valor en tonterías racistas", estaba armado con "armas y bombas molotov", y deben recibir sus "medicamentos ajustados".
Así que tenemos dos grupos de personas que raramente se comunican, tienen orígenes muy diferentes, pensar drásticamente diferentes cosas, ya menudo rociar vitriolo el uno al otro cuando ellos hablan. Estudios anteriores de Twitter han encontrado cámaras de eco similares, el conflicto Israel-Palestina ofreciendo un ejemplo representativo. No está claro en qué medida Twitter simplemente refleja las divisiones sociales en oposición a causa de ellos; Me parece poco probable que Mckesson y los tweeters rojos serían amigos si cumplen más de cervezas. Pero incluso este análisis preliminar no augura nada bueno para la posibilidad de la reconciliación.
[1] Cabe señalar que uno pueda grupos abajo siempre dividir aún más y el número apropiado de grupos a menudo se debate. En este caso, cuando nos separamos más grupos, el grupo rojo sigue siendo un solo grupo pero el grupo azul, que es más grande, se divide en varios grupos.
miércoles, 26 de noviembre de 2014
¿Qué quedó de la Primavera Árabe?
¿Recuerda la primavera árabe? Esto es lo que queda.
Por Mary Beth Sheridan - Washington Post
Un movimiento originado y promovido fuertemente por las redes sociales.
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Túnez, el lugar de nacimiento de la primavera árabe, celebró elecciones presidenciales el domingo. Han pasado más de tres años desde que un vendedor de frutas tunecino se prendió fuego, lo que provocó manifestaciones antigubernamentales que se extienden por todo el Medio Oriente. Pero mientras que varios otros países también derrocaron a sus dictadores, Túnez es la única nación que ha construido una democracia que todavía perdura. La transición del país ha tenido sus problemas, incluidos los ataques terroristas y el aumento de las tensiones entre los islamistas y secularistas. Pero celebró elecciones parlamentarias ampliamente consideradas libres y justas.
Así es como las revoluciones de la Primavera Árabe jugaron a cabo en otros países:
LIBIA
Los libios celebraron cuando las fuerzas de la oposición respaldada por Occidente derrocaron Muammar Gaddafi. pero el país es ahora anárquica, con guerra milicias que controlan diferentes ciudades.
EGIPTO
La Hermandad Musulmana llegó al poder en las elecciones tras el derrocamiento del presidente Hosni Mubarak. Pero la Hermandad fue derrocado en un golpe de Estado de 2013, y un ex oficial militar, Abdel Fatah al-Sissi, lidera ahora el país.
SIRIA
Protestas pro-democracia condujo a una guerra civil. El presidente Bashar al-Assad ha colgado en el poder, y la oposición está cada vez más dominada por los islamistas radicales.
BAHREIN
Un levantamiento contra el gobierno liderado por la mayoría chií del país fue aplastada por las fuerzas de seguridad regionales que respaldan la monarquía suní del país. Chiítas siguen demostrando mayores derechos políticos.
YEMEN
El presidente Ali Abdullah Saleh fue obligado a salir en 2012 después de grandes protestas, pero la transición política se ha topado con obstáculos repetidos. El país se ha roto últimamente por los combates entre rebeldes Houthi respaldados por Irán y militantes vinculados a Al Qaeda.
Por Mary Beth Sheridan - Washington Post
Un movimiento originado y promovido fuertemente por las redes sociales.
Túnez, el lugar de nacimiento de la primavera árabe, celebró elecciones presidenciales el domingo. Han pasado más de tres años desde que un vendedor de frutas tunecino se prendió fuego, lo que provocó manifestaciones antigubernamentales que se extienden por todo el Medio Oriente. Pero mientras que varios otros países también derrocaron a sus dictadores, Túnez es la única nación que ha construido una democracia que todavía perdura. La transición del país ha tenido sus problemas, incluidos los ataques terroristas y el aumento de las tensiones entre los islamistas y secularistas. Pero celebró elecciones parlamentarias ampliamente consideradas libres y justas.
Así es como las revoluciones de la Primavera Árabe jugaron a cabo en otros países:
LIBIA
Los libios celebraron cuando las fuerzas de la oposición respaldada por Occidente derrocaron Muammar Gaddafi. pero el país es ahora anárquica, con guerra milicias que controlan diferentes ciudades.
EGIPTO
La Hermandad Musulmana llegó al poder en las elecciones tras el derrocamiento del presidente Hosni Mubarak. Pero la Hermandad fue derrocado en un golpe de Estado de 2013, y un ex oficial militar, Abdel Fatah al-Sissi, lidera ahora el país.
SIRIA
Protestas pro-democracia condujo a una guerra civil. El presidente Bashar al-Assad ha colgado en el poder, y la oposición está cada vez más dominada por los islamistas radicales.
BAHREIN
Un levantamiento contra el gobierno liderado por la mayoría chií del país fue aplastada por las fuerzas de seguridad regionales que respaldan la monarquía suní del país. Chiítas siguen demostrando mayores derechos políticos.
YEMEN
El presidente Ali Abdullah Saleh fue obligado a salir en 2012 después de grandes protestas, pero la transición política se ha topado con obstáculos repetidos. El país se ha roto últimamente por los combates entre rebeldes Houthi respaldados por Irán y militantes vinculados a Al Qaeda.
martes, 25 de noviembre de 2014
lunes, 24 de noviembre de 2014
ARS 101: Redes libres de escala
Redes libre de escala
Wikipedia
Una red libre de escala es una red cuyo grado de distribución sigue una ley de potencias, al menos asintóticamente. Es decir, la fracción de P (k) de nodos en la red que tiene conexiones a otros nodos k vale para grandes valores de k como
donde
es un parámetro cuyo valor es típicamente en el intervalo 2 < <3, aunque en ocasiones puede estar fuera de estos límites. [1] [2]
Muchas redes se conjeturaron que ser libre de escala, incluyendo los enlaces de la World Wide Web, redes biológicas, y las redes sociales, aunque la comunidad científica está todavía discutiendo estas afirmaciones como datos más sofisticadas técnicas de análisis disponibles. [3] Los enlaces preferenciales y el modelo de fitness se han propuesto como mecanismos para explicar grado distribuciones de ley de potencia conjeturado en redes reales.
El reciente interés en las redes libres de escala se inició en 1999 con la obra de Albert-László Barabási y sus colegas en la Universidad de Notre Dame, que mapea la topología de una parte de la World Wide Web, [4] encontrando que algunos nodos, a la que llamaron "centros ", tenían muchas más conexiones que otros, y que la red en su conjunto tenía una distribución de ley potencial del número de enlaces que conectan a un nodo. Después de encontrar que algunas otras redes, incluyendo algunas redes sociales y biológicos, también tenían grado distribuciones de cola pesada, Barabási y colaboradores acuñaron el término "red libre de escala" para describir la clase de las redes que presentan un grado de distribución de ley de potencia. Amaral et al. mostró que la mayoría de las redes del mundo real se pueden clasificar en dos grandes categorías de acuerdo a la decadencia de la distribución de grado P (k) para grandes k.
Barabási y Albert propusieron un mecanismo generativo para explicar la aparición de las distribuciones de poder de la ley, que llamaron "conexión preferencial" y que es esencialmente el mismo que el propuesto por precio. Soluciones analíticas para este mecanismo (también similar a la solución de precio) fueron presentados en 2000 por Dorogovtsev, Mendes y Samukhin [5] y de forma independiente por Krapivsky, Redner y Leyvraz, y más tarde probado rigurosamente por el matemático Béla Bollobás. [6] En particular, sin embargo, este mecanismo sólo produce un subconjunto específico de las redes en la clase libre de escala, y muchos mecanismos alternativos se han descubierto desde entonces. [7]
La historia de las redes libres de escala también incluye algunos desacuerdos. A nivel empírico, la naturaleza libre de escala de varias redes se ha puesto en duda. Por ejemplo, los tres hermanos Faloutsos creído que Internet tenía un grado de distribución de ley de potencia sobre la base de datos de traceroute; sin embargo, se ha sugerido que ésta es una ilusión capa 3 creado por routers, que aparecen como nodos de alto grado al tiempo que oculta la estructura de capas 2 interna de los sistemas autónomos que interconectan. [8] En el plano teórico, se han propuesto mejoras a la definición abstracta de escala libre. Por ejemplo, Li et al. (2005) ofreció recientemente una potencialmente más precisa "libre de escala métrica". Brevemente, sea G un grafo con el conjunto de borde E, y denota el grado de un vértice v (es decir, el número de aristas incidentes a
) por 
. definidos como
Esto se maximiza cuando los nodos de alto grado están conectados a otros nodos de alto grado. Ahora definir
,
donde Smax es el valor máximo de s (H) para H en el conjunto de todos los grafos con grado de distribución idénticas a G. Esto da una métrica entre 0 y 1, donde un grafo G con el pequeño S (G) es "escala rica ", y un grafo G con S (G) cerca de 1 es" libre de escala ". Esta definición recoge la noción de auto-similitud implícita en el nombre de "libre de escala".
Características
La característica más notable en una red libre de escala es la commonness relativa de vértices con un grado que excede en gran medida de la media. Los nodos de más alto grado son a menudo llamados "centros", y se cree que servir a propósitos específicos en sus redes, aunque esto depende en gran medida en el dominio.
Red aleatoria (a) y de la red libre de escala (b). En la red libre de escala, se destacan los centros más grandes.
La propiedad libre de escala se correlaciona fuertemente con la robustez de la red para el fracaso. Resulta que los principales centros son seguidos de cerca por los más pequeños. Estos centros más pequeños, a su vez, son seguidos por otros nodos con un grado aún más pequeño y así sucesivamente. Esta jerarquía permite un comportamiento tolerante a fallos. Si se producen errores al azar y la gran mayoría de los nodos son aquellos con pequeño grado, la probabilidad de que un cubo se vería afectada es casi insignificante. Incluso si se produce un concentrador de fallo, la red generalmente no perder su conexión, debido a los cubos restantes. Por otro lado, si elegimos un par de cubos grandes y sacarlos de la red, la red se convierte en un conjunto de grafos más bien aislados. Por lo tanto, los centros son una fuerza y una debilidad de las redes libres de escala. Estas propiedades se han estudiado analíticamente utilizando la teoría de la percolación por Cohen et al. [9] [10] y por Callaway et al. [11]
Grado de distribución compleja red de azar y sin escala
Otra característica importante de las redes libres de escala es la distribución coeficiente de agrupamiento, que disminuye a medida que el grado nodo aumenta. Esta distribución también sigue una ley de potencias. Esto implica que los nodos de bajo grado pertenecen a muy densas sub-grafos y los sub-grafos están conectados entre sí a través de concentradores. Considere una red social en la que los nodos son las personas y los vínculos son relaciones tener conocidos entre las personas. Es fácil ver que la gente tiende a formar comunidades, es decir, pequeños grupos en los que todo el mundo sabe todo el mundo (se puede pensar en tal comunidad como un grafo completo). Además, los miembros de una comunidad también tienen algunas relaciones conocimiento con personas fuera de esa comunidad. Algunas personas, sin embargo, están conectados a un gran número de comunidades (por ejemplo, celebridades, políticos). Esas personas pueden ser considerados los centros responsables del fenómeno del mundo pequeño.
En la actualidad, las características más específicas de las redes libres de escala varían de acuerdo con el mecanismo generativo utilizado para crearlos. Por ejemplo, las redes generadas por la unión preferencial típicamente colocan los vértices de alto grado en el medio de la red, conectándolos entre sí para formar un núcleo, con nodos progresivamente menor grado que componen las regiones entre el núcleo y la periferia. La eliminación aleatoria de incluso una fracción grande de vértices impactos de la conexión global de la red muy pequeños, lo que sugiere que tales topologías podría ser útil para la seguridad, mientras que los ataques dirigidos destruye la conexión muy rápidamente. Otras redes libres de escala, que ponen los vértices de alto grado en la periferia, no presentan estas propiedades. Del mismo modo, el coeficiente de agrupamiento de las redes libres de escala puede variar significativamente dependiendo de otros datos topológicos.
Una característica final se refiere a la distancia media entre dos vértices en una red. Como con la mayoría de las redes desordenadas, como el modelo de red de mundo pequeño, esta distancia es muy pequeña en relación a una red altamente ordenada, como un grafo de celosía. En particular, un grafo de ley de potencias no correlacionados que tiene 2 <γ <3 tendrá un diámetro d ultrapequeño~ ln ln N, donde N es el número de nodos de la red, como se ha demostrado por Cohen y Havlin. El diámetro de una red libre de escala creciente podría considerarse casi constante en la práctica.
La escala topología libre ha sido también encontrado en superconductores de alta temperatura [15] Las cualidades de un superconductor de alta temperatura -. Un compuesto en el que los electrones obedecen las leyes de la física cuántica, y desembocan en perfecta sincronía, sin fricción - aparecen ligados a la fractal arreglos de átomos de oxígeno aparentemente al azar y la distorsión de celosía. [16].
Wikipedia
Una red libre de escala es una red cuyo grado de distribución sigue una ley de potencias, al menos asintóticamente. Es decir, la fracción de P (k) de nodos en la red que tiene conexiones a otros nodos k vale para grandes valores de k como
donde
es un parámetro cuyo valor es típicamente en el intervalo 2 < <3, aunque en ocasiones puede estar fuera de estos límites. [1] [2]Muchas redes se conjeturaron que ser libre de escala, incluyendo los enlaces de la World Wide Web, redes biológicas, y las redes sociales, aunque la comunidad científica está todavía discutiendo estas afirmaciones como datos más sofisticadas técnicas de análisis disponibles. [3] Los enlaces preferenciales y el modelo de fitness se han propuesto como mecanismos para explicar grado distribuciones de ley de potencia conjeturado en redes reales.
Historia
En los estudios de las redes de citas entre trabajos científicos, Derek de Solla Price mostró en 1965 que el número de enlaces a documentos, es decir, el número de citas que reciben-tenía una distribución de cola pesada siguiendo una distribución de Pareto o ley de potencia, y por tanto, que la red de citas es libre de escala. Él sin embargo no utilizar el término "red libre de escala", que no fue acuñado hasta algunas décadas después. En un trabajo posterior en 1976, Price también propone un mecanismo para explicar la aparición de leyes de potencia en redes de citación, que él llamó "la ventaja acumulada", pero que es hoy más conocido bajo el nombre del archivo adjunto preferencial.El reciente interés en las redes libres de escala se inició en 1999 con la obra de Albert-László Barabási y sus colegas en la Universidad de Notre Dame, que mapea la topología de una parte de la World Wide Web, [4] encontrando que algunos nodos, a la que llamaron "centros ", tenían muchas más conexiones que otros, y que la red en su conjunto tenía una distribución de ley potencial del número de enlaces que conectan a un nodo. Después de encontrar que algunas otras redes, incluyendo algunas redes sociales y biológicos, también tenían grado distribuciones de cola pesada, Barabási y colaboradores acuñaron el término "red libre de escala" para describir la clase de las redes que presentan un grado de distribución de ley de potencia. Amaral et al. mostró que la mayoría de las redes del mundo real se pueden clasificar en dos grandes categorías de acuerdo a la decadencia de la distribución de grado P (k) para grandes k.
Barabási y Albert propusieron un mecanismo generativo para explicar la aparición de las distribuciones de poder de la ley, que llamaron "conexión preferencial" y que es esencialmente el mismo que el propuesto por precio. Soluciones analíticas para este mecanismo (también similar a la solución de precio) fueron presentados en 2000 por Dorogovtsev, Mendes y Samukhin [5] y de forma independiente por Krapivsky, Redner y Leyvraz, y más tarde probado rigurosamente por el matemático Béla Bollobás. [6] En particular, sin embargo, este mecanismo sólo produce un subconjunto específico de las redes en la clase libre de escala, y muchos mecanismos alternativos se han descubierto desde entonces. [7]
La historia de las redes libres de escala también incluye algunos desacuerdos. A nivel empírico, la naturaleza libre de escala de varias redes se ha puesto en duda. Por ejemplo, los tres hermanos Faloutsos creído que Internet tenía un grado de distribución de ley de potencia sobre la base de datos de traceroute; sin embargo, se ha sugerido que ésta es una ilusión capa 3 creado por routers, que aparecen como nodos de alto grado al tiempo que oculta la estructura de capas 2 interna de los sistemas autónomos que interconectan. [8] En el plano teórico, se han propuesto mejoras a la definición abstracta de escala libre. Por ejemplo, Li et al. (2005) ofreció recientemente una potencialmente más precisa "libre de escala métrica". Brevemente, sea G un grafo con el conjunto de borde E, y denota el grado de un vértice v (es decir, el número de aristas incidentes a
) por . definidos comoEsto se maximiza cuando los nodos de alto grado están conectados a otros nodos de alto grado. Ahora definir
,
donde Smax es el valor máximo de s (H) para H en el conjunto de todos los grafos con grado de distribución idénticas a G. Esto da una métrica entre 0 y 1, donde un grafo G con el pequeño S (G) es "escala rica ", y un grafo G con S (G) cerca de 1 es" libre de escala ". Esta definición recoge la noción de auto-similitud implícita en el nombre de "libre de escala".
Características
La característica más notable en una red libre de escala es la commonness relativa de vértices con un grado que excede en gran medida de la media. Los nodos de más alto grado son a menudo llamados "centros", y se cree que servir a propósitos específicos en sus redes, aunque esto depende en gran medida en el dominio.
Red aleatoria (a) y de la red libre de escala (b). En la red libre de escala, se destacan los centros más grandes.
La propiedad libre de escala se correlaciona fuertemente con la robustez de la red para el fracaso. Resulta que los principales centros son seguidos de cerca por los más pequeños. Estos centros más pequeños, a su vez, son seguidos por otros nodos con un grado aún más pequeño y así sucesivamente. Esta jerarquía permite un comportamiento tolerante a fallos. Si se producen errores al azar y la gran mayoría de los nodos son aquellos con pequeño grado, la probabilidad de que un cubo se vería afectada es casi insignificante. Incluso si se produce un concentrador de fallo, la red generalmente no perder su conexión, debido a los cubos restantes. Por otro lado, si elegimos un par de cubos grandes y sacarlos de la red, la red se convierte en un conjunto de grafos más bien aislados. Por lo tanto, los centros son una fuerza y una debilidad de las redes libres de escala. Estas propiedades se han estudiado analíticamente utilizando la teoría de la percolación por Cohen et al. [9] [10] y por Callaway et al. [11]
Grado de distribución compleja red de azar y sin escala
Otra característica importante de las redes libres de escala es la distribución coeficiente de agrupamiento, que disminuye a medida que el grado nodo aumenta. Esta distribución también sigue una ley de potencias. Esto implica que los nodos de bajo grado pertenecen a muy densas sub-grafos y los sub-grafos están conectados entre sí a través de concentradores. Considere una red social en la que los nodos son las personas y los vínculos son relaciones tener conocidos entre las personas. Es fácil ver que la gente tiende a formar comunidades, es decir, pequeños grupos en los que todo el mundo sabe todo el mundo (se puede pensar en tal comunidad como un grafo completo). Además, los miembros de una comunidad también tienen algunas relaciones conocimiento con personas fuera de esa comunidad. Algunas personas, sin embargo, están conectados a un gran número de comunidades (por ejemplo, celebridades, políticos). Esas personas pueden ser considerados los centros responsables del fenómeno del mundo pequeño.
En la actualidad, las características más específicas de las redes libres de escala varían de acuerdo con el mecanismo generativo utilizado para crearlos. Por ejemplo, las redes generadas por la unión preferencial típicamente colocan los vértices de alto grado en el medio de la red, conectándolos entre sí para formar un núcleo, con nodos progresivamente menor grado que componen las regiones entre el núcleo y la periferia. La eliminación aleatoria de incluso una fracción grande de vértices impactos de la conexión global de la red muy pequeños, lo que sugiere que tales topologías podría ser útil para la seguridad, mientras que los ataques dirigidos destruye la conexión muy rápidamente. Otras redes libres de escala, que ponen los vértices de alto grado en la periferia, no presentan estas propiedades. Del mismo modo, el coeficiente de agrupamiento de las redes libres de escala puede variar significativamente dependiendo de otros datos topológicos.
Una característica final se refiere a la distancia media entre dos vértices en una red. Como con la mayoría de las redes desordenadas, como el modelo de red de mundo pequeño, esta distancia es muy pequeña en relación a una red altamente ordenada, como un grafo de celosía. En particular, un grafo de ley de potencias no correlacionados que tiene 2 <γ <3 tendrá un diámetro d ultrapequeño~ ln ln N, donde N es el número de nodos de la red, como se ha demostrado por Cohen y Havlin. El diámetro de una red libre de escala creciente podría considerarse casi constante en la práctica.
Ejemplos
Aunque muchas redes del mundo real se cree que son libres de escala, las pruebas a menudo no son concluyentes, debido principalmente a la conciencia el desarrollo de más rigurosas técnicas de análisis de datos. [3] Como tal, la naturaleza libre de escala de muchas redes sigue siendo debatido por la comunidad científica. Algunos ejemplos de redes afirmaban ser libre de escala incluir:- Las redes sociales, incluidas las redes de colaboración. Dos ejemplos que han sido estudiados extensamente son la colaboración de agentes de la película en el cine y la co-autoría por los matemáticos de papeles.
- Hay muchos tipos de redes de ordenadores, incluyendo el Internet y la Webgrafía de la World Wide Web.
- Algunas redes financieras tales como las redes de pago interbancario [12] [13]
- Las redes de interacción proteína-proteína.
- Las redes semánticas. [14]
- Redes de aerolíneas.
La escala topología libre ha sido también encontrado en superconductores de alta temperatura [15] Las cualidades de un superconductor de alta temperatura -. Un compuesto en el que los electrones obedecen las leyes de la física cuántica, y desembocan en perfecta sincronía, sin fricción - aparecen ligados a la fractal arreglos de átomos de oxígeno aparentemente al azar y la distorsión de celosía. [16].
Referencias
- Onnela, J. -P.; Saramaki, J.; Hyvonen, J.; Szabo, G.; Lazer, D.; Kaski, K.; Kertesz, J.; Barabasi, A. -L. (2007). "Structure and tie strengths in mobile communication networks". Proceedings of the National Academy of Sciences 104 (18): 7332–7336. arXiv:physics/0610104. Bibcode:2007PNAS..104.7332O. doi:10.1073/pnas.0610245104. PMC 1863470. PMID 17456605.
- Choromański, K.; Matuszak, M.; MiȩKisz, J. (2013). "Scale-Free Graph with Preferential Attachment and Evolving Internal Vertex Structure". Journal of Statistical Physics 151 (6): 1175. Bibcode:2013JSP...151.1175C. doi:10.1007/s10955-013-0749-1.
- Clauset, Aaron; Cosma Rohilla Shalizi; M. E. J Newman (2007-06-07). "Power-law distributions in empirical data". 0706.1062. arXiv:0706.1062. Bibcode:2009SIAMR..51..661C. doi:10.1137/070710111.
- Barabási, Albert-László; Albert, Réka. (October 15, 1999). "Emergence of scaling in random networks". Science 286 (5439): 509–512. arXiv:cond-mat/9910332. Bibcode:1999Sci...286..509B. doi:10.1126/science.286.5439.509. MR 2091634. PMID 10521342.
- Dorogovtsev, S.; Mendes, J.; Samukhin, A. (2000). "Structure of Growing Networks with Preferential Linking". Physical Review Letters 85 (21): 4633–4636. arXiv:cond-mat/0004434. Bibcode:2000PhRvL..85.4633D. doi:10.1103/PhysRevLett.85.4633. PMID 11082614.
- Bollobás, B.; Riordan, O.; Spencer, J.; Tusn�Dy, G. (2001). "The degree sequence of a scale-free random graph process". Random Structures and Algorithms 18 (3): 279–290. doi:10.1002/rsa.1009. MR 1824277.
- Dorogovtsev, S. N.; Mendes, J. F. F. (2002). "Evolution of networks". Advances in Physics 51 (4): 1079. doi:10.1080/00018730110112519.
- Willinger, Walter; David Alderson; John C. Doyle (May 2009). "Mathematics and the Internet: A Source of Enormous Confusion and Great Potential". Notices of the AMS (American Mathematical Society) 56 (5): 586–599. Retrieved 2011-02-03.
- Cohen, Reoven; K. Erez, D. ben-Avraham and S. Havlin (2000). "Resilience of the Internet to Random Breakdowns". Phys. Rev. Lett. 85: 4626–8. arXiv:cond-mat/0007048. Bibcode:2000PhRvL..85.4626C. doi:10.1103/PhysRevLett.85.4626.
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- Steyvers, Mark; Joshua B. Tenenbaum (2005). "The Large-Scale Structure of Semantic Networks: Statistical Analyses and a Model of Semantic Growth". Cognitive Science 29 (1): 41–78. doi:10.1207/s15516709cog2901_3.
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domingo, 23 de noviembre de 2014
Liderazgo de red y sus diferencias con el liderazgo tradicional
¿Cómo es el liderazgo de red diferente de liderazgo de la organización y por qué es la comprensión de esta importante diferencia?
por Claire Reinelt
El liderazgo de red, a diferencia de los enfoques convencionales de liderazgo, es colectivo, distribuido, de abajo hacia arriba, de facilitación y emergente. El modelo individual de liderazgo históricamente asociado con organizaciones fuertes es más, directiva, de arriba hacia abajo, y transaccional. A medida que expandimos nuestra mentalidad de liderazgo para entender el liderazgo como un proceso colectivo, más personas están cuestionando los supuestos de liderazgo que están incrustados en las estructuras y procesos organizacionales tradicionales. Si bien la publicación de Leadership and Networks contrastará red y dirección de la organización como una forma útil de destacar nuevos modelos de liderazgo emergente en un entorno conectado, creemos que estas distinciones se vuelven menos importantes como las organizaciones y comunidades adoptar enfoques de liderazgo que son más relacional y colectiva .
El Instituto Monitor proporciona un gráfico que caracteriza a las diferencias entre los líderes de la organización y el liderazgo de la red.
El liderazgo de red y la dirección de la organización siempre han coexistido, aunque durante gran parte de la dirección de la organización del siglo 20 fue la forma privilegiada para organizar los recursos y la gestión de la entrega de bienes y servicios. Incluso en el sector social, formas de organización prevalecieron. Las estructuras de liderazgo jerárquicas crearon una forma de rendición de cuentas que hacen los inversores se sientan más seguros con sus inversiones. El dinero fue invertido en el desarrollo de líderes sin fines de lucro que tendrían mayor capacidad para gestionar y dirigir organizaciones efectivas. Esto llevó a algunos logros notables de liderazgo, pero al mismo hubo consecuencias no deseadas.
Muchas personas y comunidades no se beneficiaron de las formas en que se organizan y distribuyen los recursos; y en algunos casos, un gran daño estaba hecho (especialmente en las comunidades de color y comunidades de bajos ingresos). Estas comunidades utilizaron sus propios activos para satisfacer sus necesidades de la mejor manera posible con poco apoyo público o filantrópico, y de hecho, cuando se dispuso que el apoyo que a menudo no lograron abordar las desigualdades estructurales que existían en la comunidad y las disparidades menudo exacerbados. Los programas de liderazgo no eran, en su mayor parte, diseñado para salvar las diferencias, construir capital social, o frente a las desigualdades estructurales.
Al comienzo del siglo 21 estamos reconociendo cada vez más y ver el poder de los enfoques de la red. Con el auge de la Web y la mayor capacidad de las personas, los recursos y las ideas de auto-organizarse, nuevas formas de organización, se hacen posibles. La campaña de Obama es un excelente ejemplo. El uso de herramientas basadas en la web y la organización comunitaria, los partidarios fueron capaces de conectar, contribuir y colaborar mucho más fácil, eficiente y rápido que nunca. La campaña invertido en la creación de la plataforma de colaboración (mybarackobama.com) pero su uso fue impulsado por sus partidarios.
Muchas organizaciones están aprendiendo a "trabajar wikily" con mayor apertura, la transparencia, la descentralización de las decisiones y la acción distribuida (Instituto Monitor) y son por lo tanto una mejor posición para adaptarse a entornos dinámicos y cambiantes y responder a las crisis (Heifetz et. Al). Dicho esto, sin embargo, muchas organizaciones están encontrando un reto de adoptar un enfoque de red de nuestro liderazgo y programas de liderazgo no están apoyando a líderes de la organización para desarrollar esas habilidades.
A medida que expandimos nuestra mentalidad de liderazgo para entender el liderazgo como un proceso colectivo, más personas están cuestionando los supuestos de liderazgo que están incrustados en las estructuras y procesos organizacionales tradicionales. Por ejemplo, son estructuras de contabilidad y presentación de informes jerárquicos de la manera más eficaz para garantizar la rendición de cuentas en todas las circunstancias? Cuando pueda confiar y la calidad de las relaciones establecidas entre las personas en grupos sea una mejor base para la rendición de cuentas que el ejercicio de la autoridad? ¿Las organizaciones de la mejores de para catalizar un nuevo liderazgo y divulgación de la innovación? Cuando podrían redes crear más oportunidades de liderazgo y aumentar el alcance de nuevas ideas y prácticas? Formas de red de liderazgo coexisten cada vez más con las formas de organización. ¿Cómo nos convertimos más inteligentes acerca de cómo utilizar estas formas de manera apropiada? ¿Cómo pueden los líderes de la organización crear más espacio para las formas de red de liderazgo? ¿Cómo pueden los programas de liderazgo apoyar a los líderes de la organización para el desarrollo de competencias de liderazgo de la red?
Leadership Learning Community
por Claire Reinelt
El liderazgo de red, a diferencia de los enfoques convencionales de liderazgo, es colectivo, distribuido, de abajo hacia arriba, de facilitación y emergente. El modelo individual de liderazgo históricamente asociado con organizaciones fuertes es más, directiva, de arriba hacia abajo, y transaccional. A medida que expandimos nuestra mentalidad de liderazgo para entender el liderazgo como un proceso colectivo, más personas están cuestionando los supuestos de liderazgo que están incrustados en las estructuras y procesos organizacionales tradicionales. Si bien la publicación de Leadership and Networks contrastará red y dirección de la organización como una forma útil de destacar nuevos modelos de liderazgo emergente en un entorno conectado, creemos que estas distinciones se vuelven menos importantes como las organizaciones y comunidades adoptar enfoques de liderazgo que son más relacional y colectiva .
El Instituto Monitor proporciona un gráfico que caracteriza a las diferencias entre los líderes de la organización y el liderazgo de la red.
| LIderazgo organizacional | Liderazgo de red |
| Posición, autoridad | Rol, conducta |
| Individual | Colectiva |
| Control | Facilitadora |
| Directiva | Emergente |
| Transaccional | Relacional, conectado |
| Jerárquica | De abajo hacia arriba |
Fuente: Monitor Institute Slideshare, Social Networks for Social Change (p.72)
El liderazgo de red y la dirección de la organización siempre han coexistido, aunque durante gran parte de la dirección de la organización del siglo 20 fue la forma privilegiada para organizar los recursos y la gestión de la entrega de bienes y servicios. Incluso en el sector social, formas de organización prevalecieron. Las estructuras de liderazgo jerárquicas crearon una forma de rendición de cuentas que hacen los inversores se sientan más seguros con sus inversiones. El dinero fue invertido en el desarrollo de líderes sin fines de lucro que tendrían mayor capacidad para gestionar y dirigir organizaciones efectivas. Esto llevó a algunos logros notables de liderazgo, pero al mismo hubo consecuencias no deseadas.
Muchas personas y comunidades no se beneficiaron de las formas en que se organizan y distribuyen los recursos; y en algunos casos, un gran daño estaba hecho (especialmente en las comunidades de color y comunidades de bajos ingresos). Estas comunidades utilizaron sus propios activos para satisfacer sus necesidades de la mejor manera posible con poco apoyo público o filantrópico, y de hecho, cuando se dispuso que el apoyo que a menudo no lograron abordar las desigualdades estructurales que existían en la comunidad y las disparidades menudo exacerbados. Los programas de liderazgo no eran, en su mayor parte, diseñado para salvar las diferencias, construir capital social, o frente a las desigualdades estructurales.
Al comienzo del siglo 21 estamos reconociendo cada vez más y ver el poder de los enfoques de la red. Con el auge de la Web y la mayor capacidad de las personas, los recursos y las ideas de auto-organizarse, nuevas formas de organización, se hacen posibles. La campaña de Obama es un excelente ejemplo. El uso de herramientas basadas en la web y la organización comunitaria, los partidarios fueron capaces de conectar, contribuir y colaborar mucho más fácil, eficiente y rápido que nunca. La campaña invertido en la creación de la plataforma de colaboración (mybarackobama.com) pero su uso fue impulsado por sus partidarios.
Muchas organizaciones están aprendiendo a "trabajar wikily" con mayor apertura, la transparencia, la descentralización de las decisiones y la acción distribuida (Instituto Monitor) y son por lo tanto una mejor posición para adaptarse a entornos dinámicos y cambiantes y responder a las crisis (Heifetz et. Al). Dicho esto, sin embargo, muchas organizaciones están encontrando un reto de adoptar un enfoque de red de nuestro liderazgo y programas de liderazgo no están apoyando a líderes de la organización para desarrollar esas habilidades.
A medida que expandimos nuestra mentalidad de liderazgo para entender el liderazgo como un proceso colectivo, más personas están cuestionando los supuestos de liderazgo que están incrustados en las estructuras y procesos organizacionales tradicionales. Por ejemplo, son estructuras de contabilidad y presentación de informes jerárquicos de la manera más eficaz para garantizar la rendición de cuentas en todas las circunstancias? Cuando pueda confiar y la calidad de las relaciones establecidas entre las personas en grupos sea una mejor base para la rendición de cuentas que el ejercicio de la autoridad? ¿Las organizaciones de la mejores de para catalizar un nuevo liderazgo y divulgación de la innovación? Cuando podrían redes crear más oportunidades de liderazgo y aumentar el alcance de nuevas ideas y prácticas? Formas de red de liderazgo coexisten cada vez más con las formas de organización. ¿Cómo nos convertimos más inteligentes acerca de cómo utilizar estas formas de manera apropiada? ¿Cómo pueden los líderes de la organización crear más espacio para las formas de red de liderazgo? ¿Cómo pueden los programas de liderazgo apoyar a los líderes de la organización para el desarrollo de competencias de liderazgo de la red?
Leadership Learning Community
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