Este blog reúne material del curso de posgrado "Análisis de redes sociales" dictado en la Universidad Nacional del Sur (Argentina).
sábado, 19 de agosto de 2017
martes, 15 de agosto de 2017
GNP: Gephi, NodeXL y Pajek
Descripción de las herramientas de análisis de redes sociales GNP (Gephi, NodeXL, Pajek)
Por M. Thangaraj, S. AmuthaEste documento explica las importantes herramientas útiles en el Análisis de Redes Sociales y describe acerca de las herramientas de extracción y comodidad para los usuarios de WWW. Explica detalladamente los detalles sobre las herramientas de ARS como Gephi, NodeXL y Pajek. Las herramientas de ARS como características, métricas, aplicaciones, arquitectura, formato de entrada / salida, y la motivación de las herramientas seleccionadas.
domingo, 13 de agosto de 2017
Asortatividad en algas y redes políticas
Lo que las algas pueden decirnos sobre estrategia política
En la estructura disasortativa (izquierda), ambos competidores pueden coexistir mientras que la estructura asortativa (derecha) conduce a un escenario de ganador-toma-todo. (Imagen: Libby et al, 2017, Scientific Reports)
Santa Fe Institute
Mientras que los organismos unicelulares normalmente sólo se meten en discusión política a través de insultos, resulta que modelar su comportamiento puede dar a los investigadores un mejor manejo de cómo los movimientos políticos sobreviven y se propagan.
En un nuevo artículo publicado en Nature Scientific Reports, los investigadores modelaron sistemas en los que las estrategias o las ideologías compiten por los miembros. Al variar la medida en que los miembros de un determinado sistema trabajaron ofensivamente o defensivamente, tratando de convertir a los individuos para que estén de su "lado" o tratando de mantener a personas similares, encontraron algunos principios generales que pueden comenzar a explicar cómo se desarrollan las diferentes estrategias.
"El ángulo original para esta investigación esto provenía de una inclinación política. En realidad era de las algas ", dijo el autor del estudio Eric Libby, un miembro de SFI Omidyar que estudia las comunidades de microbios unicelulares. Pero, señaló, "creo que el control político sobre esto es probablemente más intuitivo".
Inicialmente, Libby y el investigador de SFI Laurent Hébert-Dufresne estaban analizando cómo las algas evolucionan en diferentes ciclos de vida complejos, tales como qué nutrientes absorber. Después de un grupo de trabajo con sus colaboradores, vieron que podría ayudar a explicar la dinámica en una población donde dos grupos compiten por recursos - en este caso, los votantes.
En el modelo de simulación original desarrollado, que incluyó sólo dos grupos distintos, los individuos que exhiben una ideología podrían adoptar el otro si estuvieran en torno a suficientes personas con las creencias opuestas que buscan influenciarlas.
Con el tiempo, los investigadores descubrieron que cuando dos ideologías competitivas se alineaban con estrategias (predominantemente) ofensivas, muchas personas se convertirían de un lado al otro, y ambas partes persistirían. Mientras tanto, cuando ambas ideologías eran más defensivas, en lugar de conducir a un estancamiento, el grupo menos defensivo desapareció por completo, ya que una pequeña pérdida inicial se amplificaría en última instancia. Se encontró que una combinación de defensa y ofensiva de cincuenta y cinco era la mejor estrategia.
Pero cuando un tercero fue agregado a la mezcla, la estrategia ganadora era aquella que usaba un nivel de ofensa superior a un oponente pero inferior al otro. No había una sola mejor estrategia. "Si usted tiene varias estrategias en competencia, no parece ser una solución óptima", explicó Libby. "Realmente depende contra quién compites más".
Lea el trabajo:, "Strategic tradeoffs in competitor dynamics on adaptive networks," en Nature Scientific Reports (August 8, 2017)
jueves, 10 de agosto de 2017
Matemática: Una prueba gráfica del teorema de Ramsey
Una prueba visual simple de una idea poderosa
El teorema de Ramsey predice una sorprendente (y útil) consistencia en la organización de grafos. Aquí hay una simple prueba visual de cómo funciona.Lucy Reading-Ikkanda / Quanta Magazine; Fuente: Jonathan Jedwab, Universidad Simon Fraser
Kevin Hartnett | Quanta Magazine
Un avance reciente en la geometría hace un uso intensivo del teorema de Ramsey, una idea importante en otra teoría del campo-gráfico. El teorema de Ramsey indica que en cualquier gráfico donde todos los puntos están conectados por líneas rojas o líneas azules, se garantiza que tiene un gran subconjunto del gráfico que es completamente uniforme, es decir, todo rojo o todo azul.
Equivalentemente, puedes ir por el otro lado: selecciona el tamaño que deseas que tu subconjunto uniforme sea. El teorema de Ramsey indica que en algún lugar hay un grafo en el que debe surgir un subconjunto de ese tamaño.
No es obvio por qué esto es cierto. ¿Por qué no puede haber un grafo en el que las líneas de diferentes colores queden completamente mezcladas entre sí?
Le hice esta pregunta a Jonathan Jedwab, matemático de la Universidad Simon Fraser en la Columbia Británica. Él respondió con este ejemplo, que proporciona una intuición gráfica de por qué el teorema es verdadero.
Tomemos un caso simple en el que usted está buscando un subconjunto de al menos tres líneas que son completamente uniformes. Un grafo hexagonal está garantizado para darle ese subconjunto. ¿Cómo?
Comience con seis puntos que representan a seis personas en una fiesta. Cualquier persona en la fiesta se conoce o no se conoce. Si se conocen, colorea la línea roja. Si no se conocen, colorea la línea entre ellos azul. Cada punto tendrá entonces cinco líneas que salen de él; Al menos tres de esas cinco líneas deben ser de color rojo o azul.
Una demostración del teorema de Ramsey significaría demostrar que no importa cómo se conecte a la gente, se garantiza que termina con un triángulo (un subconjunto uniforme con tres líneas) que es todo azul o todo rojo.
Pensemos en la Persona 1. Al menos tres de sus cinco líneas van a ser de color rojo o azul. Dado que, imagine que conoce a las personas en las posiciones 2, 4 y 5, y el color de las líneas de color rojo.
Ahora, piense en la Persona 2 y la Persona 5. Si se conocen, colorearemos el enlace en rojo y tendremos un triángulo de todo un color, que estamos tratando de evitar. Así que colorea ese enlace azul.
Luego piense en la relación entre la Persona 4 y la Persona 5. Una vez más, para evitar un triángulo rojo, tenemos que colorear ese enlace azul.
Por último, tenemos la relación entre la Persona 2 y la Persona 4. O bien se conocen o no lo hacen, haciendo que el enlace entre ellos sea rojo o azul. De cualquier manera, estamos obligados a crear un triángulo que es todo un color, y el teorema de Ramsey se confirma.
En los grafos más grandes - casos con un millón de personas, o miles de millones - el teorema de Ramsey garantiza que todos los puntos de un gran subconjunto del grafo estarán conectados con líneas del mismo color. Pero, ¿cuán vasto es "vasto"? Los matemáticos no están seguros. En particular, no conocen el tamaño mínimo que puede tener un grafo antes de que se garantice un subconjunto de un tamaño determinado (para todos los tamaños posibles). De esta manera, el teorema de Ramsey es como muchas herramientas que usamos todos los días - es útil, incluso si no entendemos todo acerca de cómo funciona.
martes, 8 de agosto de 2017
Bots sociales juegan rol crucial en difundir noticias falsas
Primera evidencia de que los robots sociales desempeñan un papel importante en la difusión de noticias falsas
Las cuentas automatizadas están siendo programadas para difundir noticias falsas, de acuerdo con el primer estudio sistemático de la forma en que se despliega la desinformación en línea
Por Emerging Technology de la arXiv
Las noticias falsas y la forma en que se extiende en las redes sociales está emergiendo como una de las grandes amenazas para la sociedad moderna. En los últimos tiempos, las noticias falsas se han utilizado para manipular los mercados de valores, hacer que la gente elija opciones de salud peligrosas, y manipular las elecciones, incluyendo las elecciones presidenciales del año pasado en los EE.UU.
Claramente, existe una necesidad urgente de una manera de limitar la difusión de noticias falsas. Y eso plantea una pregunta importante: ¿cómo se difunde la falsa noticia en primer lugar?
Hoy recibimos una respuesta de las clases gracias al trabajo de Chengcheng Shao y amigos en la Universidad de Indiana en Bloomington. Por primera vez, estos chicos han estudiado sistemáticamente cómo una falsa noticia se extiende en Twitter y proporcionan una ventana única en este mundo turbio. Su trabajo sugiere estrategias claras para controlar esta epidemia.
Red de difusión para el artículo titulado "Spirit cooking: Clinton campaign chairman practices bizarre occult ritual,", publicado por el sitio de conspiración Infowars.com cuatro días antes de las elecciones estadounidenses de 2016.
Se trata de la publicación de noticias falsas o engañosas. Tan generalizado se ha convertido en que un número de organizaciones independientes de verificación de hechos han surgido para establecer la veracidad de la información en línea. Estos incluyen snopes.com, politifact.com, y factcheck.org.
Estos sitios enumeran 122 Web site que rutinariamente publican noticias falsas. Estos falsos sitios de noticias incluyen infowars.com, breitbart.com, politicususa.com, y theonion.com. "No excluimos la sátira porque muchas fuentes de noticias falsas etiquetan su contenido como satírico, haciendo la distinción problemática", dicen Shao y coautores.
Shao y coautores supervisaron cerca de 400.000 reclamaciones hechas por estos sitios web y estudiaron la forma en que se propagan a través de Twitter. Lo hicieron recolectando unos 14 millones de publicaciones en Twitter que mencionaban estas afirmaciones.
Al mismo tiempo, el equipo supervisó unas 15.000 historias escritas por las organizaciones de verificación de hechos y más de un millón de publicaciones de Twitter que las mencionan.
Después, Shao y sus coautores miraron las cuentas de Twitter que difundieron esta noticia, recogiendo hasta 200 de los tweets más recientes de cada cuenta. De esta manera, el equipo podría estudiar el comportamiento de Twitter y averiguar si las cuentas eran más probablemente ejecutadas por seres humanos o por bots.
Habiendo hecho un juicio sobre la propiedad de cada cuenta, el equipo finalmente miró la forma en que los humanos y los bots difunden falsas noticias y noticias comprobadas.
Para hacer todo esto, el equipo desarrolló dos plataformas en línea. El primero, llamado Hoaxy, rastrea afirmaciones de falsas noticias, y el segundo, Bolometer, determina si un conteo de Twitter es más probable que sea ejecutado por un humano o un bot.
Los resultados de este trabajo hacen interesante la lectura. "Las cuentas que propagan activamente la desinformación son significativamente más propensas a ser bots", dicen Shao y coautores. "Los bots sociales juegan un papel clave en la difusión de noticias falsas".
Shad y co dicen que los bots juegan un papel particularmente significativo en la difusión de noticias falsas poco después de su publicación. Es más, estos robots están programados para dirigir sus tweets a usuarios influyentes. "Las cuentas automatizadas son particularmente activas en las primeras fases de propagación de las reclamaciones virales, y tienden a dirigirse a los usuarios influyentes", dicen Shao y coautores.
Es una estrategia inteligente. Es mucho más probable que la información se vuelva viral cuando pasa a través de nodos altamente conectados en una red social. Así que la orientación de estos usuarios influyentes es clave. Los seres humanos pueden ser fácilmente engañados por cuentas automatizadas y sin querer pueden sembrar la difusión de noticias falsas (algunos humanos lo hacen con acierto, por supuesto).
"Estos resultados sugieren que la contención de los bots sociales puede ser una estrategia eficaz para mitigar la propagación de la desinformación en línea", dicen Shao y coautores.
Esa es una conclusión interesante, pero la forma en que se puede hacer no está clara.
Una forma sería prohibir ciertos tipos de bots sociales. Pero esta es una ruta llena de dificultades. Hay muchos bots sociales que desempeñan un papel importante en la difusión de información legítima.
Y la legislación no supera las fronteras internacionales. Dada la forma en que las potencias extranjeras han manipulado la difusión de noticias falsas, es difícil ver cómo funcionaría.
Sin embargo, la difusión de noticias falsas es una fuente legítima e importante de preocupación pública. Comprender cómo se propaga es la primera etapa para abordarlo.
Ref: arxiv.org/abs/1707.07592: The Spread of Fake News by Social Bots´
jueves, 3 de agosto de 2017
Redes sociales prehistóricas balcánicas deducidas de composición química de metalurgia
Algoritmos identifican la dinámica de las redes sociales prehistóricas en los Balcanes
Eureka AlertEl análisis de modularidad revela tres módulos densamente conectados / comunidades que produjeron e intercambiaron cobre en los Balcanes entre c. 6200 aC y c. 3200 aC. También están significativamente correlacionados con la distribución de las culturas arqueológicas de la época, proporcionando a los arqueólogos el método revolucionario para modelar matemáticamente fenómenos arqueológicos.
En el primer estudio arqueológico de este tipo, dos investigadores han combinado los análisis químicos de docenas de artefactos de cobre más antiguos del mundo y el enfoque modular para identificar redes prehistóricas de cooperación durante el desarrollo temprano de la metalurgia europea. Este estudio les ha llevado un paso más: las comunidades que más cooperaron pertenecían a la misma cultura arqueológica, revelando así un nuevo método para una evaluación independiente del registro arqueológico.
La sistemática arqueológica, especialmente en la prehistoria, utiliza la acumulación de rasgos materiales o formas de vivienda similares en sitios arqueológicos para designar "culturas arqueológicas" distintivas; Sin embargo, lo que estas expresiones de similitud representan y en qué resolución siguen siendo un problema importante en el campo de la arqueología.
El estudio, publicado esta semana en el Journal of Complex Networks, adopta un enfoque alternativo midiendo la fuerza de los enlaces entre sitios arqueológicos y produce modelos pioneros de interacción y cooperación humanas que pueden evaluarse independientemente de la sistemática arqueológica establecida. Se centra en una base de datos arqueológica amplia de artefactos de cobre de los Balcanes, fechado a partir de c. 6200 aC a 3200 aC - los primeros 3000 años de uso conocido de minerales y metales de cobre en Europa.
La composición química de estos artefactos es la única información utilizada para el análisis de la modularidad, por lo tanto aislada de cualquier información arqueológica y espaciotemporal. Sin embargo, los resultados son arqueológicamente y spatiotemporalmente significativos para la evolución de la red de suministro de cobre más antigua del mundo.
La Dra. Jelena Gruji, físico de la Universidad de Vrije en Bruselas, explica la novedad de este método para la investigación arqueológica: "Aunque existen algunos enfoques que los arqueólogos usan para inferir modelos de circulación de metales en el pasado, y por lo tanto indican la prehistoria económica y Sociales, el análisis de modularidad ofrece por primera vez una opción para probar la significación de nuestros resultados, y por lo tanto un método que sea matemáticamente confiable y replicable ".
La Dra. Miljana Radivojevi, autora principal e investigadora del Instituto McDonald de Investigaciones Arqueológicas de la Universidad de Cambridge, comentó: "Ser capaz de inferir grupos sociales con una fuerte importancia espacial y temporal en los datos arqueológicos utilizando esta propiedad de la red es un verdadero cambio de juego. Es un paso importante hacia la evaluación de los fenómenos tecnológicos, económicos y sociales en el pasado humano - en cualquier lugar ".
martes, 1 de agosto de 2017
Viralidad: Gangnam Style se parece a la peste negra
En qué se parecen Gangnam Style y la peste negra
Un estudio científico analizó la viralización del videoclip del surcoreano Psy en todo el mundo en cuestión de meses. Cómo se establecieron similitudes con la enfermedad que se propagó en el siglo XIVInfobae
Un estudio comparó la viralidad del video con la enfermedad
En algún momento, no hace tanto, después de la irrupción de las redes sociales, surgieron los fenómenos virales. Videos de gatitos, memes de Chuck Norris, bloopers, errores inolvidables y un largo etcétera. No obstante, la viralidad explotó el 15 de julio de 2012 con el lanzamiento del videoclip de Gangnam Style, de Psy, un músico anónimo salvo para un nicho surcoreano.
El video traspasó cualquier frontera imaginada. Para el 21 de diciembre de 2012, ya se había convertido en el más visto en la historia de Youtube con mil millones de reproducciones en todo el mundo. "En 2012, el récord de Gangnam Style marcó la aparición de un nuevo tipo de meme online. Alcanzó un nivel sin precedentes de fama a pesar de su pequeña audiencia original", dijo Zsofia Kallus, líder del estudio que buscó comprender el fenómeno.
El equipo, procedente de la Universidad Eotvos de Budapest, Hungría, se propuso averiguar cómo se generó el boom imparable. Para ello, se valieron de distintas herramientas como Google Trends y el archivo de tweets geolocalizados. Así podrían conocer el momento de la recepción del video.
Los resultados, publicados en arXiv, son llamativos. Al contrario de lo esperado, Corea del Sur no desató el fenómeno. Sí manifestó su primer brote, pero la viralidad inició cuando llegó a Filipinas. De allí se esparció hacia el resto del mundo. "Eso es probablemente porque Filipinas está relativamente cerca de Corea del Sur, pero tiene vínculos más fuertes con el resto del mundo. Además, también tiene enlaces más fuertes con la lengua inglesa", explicó
Los investigadores no dudaron en comparar al efecto de contagio de Gangnam Style con la peste negra que, durante el siglo XIV, se propagó con una dinámica "con forma de ola". A partir de varios casos que confluían, de acuerdo a las redes comerciales, el virus se expandía en forma rápida y multidireccional, a razón de dos kilómetros por día.
El fenómeno viral se inició en Filipinas
Como la peste bubónica, Gangnam Style siguió un esquema de "cercanía sociodigital", en la que la distancia geográfica no funcionó como un factor clave, sino que se detectaron ciertas áreas de influencia que enlazaba a otras, y esas áreas a otras hasta ocupar todo el globo.
La velocidad de los comunicaciones permitieron una propagación incluso más rápida que la de la enfermedad. Mientras más lazos de influencia tenía un territorio, más posibilidades de crear un efecto amplificado. En cuestión de meses, Gangnam Style se entronizó como el fenómeno viral paradigmático.
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