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School of Information
University of Michigan
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University of Michigan
¿Por qué las redes son interesantes para estudiar
Instructor: Lada adánica

Contorno
 el papel de las redes en la vida, la naturaleza y la
investigación
 qué modelo de redes: estructura y dinámica
 modelos (estructura):
 Erdos-Renyi grafo aleatorio
 Watts-Strogatz modelo pequeño mundo
 Redes libres de escala Barabási-Albert
 Consecuencias (dinámica):
 difusión de la enfermedad y la información
 Búsqueda por navegar por la red
 resistencia
 Aplicaciones IR

ejemplos: análisis temprano red social
 1933 Moreno muestra primero sociograma en la reunión
de la Sociedad Médica del Estado de Nueva York
 artículo de NYT
 intereses: efecto de las redes sobre, por ejemplo, propagación
de enfermedades
 Precedido por los estudios de (pre) niños de la escuela
en la década de 1920
Fuente: The New York Times (3 de abril de 1933,
página 17).

ejemplos: análisis temprano red social
 Niños de la escuela - temas favoritos (y en cautiverio) de
estudio
 En estos días mucho más difícil porque necesitan el
consentimiento de los padres para recopilar datos de la
red social,
Fuente: Una Red de atracción en una cuarta clase de Grado (Moreno, "¿Quién sobrevivirá? ',
1934).
niños
niñas

¿Cuáles son las redes?
 Las redes son colecciones de
puntos unidos por líneas.
"Red" ≡ "Gráfico"
puntos líneas
vértices bordes, arcos matemáticas
nodos enlaces ciencias de la
computación
sitios bonos física
actores corbatas, las
relaciones
sociología
nodo
borde

ejemplos: Redes Políticos / financieros
 Marcos Lombardi: seguimiento y asigna fiascos financieros
mundiales en los años 1980 y 1990 (se suicidó 2000)
 fuentes públicas buscados como artículos de noticias
 redes dibujó a mano (unos dibujos tan ancho como 10 pies)
 Libro: Hobbs, Robert. Marcos Lombardi: redes globales / Robert
Hobbs .. Nueva York: Independiente curadores internacionales,
C2003 ..

Entender través de la visualización
 "Me pasó a ser en el Drawing Center cuando se estaba
instalando el espectáculo Lombardi y varios consultores
del Departamento de Seguridad Nacional entró para
echar un vistazo. Ellos dijeron que encontraron la obra
reveladora, no porque las conexiones financieras y
políticas trazó eran nuevas para ellos, sino porque
Lombardi les mostró una manera elegante de gama
información dispar y dar sentido a las cosas, que
pensaban que podría ser útil para sus esfuerzos de
seguridad . Yo no sé si para encontrar esa respuesta
reconfortante o alarmante, pero vi exactamente lo que
querían decir ".
Michael Kimmelman
Webs Conexión de los agentes del poder, el dinero y el Mundo
NY Times 14 de noviembre 2003

"Seis grados de
Mohammed Atta"
Desvelamiento
redes terroristas,
por Valdis Krebs
ejemplos: redes terroristas

ejemplos: los consejos de administración
Fuente: http://theyrule.net

ejemplos: las redes sociales en línea
 Friendster
"Vizster:. Visualización de redes
sociales en línea" Jeffrey Heer y
Danah Boyd. IEEE Simposio sobre
Visualización de Información (
InfoViz 2005).

ejemplos: Redes de páginas personales
Stanford MIT
Fuente: Lada A. adánica y Eytan Adar, 'Amigos y vecinos en la web', Redes Sociales, 25 (3): 211-230, julio de 2003.
homofilia: ¿qué atributos son predictivos de la amistad?
la cohesión del grupo

ejemplos: internet
Fuente: Bill Cheswick http://www.cheswick.com/ches/map/gallery/index.html

ejemplos: redes aéreas
Fuente: Northwest Airlines WorldTraveler Revista

ejemplos: redes ferroviarias
Fuente: TRTA, marzo de 2003 - Tokio mapa ferroviario

otros ejemplos, por ejemplo, procesamiento del lenguaje
natural
 Wordnet
Fuente: http://wordnet.princeton.edu/man/wnlicens.7WN

ejemplos: redes reguladoras de genes
 redes reguladoras de genes
 los seres humanos han sólo 30.000 genes, el 98% compartido
con los chimpancés
 la complejidad es en la interacción de genes
 podemos predecir qué resultado de la inhibición de un gen
será?
Fuente: http://www.zaik.uni-koeln.de/bioinformatik/regulatorynets.html.en

 Ciclo del ácido cítrico
 Los metabolitos
participan en las
reacciones químicas
ejemplos: redes metabólicas
Fuente: indeterminado

Vías bioquímicas (Roche)
Fuente: Roche Applied Science, http://www.expasy.org/cgi-bin/show_thumbnails.pl

redes de modelado: redes aleatorias
 Nodos conectados al azar
 Número de aristas incidentes en cada nodo se distribuye
Poisson
Distribución de Poisson

Erdos-Renyi grafos aleatorios
 ¿Qué pasa con el tamaño del componente gigante como
la densidad de la red aumenta?
http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/run.cgi?GiantComponent.884.534

redes de modelado: pequeños mundos
 Pequeños mundos
 un amigo de un amigo es
también con frecuencia un
amigo
 pero sólo seis saltos separan
dos personas en el mundo
Arnold S. - thomashawk, Flickr;
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/deed.en

Modelos del mundo Pequeñas
 Duncan Watts y Steven Strogatz
 algunos enlaces aleatorios en un gráfico de otra manera
estructurada hacen la red de un pequeño mundo: la ruta más
corta media es corta
enrejado regular:
el amigo de mi amigo es
siempre mi amigo
pequeño mundo:
principalmente estructurada
con unos pocos aleatoria
conexiones
grafo aleatorio:
todas las conexiones
aleatorio
Fuente: Watts, DJ, Strogatz, SH (1998) Las dinámicas colectivas de las redes 'small-world'. Nature 393: 440-442.

Watts Strogatz Small World Model
 Como recablear más y más de los vínculos y al azar, lo
que sucede con el coeficiente de agrupamiento y media
camino más corto en comparación con sus valores para
la retícula regular?
http://projects.si.umich.edu/netlearn/NetLogo4/SmallWorldWS.html

Modelos SIS y pequeños mundos
 Modelo SIS: nodos vuelven al estado "susceptible"
después de ser infectado
 ¿Cuál es el papel de los accesos directos al azar en la
difusión?
http://projects.si.umich.edu/netlearn/NetLogo4/SmallWorldWS.html

redes de modelado: redes de ley de potencia
 Muchas redes del mundo real contienen hubs: nodos
altamente conectados
 Por lo general, la distribución de los bordes está muy
sesgada
muchos nodos con unos bordes
cola gorda: unos nodos con un número muy grande
de bordes
sin número "típico" de los bordes
número de aristas
númerodenodoscontantasaristas

Pero, ¿es realmente una ley de potencias?
 Una ley de potencias aparecerá como una línea recta en un gráfico
log-log:
 Una desviación de una línea recta podría indicar una distribución
diferente:
 exponencial
 lognormal
log (# bordes)
log(#nodos)

crecimiento de la red y la estructura resultante
 apego al azar: nuevo nodo recoge cualquier nodo
existente para adjuntar a
 vinculación preferencial: nuevas selecciones de nodo de
los nodos existentes de acuerdo a sus grados
http://projects.si.umich.edu/netlearn/NetLogo4/RAndPrefAttachment.html

¿Qué implicaciones tiene esto?
 Robustez
 Búsqueda
 La propagación de la enfermedad
 Formación de la opinión
 La propagación de los virus informáticos
 Chismes

María
Bob
Jane
¿Quién podía
presentarme a
Richard Gere?
¿Cómo buscar?
Amigos collage - luc, Flickr; http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/deed.en
Richard Gere - spaceodissey, Flickr; http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/deed.en

1
6
54
63
67
2
94
número de
nodos encontrado
gráfico de ley de potencia

93
número de
nodos encontrado
1
3
7
11
15
19
Gráfico de Poisson

Redes de poder de la ley son robustos a la ruptura al azar

Pero son especialmente vulnerables a los
ataques dirigidos
 Orientación y eliminación de hubs pueden romper rápidamente la
red

micro
En las redes sociales, es bueno ser un hub

Pero depende de lo que estás compartiendo ...
Compartir una enfermedad o epidemia,
Seria fatal la facilidad de contagio.

El papel de los centros en las epidemias
 En una red de poder de la ley, un virus puede persistir
por bajo que su capacidad de infección
 Muchas redes del mundo real hacen exhibir power-
leyes:
 compartir agujas
 contactos sexuales
 redes de correo electrónico

Propagación de los virus
informáticos
puede verse afectada por la
red subyacente

Modelos y red SI estructura
 Conducirá apego al azar o preferencial a la difusión más
rápida?
crecimiento aleatorio crecimiento preferencial
http://projects.si.umich.edu/netlearn/NetLogo4/BADiffusion.html

resiliencia:
redes eléctricas y fallos en cascada
 Sistema Vast de generación, transmisión y distribución es
esencialmente
una sola red
 Los flujos de energía a través de
todos los caminos de la fuente se hundan
(Cálculos de flujo son
importante para otras redes,
incluso los sociales)
 Todas las líneas de CA dentro de un
interconexión debe estar en sintonía
 Si la frecuencia varía demasiado (como la línea acerca de la
capacidad), un interruptor de circuito lleva el generador del sistema
 Flujos más grandes se envían a las partes vecinas de la red - que
provocó una falla en cascada
Fuente: .wikipedia.org / wiki / Archivo: UnitedStatesPowerGrid.jpg

Fallos en cascada
 13:58 El Eastlake, Ohio, Primera planta de
generación de energía se apaga (problemas de
mantenimiento).
 15:06 Una línea de transmisión de 345 kV First
Energy falla al sur de Cleveland, Ohio.
 3:17 pm. Caídas de tensión temporalmente en la
parte de la red de Ohio. Controladores toman
ninguna acción, pero el poder desplazado por el
primer fallo en otra línea de alimentación hace
que se hundirá en un árbol a las 3:32 de la tarde,
llevándola fuera de línea también. Mientras
controladores Mid West ISO y la Primera Energía
tratan de entender los fracasos, que no informan
a los controladores del sistema en estados
cercanos.
 3:41 y 15:46 Dos interruptores de conexión rejilla
de First Energy con American Electric Power se
disparan.
 16:05 Una subida de tensión sostenida en
algunos Ohio señales líneas edificio más
problemas.
 04:09:02 pm Huecos de tensión profundamente
como Ohio empates 2 GW de energía de
Michigan.
 04:10:34 pm Muchas líneas de transmisión de
viaje fuera, por primera vez en Michigan y luego
en Ohio, bloqueando el flujo hacia el este del
poder. Generadores bajan, creando un déficit de
energía enorme. En segundo, sobrecargas de
Fuente: Eric J. Lerner, "¿Qué pasa con la red eléctrica?" Http://www.aip.org/tip/INPHFA/vol-9/iss-5/p8.html

(des) cascadas de información
 Rumor difusión
 Las leyendas
urbanas
 El boca a boca
(películas,
productos)
 Web es auto-
corrección:
 Imagen de satélite
broma primero se
pasa alrededor,
luego se exponen,
hecho engaño se
escribió en su blog
acerca de, a
Fuente: indeterminado

Imágenes satelitales reales del efecto del apagón
20 horas
antes de
apagón
7 horas
después
apagón
Fuente: NOAA, Gobierno EE.UU.

Aplicaciones IR: información de recuperación
en línea
 Está en los enlaces:
 enlaces a direcciones URL pueden ser interpretados como
endosos o recomendaciones
 los vínculos más una URL recibe, lo más probable es que sea
una buena fuente interesante / entretenimiento / provocador /
autoridad / información
 pero no todas las fuentes de enlace son iguales
 un enlace de una fuente de información respetada
 un enlace de una página creada por un spammer
Muchas páginas dispersas
a través de la web
una página importante, por ejemplo, slashdot
si una página web es
slashdotted, gana la atención

Clasificación páginas mediante el seguimiento
de un borracho
 Un caminante aleatorio siguiente bordes en una red
durante mucho tiempo pasará una proporción de tiempo
en cada nodo
que puede ser usado como una medida de
importancia
 Varios indicadores de valores propios
variaciones de rendimiento de medidas
de importancia

Envolver
 redes están por todas partes y se puede utilizar para
describir muchos, muchos sistemas
 por las redes de modelado podemos empezar a
entender sus propiedades y las implicaciones esas
propiedades tienen para los procesos que ocurren en la
red

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