{"id":4670,"date":"2016-09-15T01:42:28","date_gmt":"2016-09-15T04:42:28","guid":{"rendered":"http:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/?p=4670"},"modified":"2016-09-15T22:40:57","modified_gmt":"2016-09-16T01:40:57","slug":"bigdata-redes-sociales-y-comunicacion-no-humana-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/bigdata-redes-sociales-y-comunicacion-no-humana-ii\/","title":{"rendered":"BigData, Redes Sociales y Comunicaci\u00f3n no humana (II)"},"content":{"rendered":"

\"2a07f12\"<\/a>En el Primer Encuentro de este Taller pusimos sobre la mesa las siguientes cuestiones:<\/p>\n

1- La investigaci\u00f3n en redes (sean referidas a la sociedad humana como a las no humanas) tiene ra\u00edces muy diversas: desde la astrolog\u00eda y sus patrones zodiacales a las dramatizaciones que un psiquiatra vien\u00e9s hac\u00eda con presidiarios, dej\u00e1ndolas en representadas en grafos.<\/p>\n

2- Las redes son sistemas, pero sin borde, por eso algunos hablan de Post-Sist\u00e9mica:\u00a0cuando un nodo de una red es estimulado es muy probable que los otros nodos se vean afectados, dependiendo de la topolog\u00eda de conexiones que los conecten.<\/p>\n

<\/p>\n

3- Los nodos son dependientes de posici\u00f3n en la red: en general las redes tienen distribuciones predecibles o rankings que permiten ordenar a cada nodo en importancia, influencia, peso, etc.<\/p>\n

4- Los enlaces pueden ser unidireccionales (Twitter) o bidireccionales (Facebook), tambi\u00e9n cortos (dentro de un mismo cluster) o largos (conectando clusters).<\/p>\n

5- Mencionamos que la aplicaci\u00f3n concreta del An\u00e1lisis de Redes a fen\u00f3menos sociales suele permitir resultados significativos y econ\u00f3micos, a condici\u00f3n de que sean bien utilizados. Esto a su vez habilita modos de intervenci\u00f3n diferentes a los basados en promedios.<\/p>\n

6- La cultur\u00f3mica (Bigdata de los hechos culturales) es el estudio de fen\u00f3menos que surgen de la detecci\u00f3n de patrones mediante la recolecci\u00f3n y b\u00fasqueda de patrones en reservorios de datos. La detecci\u00f3n de patrones se ha visto agilizada recientemente por la t\u00e9cnica machine learning\u00a0y\u00a0deep learning que veremos mas adelante.<\/p>\n

Bien, en este encuentro, adem\u00e1s de la exposici\u00f3n y debate con Jorge Miceli, les proponemos avanzar sobre\u00a0siguientes cuestiones; a saber:<\/p>\n

\"community\"<\/a>1- Cuando se trata de cuestiones de gran complejidad y escala\u00a0el\u00a0An\u00e1lisis de Redes Sociales (ARS) resulta\u00a0un m\u00e9todo de investigaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n \u00fatil y adaptable que puede ser utilizado por organizaciones con o sin \u00e1nimo de lucro. El periodismo de autor, en la sociedad posthumana, ir\u00e1 girando progresivamente hacia un periodismo de datos, donde el lugar de la autor\u00eda va a quedar b\u00e1sicamente en el punto de la selecci\u00f3n del mejor algoritmo de detecci\u00f3n de patrones predictores. Una de las primeras experiencias en ese sentido son los abordajes del f\u00e1rrago de datos de los Panama Papers, como vamos a ver mas abajo.<\/p>\n

2- Es decir que los algoritmos<\/em> que intervienen en las plataformas de redes sociales, as\u00ed como los que\u00a0procesan la Bigdata, mejoran la comprensi\u00f3n de los fen\u00f3menos sociales. En la medida que se vayan familiarizando con Gephi vana \u00a0ver las diferentes posibilidades que les brindan la selecci\u00f3n de algoritmos.<\/p>\n

Ahora bien. \u00bfQu\u00e9\u00a0es un algoritmo?\u00a0En principio es\u00a0un conjunto de reglas concretas y secuenciadas que permiten que se produzca un comportamiento predefinido con\u00a0un\u00a0objetivo mensurable.<\/p>\n

En t\u00e9rminos generales cosas como\u00a0sumar, fabricar una escoba, abrir una puerta, contestar un email o usar un artefacto electr\u00f3nico suponen la existencia de un flujo de reglas secuenciadas para que se produzca ese resultado buscado (lease resolver un problema).<\/p>\n

Antecedentes<\/strong><\/p>\n

\"graunt-title\"El origen de estas ideas lo vimos en la astronom\u00eda griega, pero tambi\u00e9n lo podr\u00edamos asociar a los primeros estudios epidemiol\u00f3gicos, cuando la peste bub\u00f3nica creaba largu\u00edsimas listas de mortalidad (Bills of Mortality) en las parroquias de Londres, que fueron el deleite de Graunt un vendedor de telas del siglo XVII.<\/p>\n

El comercio de tejidos hoy es uno de los mas estad\u00edsticamente predecibles aun en pa\u00edses inestables como Argentina, he conocido personalmente fabricantes que han errado en menos de diez el c\u00e1lculo de jeens a producir por a\u00f1os. En 1662 public\u00f3 un libro con el intrigante nombre de \u201cNatural and Political Observations \u2026\u201d<\/p>\n

En extensas matrices que hoy cargar\u00edamos en un excel o programa equivalente listaba enfermedades como letargo, enfermedad del sue\u00f1o, dolor, s\u00edfilis o peste bub\u00f3nica y otras como \u201cEl mal del Rey \u2018,una inflamaci\u00f3n de los ganglios linf\u00e1ticos en el cuello, que s\u00f3lo pod\u00eda ser curada por el toque de un monarca y que Graunt desestim\u00f3 acertadamente, ya que hoy sabemos que era una forma de tuberculosis.<\/p>\n

Graunt hab\u00eda encontrado un patr\u00f3n que defin\u00eda si un padecimiento era o no una enfermedad. Y lo hab\u00eda hecho hace mas de tres siglos!<\/p>\n

En matem\u00e1ticas los algoritmos son una cosa seria y que pueden producir enormes beneficios a sus creadores. Google Search mismo no es m\u00e1s que un complejo algoritmo hecho a su vez de ecuaciones que evolucionan transformando los datos de un problema (la b\u00fasqueda) en los datos de una soluci\u00f3n (los resultados).<\/p>\n

En An\u00e1lisis de Redes Sociales como dec\u00edamos los conceptos de intermediaci\u00f3n, centralidad y cluster son claves. Son los conceptos-nodo con mas y mejores relaciones dentro de la red de conceptos. La intermediaci\u00f3n es\u00a0el n\u00famero de caminos m\u00e1s cortos entre pares de nodos que se ejecutan a trav\u00e9s de \u00e9l. Es una medida de la influencia de un nodo sobre el flujo de informaci\u00f3n entre otros nodos, especialmente en los casos donde el flujo de informaci\u00f3n a trav\u00e9s de una red sigue principalmente el camino m\u00e1s corto disponible.<\/p>\n

En el caso del comercio medieval es facil de entender: un puente crea un camino s\u00faper corto a trav\u00e9s de los Alpes e inventa toda la Europa moderna, pero hoy en d\u00eda ya est\u00e1n casi todos los puentes geogr\u00e1ficos claves construidos, pero trabajando con grandes bases de datos la cosa no es tan as\u00ed.<\/p>\n

\"communities\"<\/a>Por ejemplo el\u00a0algoritmo de Girvan-Newman<\/a> agrega una idea muy simp\u00e1tica pero muy productiva: pasa a calcular los caminos mas cortos no sobre los nodos, sino respecto a los enlaces en si mismos, a los que eval\u00faa como si fueran nodos.<\/p>\n

Los pasos son los siguientes:<\/p>\n

1- Calcula el grado de intermediaci\u00f3n para cada enlace<\/p>\n

2- Remueve los enlaces con mas alto score<\/p>\n

3- Repite \u00a0el paso 1<\/p>\n

4- Repite el paso 2<\/p>\n

Finalmente remueve todos los enlaces hasta no poder repetir el punto 3, el resultado es la detecci\u00f3n de nodos importantes de una red (por ejemplo el instructor de una escuela<\/a> de Karate) comunidades en redes complejas y extensas.<\/p>\n

Otros algoritmos para encontrar comunidades en redes extensas son:<\/p>\n

Clauset-Newman-Moore<\/a>:\u00a0es un\u00a0algoritmo de aglomeraci\u00f3n, a se decide a cada paso por la optimizaci\u00f3n de modularidad.<\/span><\/p>\n

El algoritmo de\u00a0Spinglass<\/a>\u00a0utiliza como modelo de spinglass\u00a0para encontrar las comunidades dentro de una red.<\/p>\n

El algoritmo\u00a0Walktrap<\/a>\u00a0<\/strong>encuentra\u00a0subgrafos densamente conectados mediante la realizaci\u00f3n de paseos aleatorios. La idea es que paseos aleatorios tender\u00e1n a permanecer dentro de las comunidades en vez de saltar a otras comunidades.<\/p>\n

Otro ejemplo es \u201cChinese Whispers\u201d: un algoritmo basado en un\u00a0paper de Chris Biemann<\/a>.<\/p>\n

El proceso de agrupaci\u00f3n de objetos, de acuerdo a alguna\u00a0similitud entre s\u00ed, puede reducir en gran medida la complejidad conservando consistencia. La representaci\u00f3n con dimensiones en el espacio representa objetos (nodos) y sus relaciones (atistas).<\/p>\n

Chinese Whispers es un algoritmo b\u00e1sico pero bastante\u00a0eficaz para particionar nodos de grafos no dirigidos. El nombre se origina en un juego de ni\u00f1os, tambi\u00e9n conocido como el \u201ctel\u00e9fono descompuesto\u201d.El objetivo del juego es llegar a distorsiones divertidas derivadas del mensaje original, pas\u00e1ndolo a trav\u00e9s de varios puntos de paso por medio de canales muy ruidosos.<\/p>\n

El algoritmo origina conexiones al azar y recolecta como responden los nodos, tiene por objeto la b\u00fasqueda de grupos de nodos que transmiten un mismo mensaje a sus vecinos y si bien muchas veces se encuentra cosas obvias (ej alumnos de una misma divisi\u00f3n),\u00a0el algoritmo\u00a0es\u00a0capaz de identificar cosas poco esperables, como por ejemplo que los republicanos viven en casas grandes.<\/p>\n

Lo que no queremos ver<\/strong><\/p>\n

Las plataformas de redes sociales han implementado regularmente algoritmos de formacion de cominidades desde hace una d\u00e9cada.\u00a0El miembro\u00a0de MoveOn.org<\/a> \u00a0ELi Pariser\u00a0bautiz\u00f3 esta idea como \u201cburbuja filtrada\u201d (me gusta mas que la traducci\u00f3n \u201cfiltro burbuja\u201d): el resultado es que recibiremos principalmente noticias agradables, familiares y que confirmen nuestras creencias. Como estos filtros son invisibles<\/em>, no vamos a saber lo que se nos oculta.\"moveon\"<\/p>\n

Los algoritmos\u00a0determinar\u00e1n a\u00a0que estaremos expuestos en el futuro, dejando menos espacio para la innovaci\u00f3n y el intercambio de ideas con personas de intereses diferentes (eso es tambi\u00e9n verdad para sitios como\u00a0OkCupid<\/a>).<\/p>\n

La idea de Burbuja Filtrada revela c\u00f3mo esta personalizaci\u00f3n algor\u00edtmica podr\u00eda socavar el prop\u00f3sito original de la Internet como una plataforma abierta para la difusi\u00f3n de ideas.<\/p>\n

Los algoritmos y el\u00a0an\u00e1lisis\u00a0de redes funcionando juntos<\/strong><\/p>\n

(Presentaci\u00f3n de Jorge Miceli)<\/p>\n

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En el Primer Encuentro de este Taller pusimos sobre la mesa las siguientes cuestiones: 1- La investigaci\u00f3n en redes (sean referidas a la sociedad humana como a las no humanas) tiene ra\u00edces muy diversas: desde la astrolog\u00eda y sus patrones zodiacales a las dramatizaciones que un psiquiatra vien\u00e9s hac\u00eda con presidiarios, dej\u00e1ndolas en representadas en … [Read more…]<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[310,306,451,240,384,47],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-admin","4":"has-more-link","5":"post-4670","7":"format-standard","8":"category-general","9":"post_tag-algoritmo","10":"post_tag-ars","11":"post_tag-bogdata","12":"post_tag-culturomica","13":"post_tag-machine-learning","14":"post_tag-redes-sociales"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4670","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4670"}],"version-history":[{"count":24,"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4670\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4772,"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4670\/revisions\/4772"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4670"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4670"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lukasnet.com.ar\/blogwp\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4670"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}