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¿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
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 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,
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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
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red social,
Fuente: Una Red de atracción en una cuarta clase de Grado (Moreno, "¿Quién sobrevivirá? ',
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ejemplos: Redes Políticos / financieros
 Marcos Lombardi: seguimiento y asigna fiascos financieros
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 Libro: Hobbs, Robert. Marcos Lombardi: redes globales / Robert
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ejemplos: las redes sociales en línea
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ejemplos: Redes de páginas personales
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 redes reguladoras de genes
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¿Qué implicaciones tiene esto?
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 compartir agujas
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informáticos
puede verse afectada por la
red subyacente
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 Conducirá apego al azar o preferencial a la difusión más
rápida?
crecimiento aleatorio crecimiento preferencial
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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
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20 horas
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7 horas
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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
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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
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 redes están por todas partes y se puede utilizar para
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  • 1. School of Information University of Michigan A menos que se indique lo contrario, el contenido de este material del curso es bajo licencia 3.0 Licencia Creative Commons Atribución. http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ Copyright 2008, Lada adamic Usted asume toda la responsabilidad por el uso y la posible responsabilidad asociada con cualquier uso del material. Material contiene contenido con derechos de autor, se utiliza de acuerdo con la legislación estadounidense. Los titulares de derechos de autor de contenidos incluidos en este material deben comunicarse open.michigan@umich.edu con cualquier pregunta, correcciones o aclaraciones relacionadas con el uso de los contenidos. Los Regentes de la Universidad de Michigan no autorizar el uso de los contenidos de terceros publicados en este sitio a menos que dicha licencia se concede específicamente en relación con determinados objetos de contenido. Los usuarios de contenido son responsables de su cumplimiento con la ley aplicable. La mención de productos específicos en esta grabación sólo representa la opinión del orador y no representa un respaldo por parte de la Universidad de Michigan. Para obtener más información acerca de cómo citar estos materiales visitan http://michigan.educommons.net/about/terms-of-use.
  • 2. School of Information University of Michigan ¿Por qué las redes son interesantes para estudiar Instructor: Lada adánica
  • 3. 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
  • 4. 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).
  • 5. 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
  • 6. ¿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
  • 7. 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 ..
  • 8. 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
  • 9. "Seis grados de Mohammed Atta" Desvelamiento redes terroristas, por Valdis Krebs ejemplos: redes terroristas
  • 10. ejemplos: los consejos de administración Fuente: http://theyrule.net
  • 11. 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).
  • 12. 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
  • 13. ejemplos: internet Fuente: Bill Cheswick http://www.cheswick.com/ches/map/gallery/index.html
  • 14. ejemplos: redes aéreas Fuente: Northwest Airlines WorldTraveler Revista
  • 15. ejemplos: redes ferroviarias Fuente: TRTA, marzo de 2003 - Tokio mapa ferroviario
  • 16. otros ejemplos, por ejemplo, procesamiento del lenguaje natural  Wordnet Fuente: http://wordnet.princeton.edu/man/wnlicens.7WN
  • 17. 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
  • 18.  Ciclo del ácido cítrico  Los metabolitos participan en las reacciones químicas ejemplos: redes metabólicas Fuente: indeterminado
  • 19. Vías bioquímicas (Roche) Fuente: Roche Applied Science, http://www.expasy.org/cgi-bin/show_thumbnails.pl
  • 20. redes de modelado: redes aleatorias  Nodos conectados al azar  Número de aristas incidentes en cada nodo se distribuye Poisson Distribución de Poisson
  • 21. 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
  • 22. 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
  • 23. 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.
  • 24. 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
  • 25. 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
  • 26. 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
  • 27. 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)
  • 28. 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
  • 29. ¿Qué implicaciones tiene esto?  Robustez  Búsqueda  La propagación de la enfermedad  Formación de la opinión  La propagación de los virus informáticos  Chismes
  • 30. 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
  • 33. Redes de poder de la ley son robustos a la ruptura al azar
  • 34. Pero son especialmente vulnerables a los ataques dirigidos  Orientación y eliminación de hubs pueden romper rápidamente la red
  • 35. micro En las redes sociales, es bueno ser un hub
  • 36. Pero depende de lo que estás compartiendo ... Compartir una enfermedad o epidemia, Seria fatal la facilidad de contagio.
  • 37. 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
  • 38. Propagación de los virus informáticos puede verse afectada por la red subyacente
  • 39. 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
  • 40. 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
  • 41. 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
  • 42. (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
  • 43. Imágenes satelitales reales del efecto del apagón 20 horas antes de apagón 7 horas después apagón Fuente: NOAA, Gobierno EE.UU.
  • 44. 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
  • 45. 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
  • 46. 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