Complex networks approach to modeling online social systems. The emergence of computational social science

Autor/a

Grabowicz, Przemyslaw Adam

Director/a

Martínez Eguiluz, Víctor

Ramasko Sukia, José J.

Codirector/a

San Miguel Ruibal, Maximino

Fecha de defensa

2014-01-10

Páginas

160 p.



Departamento/Instituto

Universitat de les Illes Balears. Departament de Física

Resumen

This thesis is devoted to quantitative description, analysis, and modeling of complex social systems in the form of online social networks. Statistical patterns of the systems under study are unveiled and interpreted using concepts and methods of network science, social network analysis, and data mining. A long-term promise of this research is that predicting the behavior of complex techno-social systems will be possible in a way similar to contemporary weather forecasting, using statistical inference and computational modeling based on the advancements in understanding and knowledge of techno-social systems. Although the subject of this study are humans, as opposed to atoms or molecules in statistical physics, the availability of extremely large datasets on human behavior permits the use of tools and techniques of statistical physics. This dissertation deals with large datasets from online social networks, measures statistical patterns of social behavior, and develops quantitative methods, models, and metrics for complex techno-social systems.


La presente tesis está dedicada a la descripción, análisis y modelado cuantitativo de sistemas complejos sociales en forma de redes sociales en internet. Mediante el uso de métodos y conceptos provenientes de ciencia de redes, análisis de redes sociales y minería de datos se descubren diferentes patrones estadísticos de los sistemas estudiados. Uno de los objetivos a largo plazo de esta línea de investigación consiste en hacer posible la predicción del comportamiento de sistemas complejos tecnológico-sociales, de un modo similar a la predicción meteorológica, usando inferencia estadística y modelado computacional basado en avances en el conocimiento de los sistemas tecnológico-sociales. A pesar de que el objeto del presente estudio son seres humanos, en lugar de los átomos o moléculas estudiados tradicionalmente en la física estadística, la disponibilidad de grandes bases de datos sobre comportamiento humano hace posible el uso de técnicas y métodos de física estadística. En el presente trabajo se utilizan grandes bases de datos provenientes de redes sociales en internet, se miden patrones estadísticos de comportamiento social, y se desarrollan métodos cuantitativos, modelos y métricas para el estudio de sistemas complejos tecnológico-sociales.

Palabras clave

complex networks, computational social science, social computing, social network analysis, data mining, online social network, groups, network, growth, twitter, flickr, geo-localized, big data, social system, sociology

Materias

53 - Física

Área de conocimiento

Física No Lineal y de Sistemas Complejos

Documentos

tpag1de1.pdf

7.598Mb

 

Derechos

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