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

dc.contributor
Universitat de les Illes Balears. Departament de Física
dc.contributor.author
Grabowicz, Przemyslaw Adam
dc.date.accessioned
2014-03-04T08:55:10Z
dc.date.available
2014-03-04T08:55:10Z
dc.date.issued
2014-01-10
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/131220
dc.description.abstract
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.
eng
dc.description.abstract
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.
spa
dc.format.extent
160 p.
cat
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
cat
cat
dc.publisher
Universitat de les Illes Balears
dc.rights.license
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
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
cat
dc.subject.other
Física No Lineal y de Sistemas Complejos
cat
dc.title
Complex networks approach to modeling online social systems. The emergence of computational social science
cat
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
53
cat
dc.contributor.authoremail
przemyslslaw@gmail.com
cat
dc.contributor.director
Martínez Eguiluz, Víctor
dc.contributor.director
Ramasko Sukia, José J.
dc.contributor.codirector
San Miguel Ruibal, Maximino
dc.embargo.terms
cap
cat
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess


Documentos

tpag1de1.pdf

7.598Mb PDF

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)