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

• Autores: Przemyslaw Adam Grabowicz
• Directores de la Tesis: Víctor Martínez Eguíluz (dir. tes.), Maximino San Miguel Ruibal (dir. tes.), José Javier Ramasco Sukia (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de les Illes Balears ( España ) en 2014
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Raúl Toral Garcés (presid.), Pere Colet Rafecas (secret.), M. Angeles Serrano Moral (voc.), Bruno Gonçalves (voc.), Daniele Quercia (voc.)
• Materias:
  • Física
  • Ciencias tecnológicas
  • Sociología
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TDX  RepositoriUIB 
• Resumen
  • español

    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.

  • català

    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.