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Título : Sociodynamical models on real social networks
Autor : Cosenza Miceli, Mario Giuseppe
Cárdenas Sabando, Ronald Andrés
Palabras clave : Redes complejas
Sistemas complejos
Sociofísica
Modelo de formación de opiniones
Transiciones sin equilibrio
Complex netwoks
Complex systems
Sociophysics
Opinion formation models
Non-equilibrium transitions
Fecha de publicación : may-2021
Editorial : Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay
Resumen : En este trabajo investigamos un proceso adaptativo de recableado de enlaces para explicar la formación de módulos o estructura de comunidades que es comúnmente observado en varias redes naturales sociales y tecnológicas. Nuestro trabajo se basa en un marco previamente propuesto para coevolución de topología y dinámica en redes. Coevolución consiste en la coexistencia de dos procesos dinámicos en una red, cambio de estados y recableo de enlaces entre nodos, que pueden darse con diferentes escalas de tiempo o probabilidades. Para caracterizar el surgimiento de una estructura de comunidad desde una configuración aleatoria inicial, nosotros introducimos una cantidad estadística correspondiente al producto del cambio de modularidad multiplicado por el tamaño promedio normalizado del componente más grande de una red. Esta cantidad es numéricamente calculada en el espacio de los parámetros que representan las acciones de conexión y desconexión que constituyen el proceso de recableado adaptativo. La estructura de comunidad surge en una red conectada para un rango de valores intermedio para estos parámetros, denotados como fase II. Esta región separa una fase I, donde la red se mantiene aleatoria y conectada, de una fase III, donde la red es fragmentada en componentes pequeños. Nuestros resultados muestran que la existencia de un proceso de recableado adaptativo es suficiente para inducir la formación de comunidades en redes, incluso en la ausencia de dinámicas de nodos. Nosotros hemos establecido una relación entre el surgimiento de comunidades y la densidad de enlaces activos, enlaces que conectan nodos en diferentes estados en la red. Como una contribución principal, hemos encontrado una solución analítica para la evolución de enlaces activos usando un enfoque de campo medio. Además, basado en el marco general, hemos propuesto un nuevo modelo de coevolución, donde un proceso de recableado adaptativo es acoplado a una dinámica de formación de opiniones para nodos. En este modelo, nodos representan agentes sociales que tienen opiniones en una escala discreta y pueden interactuar acorde a una condición umbral, una situación típica en varios sistemas sociales. Nosotros mostramos que nuestro modelo contiene varios modelos previos como casos especiales. Un producto útil de esta tesis es la elaboración de un código computacional para simulaciones de modelos generales para coevolución de topología y dinámicas en redes.
Descripción : We investigate a process of adaptive rewiring of links as a mechanism to explain the formation of modular or community structure that is commonly observed in many natural, social and technological networks. Our work is based on a previously proposed framework for coevolution of topology and dynamics in networks. Coevolution consists of the coexistence of two dynamical processes on a network, node state change and rewiring of links between nodes, that can take place with different time scales or probabilities. To characterize the emergence of community structure from an initial random configuration, we introduce a statistical quantity corresponding to the product of the modularity change times the average normalized size of the largest network component. This quantity is numerically calculated on the space of parameters representing the actions of connection and disconnection that constitute the adaptive rewiring process. Community structure arises on a connected network for a range of intermediate values of these parameters, denoted as phase II. This region separates a phase I region, where the network remains random and connected, from a phase III region, where the network is fragmented in small components. Our results show that the existence of an adaptive rewiring process is sufficient to induce the formation of communities in networks, even in the absence of node dynamics. We have also established a relation between the emergence of communities and the density of active links, links between nodes in different states in the network. As a main contribution, we have found an analytic solution for the evolution of the density of active links by using a mean field approximation. In addition, based on the general framework, we have proposed a novel coevolution model where an adaptive rewiring process is coupled to a dynamics of opinion formation for the nodes. In this model, nodes represent social agents that have opinions on a discrete-valued scale and they can interact according to a threshold condition, a situation typical in many social systems. We show that our model contains several previous models as special cases. A useful product of this thesis is the elaboration of a computer code for simulations of general models for coevolution of topology and dynamics in networks.
URI : http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/313
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