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Topological stability and textual differentiation in human interaction networks: statistical analysis, visualization and linked data (2017)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: FABBRI, RENATO - IFSC
  • Unidades: IFSC
  • Subjects: REDES COMPLEXAS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; REDES SOCIAIS
  • Keywords: Complex networks; Dados ligados; Linked data; Mineração de texto; Pattern recognition; Social network analysis; Text mining
  • Language: Inglês
  • Abstract: Este trabalho relata propriedades topológicas estáveis (ou invariantes) e diferenciação textual em redes de interação humana, com referências derivadas de listas públicas de e-mail. A atividade ao longo do tempo e a topologia foram observadas em instantâneos ao longo de uma linha do tempo e em diferentes escalas. A análise mostra que a atividade é praticamente a mesma para todas as redes em escalas temporais de segundos a meses. As componentes principais dos participantes no espaço das métricas topológicas mantêm-se praticamente inalteradas quando diferentes conjuntos de mensagens são considerados. A atividade dos participantes segue o esperado perfil livre de escala, produzindo, assim, as classes de vértices dos hubs, dos intermediários e dos periféricos em comparação com o modelo Erdös-Rényi. Os tamanhos relativos destes três setores são essencialmente os mesmos para todas as listas de e-mail e ao longo do tempo. Normalmente, 3-12% dos vértices são hubs, 15-45% são intermediários e 44-81% são vértices periféricos. Os textos de cada um destes setores são considerados muito diferentes através de uma adaptação dos testes de Kolmogorov-Smirnov. Estas propriedades são consistentes com a literatura e podem ser gerais para redes de interação humana, o que tem implicações importantes para o estabelecimento de uma tipologia dos participantes com base em critérios quantitativos. De modo a guiar e apoiar esta pesquisa, também desenvolvemos um método de visualização para redesdinâmicas através de animações. Para facilitar a verificação e passos seguintes nas análises, fornecemos uma representação em dados ligados dos dados relacionados aos nossos resultados
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 08.05.2017

  • How to cite
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    • ABNT

      FABBRI, Renato; OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de. Topological stability and textual differentiation in human interaction networks: statistical analysis, visualization and linked data. 2017.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-11092017-154706/ >.
    • APA

      Fabbri, R., & Oliveira Junior, O. N. de. (2017). Topological stability and textual differentiation in human interaction networks: statistical analysis, visualization and linked data. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-11092017-154706/
    • NLM

      Fabbri R, Oliveira Junior ON de. Topological stability and textual differentiation in human interaction networks: statistical analysis, visualization and linked data [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-11092017-154706/
    • Vancouver

      Fabbri R, Oliveira Junior ON de. Topological stability and textual differentiation in human interaction networks: statistical analysis, visualization and linked data [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-11092017-154706/

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