domingo, 31 de agosto de 2014

¿Estar online te jode la vida?

Crece la evidencia que las redes sociales en línea tienen efectos negativos insidiosos 
Un estudio de 50.000 personas en Italia llega a la conclusión de que las redes sociales en línea tienen un impacto negativo significativo en el bienestar individual. 



Las redes sociales han impregnado nuestras vidas con consecuencias de largo alcance. Muchas personas los han utilizado para conectarse con amigos y familiares en lugares distantes del mundo, para hacer las conexiones que han avanzado en sus carreras a pasos agigantados y para explorar y visualizar no sólo su propia red de amigos, pero las redes de sus amigos, familia , y colegas.

Pero cada vez hay más evidencia de que el impacto de las redes sociales en línea no es todo lo bueno o incluso benigna. Un número de estudios han comenzado pruebas encontradas que las redes en línea pueden tener efectos perjudiciales significativos. Esta pregunta es objeto de acalorados debates, a menudo con resultados contradictorios y por lo general el uso de variedades limitadas de temas, como los estudiantes de pregrado.

Hoy, Fabio Sabatini en la Universidad Sapienza de Roma, en Italia y Francesco Sarracino en STATEC en Luxemburgo intento de separar los factores que intervienen en este espinoso asunto por el crujido de número los datos de una encuesta realizada a cerca de 50.000 personas se reunieron en Italia durante el 2010 y 2011 el encuesta mide específicamente el bienestar subjetivo y también recoge información detallada sobre la forma en que cada persona utiliza el Internet.

La pregunta Sabatini y Sarracino dispusieron a responder es si el uso de las redes en línea reduce el bienestar subjetivo y en caso afirmativo, cómo.

Base de datos de Sabatini y del Sarracino se llama la "Encuesta Multipropósito de Hogares", un estudio de alrededor de 24.000 hogares italianos que corresponde a 50.000 personas llevan a cabo por el Instituto Nacional de Estadística de Italia cada año. Estos chicos utilizan los datos extraídos a partir de 2010 y 2011 Lo que es importante acerca de la encuesta, ya que es grande y representativa a nivel nacional (en comparación con un grupo de auto-selección de los estudiantes).

La encuesta hace específicamente a la pregunta "¿Qué tan satisfecho está usted con su vida en general hoy en día?" Que requiere una respuesta desde muy insatisfecho (0) a extremadamente satisfechos (10). Esto proporciona una medida bien establecida de bienestar subjetivo.

La encuesta también pregunta otras preguntas detalladas, tales como la frecuencia con la gente se reúne la familia y si creen que la gente puede confiar en ellos. También preguntó sobre el uso de la gente de las redes sociales en línea como Facebook y Twitter.

Esto permitió Sabatini y Sarracino para estudiar la correlación entre el bienestar subjetivo y otros factores en su vida, en particular el uso de las redes sociales. Como los estadísticos eran particularmente cuidadoso para descartar correlaciones espurias que pueden explicarse por factores como el sesgo de endogeneidad donde un parámetro aparentemente independiente es en realidad correlacionó con un factor no observado relegado al error.

Encontraron, por ejemplo, que las interacciones cara a cara y la gente de confianza depositan en los otros están fuertemente correlacionados con el bienestar de una manera positiva. En otras palabras, si usted tiende a confiar en la gente y tener un montón de interacciones cara a cara, es probable que evaluar su bienestar más altamente.

Pero, por supuesto, las interacciones en las redes sociales en línea no son cara a cara, y esto puede afectar a la confianza que tiene en la gente en línea. Es esta pérdida de confianza que luego pueden afectar el bienestar subjetivo en lugar de la propia interacción en línea.

Sabatini y Sarracino burlan de esto aparte estadísticamente. "Encontramos que la creación de redes en línea juega un papel positivo en el bienestar subjetivo a través de su impacto en las interacciones físicas, mientras que [el uso de] sitios de redes sociales se asocia con la confianza social más baja", dicen. "El efecto general de la creación de redes en el bienestar individual es significativamente negativo", concluyen.

Eso es un resultado importante porque es la primera vez que el papel de las redes en línea se ha abordado en una muestra tan grande y representativa a nivel nacional.

Sabatini y Sarracino particular destacan el papel de la discriminación y la incitación al odio en los medios sociales que dicen que juegan un papel significativo en la confianza y el bienestar. Mejor moderación podría mejorar significativamente el bienestar de las personas que utilizan las redes sociales, concluyen.

Facebook, Twitter, y otros toman nota.

Ref: arxiv.org/abs/1408.3550 : Online Networks and Subjective Well-Being

sábado, 30 de agosto de 2014

Fuerte homofilia blanca en USA

Tres cuartas partes de los blancos no tienen amigos que no sean blancos 

Por Christopher Ingraham - Washington Post



"Todos mis amigos negros tienen un montón de amigos blancos. Y todos mis amigos blancos tienen un amigo negro."

Esa es la frase de remate memorable de este pedacito del stand up de Chris Rock de 2009 sobre las amistades interraciales. Y según algunos recientes procesamiento de datos numéricos por Robert Jones del Public Religion Research Institute, hay una buena parte de verdad en esa afirmación.

Vamos a considerar el promedio americano blanco y el estadounidense promedio negro americano, y digamos que, para simplificar, que cada uno de ellos tiene 100 amigos. Si se va a romper sus respectivas redes de amigos por la raza, que sería algo como esto.

En un escenario de 100 amigos, la persona blanca promedio tiene 91 amigos blancos; uno por cada uno de negros, latino, asiático, raza mixta, y otras razas; y tres amigos de raza desconocida. La persona promedio negra, por su parte, tiene 83 amigos negros, ocho amigos blancos, dos amigos latinos, cero amigos asiáticos, tres amigos mixtos raza, otro amigo de raza, y cuatro amigos de raza desconocida.



Volviendo al punto de Chris Rock, red de amigos de la persona negro promedio es de 8 por ciento de blancos, pero la red de la persona blanca media es de sólo el 1 por ciento negro. Para decirlo de otro modo: los negros tienen diez veces más amigos negros como amigos blancos. Pero los estadounidenses blancos tienen un asombroso 91 veces más amigos blancos como amigos negros.

Hay una serie de factores que impulsan estos números. Recuentos de población simples son uno de ellos: hay gente más blanca que la gente negra en los EE.UU., así que tiene sentido que el estadounidense promedio va a tener más amigos blancos que amigos negros.

Otro factor es nuestra tendencia a buscar y asociarse con personas que se parecen a nosotros en cualquier número de maneras - religiosa, política, económica y sí, racialmente también. El término cortés para este fenómeno es "Clasificación", y que impacta todo, desde la polarización política de la desigualdad de ingresos a las diferencias raciales en redes de amigos visto anteriormente.

Como de PRRI Robert Jones escribe en The Atlantic, círculos sociales segregados de los estadounidenses han influido en las respuestas a los acontecimientos en Ferguson, Missouri durante las últimas semanas. Las encuestas muestran profundas divisiones entre blancos y negros en todo, desde el papel de la raza en Ferguson a la adecuación de las respuestas de los manifestantes y la policía.

Los números por encima de ofrecer una idea de por qué tantos blancos han expresado desconcierto sobre las respuestas de los manifestantes a los disparos de Michael Brown. La historia entre muchas comunidades negras y las fuerzas de policía que les sirven es largo, complicado, a menudo violenta, y se caracteriza por un desequilibrio extremo de poder. Pero como señala Robert Jones, la mayoría de los blancos no son "socialmente posicionados" para entender esta historia, simplemente porque saben pocas personas que he experimentado.

Para ser justos, las cifras sugieren que hay un montón de auto-selección racial en redes de amigos americanos negros también. Pero centrarse únicamente en las relaciones entre blancos y negros, hay una diferencia bastante grande entre tener sólo un miembro de una raza determinada en su red de amigos, y con ocho de ellos.

De hecho, los datos de PRRI mostrar que un total del 75 por ciento de los blancos tiene "redes sociales totalmente blancos sin ninguna presencia minoritaria." Lo mismo puede decirse de algo menos de dos tercios de los estadounidenses negros.


La implicación de estos hallazgos es que cuando hablamos de la raza en nuestra vida personal, estamos en gran discutirlo con personas que se parecen a nosotros.

viernes, 29 de agosto de 2014

Lo que lista de tus amigos revelan de tu vida amorosa en Facebook

Lo que tu lista de amigos de Facebook revela acerca de tu vida amorosa 
Leo Mirani  - Quartz



Facebook puede aislar a su cónyuge o pareja en base a su red de amigos. En un documento fascinante que se publicará el año que viene, Facebook científico social Lars Backstrom y profesor de la Universidad de Cornell Jon Kleinberg revelan cuánto visión se puede extraer de la estructura de una red, lo que demuestra tanto el valor de lo que el establishment de la seguridad estadounidense tranquiliza a nosotros es "sólo metadatos"y revelando la configuración de privacidad de Facebook barrocas como las prendas basadas en la fe de la ropa nueva del emperador.

He aquí cómo funciona: Backstrom y Kleinberg recogieron una muestra aleatoria de aproximadamente 1,3 millones de usuarios de Facebook que enumeraron un cónyuge o algún tipo de relación de pareja en sus perfiles. Eso les dio un conjunto de datos con unos 8600 millones enlaces que contienen 379 millones de nodos, o puntos donde los enlaces se superponen. El modo de datos de larga duración en la investigación sobre la estructura de una red implica la noción de "arraigo" o incrustación [embeddedness], o la medición de la fuerza con que dos personas se conectan por el número de amigos que tienen en común. En esa medida, su amigo más cercano puede llegar a ser un amigo de la universidad.

Los autores utilizaron un nuevo método para encontrar las conexiones más importantes. Proponen la medida de "dispersión". En lugar de buscar únicamente en la fuerza de las conexiones, la dispersión analiza cómo otros puntos de la red se superponen con círculos discretos. En la ilustración de arriba, los amigos en la parte superior y la parte superior-derecha sería muy arraigadas. Pero el único nodo en el centro de la parte inferior izquierda del diagrama está más conectado con un círculo más amplio de amigos. Es una idea elegante y muy intuitiva: Su cónyuge no puede ser tan gruesa en su enlace con gente de su trabajo o amigos de la escuela, pero es probable que se solape con muchos más grupos separados. Analizando una red para la dispersión produce resultados dos veces más precisos como la incrustación o arraigo en la búsqueda de pareja romántica de un usuario determinado, el documento encuentra.

Los autores también encuentran algo de verdad en lo que podría parecer evidente: Una relación romántica que muestra altos niveles de dispersión es más probable que persista. En otras palabras, las personas que introducen a sus socios a todo tipo de amigos tienden a permanecer juntos. Backstrom y Kleinberg analizaron un subconjunto de 400.000 usuarios que dicen que estar "en una relación" y encontraron que los que mide en gran medida de los niveles de dispersión fueron significativamente menos probabilidades de haber cambiado su estado a "solo" 60 días más tarde."

Las cosas se vuelven un poco más complicado cuando los autores ya no saben si un usuario está en una relación. Sin embargo, el análisis de una muestra aleatoria de 129 mil usuarios, casi la mitad de los cuales eran solteros, predijo con exactitud si una persona estaba en una relación de 60% de las veces. Que se eleva al 68% cuando se consideran también factores demográficos.

¿Qué significa para los usuarios de Facebook? Al averiguar que es más importante para usted, Facebook puede producir una mejor "fuente de noticias." Mejor, más relevante, pero no se trata sólo de Facebook que pueden utilizar esta información. Incluso si la configuración de privacidad se dispararon los de "opaco", muchas de las aplicaciones que se conectan a su cuenta tienen acceso a tu lista de amigos. De hecho, los mismos efectos se pueden remontar fuera de Facebook, por ejemplo, de su libreta de direcciones inteligente, a la que más acceso petición aplicaciones. Como escriben los autores, "los aspectos cruciales de nuestra vida cotidiana pueden ser codificados en la estructura de la red entre nuestros amigos, siempre nos fijamos en esta estructura bajo la lente derecha." En otras palabras, simplemente pertenecer a una red revela tanto como lo que contarla.

“Romantic Partnerships and Dispersion of Social Ties: A Network Analysis of Relationship Status on Facebook” fue presentado en la 17th conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing en Baltimore, 15-19 de Febrero de 2014.

jueves, 28 de agosto de 2014

Una orca para encontrar las redes sociales de criminales

La construcción de una red social de la delincuencia 
¿Puede el software de destilar el caos en una base de datos? 
Por Arcilla Dillow - Popular Science


En el South Side asediado por pandilla de Chicago, un tiroteo puede incitar rápidas represalias, lo que genera aún más violencia. Eso es lo que pudo haber ocurrido en septiembre en Cornell Square Park cuando hombres armados abrieron fuego en una cancha de baloncesto apenas unas horas después de que uno de ellos había sido herido en un incidente separado. Cuando los agentes no pudieron conectar los puntos entre las personas lo suficientemente rápido, es casi imposible combatir la delincuencia. En Cornell Square Park, las consecuencias fueron 13 heridos, entre ellos un niño de tres años de edad.

La violencia de pandillas en general, no es al azar. Por lo general se relaciona con disputas territoriales o desavenencias personales-que están relacionadas con conexiones geográficas, culturales y sociales. Algunos departamentos de policía han tenido un éxito marginal en el monitoreo de redes sociales como Facebook en busca de pistas acerca de dónde derramamiento de sangre podría entrar en erupción próxima. Sin embargo, un nuevo tipo de software que se utiliza en Chicago puede resultar toda una base de datos de los registros de detención en las representaciones visuales de las redes sociales de la vida real, que puede algún día permitir policías a identificar rápidamente los amigos y los enemigos del hombre, y es de esperar que es probable que la violencia hacia abajo.

Major Paulo Shakarian, profesor asistente en la Academia Militar de West Point, había estado desarrollando software para entender mejor las redes de insurgentes en el extranjero. Se ha probado en Afganistán, pero no ampliamente desplegado. En 2012, oficial de policía de Chicago John Bertetto se encontró con uno de los papeles de Shakarian y llamó a West Point con una pregunta: ¿Puede el análisis de redes sociales ayuda Chicago? Shakarian, en colaboración con otros profesores y un equipo de cadetes, decidió averiguarlo.


La Caída: Los agentes de la Policía investigan Cornell Square Park en Chicago, donde hombres armados hirieron a 13 personas en septiembre. De Scott Olson / Getty Images

Crearon el Analizador Organizacional, Relaciones humanas, y Contacto (ORCA), que en segundos genera redes que tienen las personas con pizarras digitales y bases de datos no estructurados horas o días para producir. El verano pasado, los cadetes de West Point se dirigió a Chicago para poner ORCA a prueba. El software de peinado a través de tres años de arrestos anónimos (5.418 en total) de un distrito, convirtiéndolas en las visualizaciones y los informes sobre individuos de conexión social.

ORCA comenzó vinculando personas que habían sido detenidas juntas-la forma más objetiva un expediente muestra que las personas tienen, por lo menos, estado en el mismo lugar al mismo tiempo. A partir de ahí, se clasificó a los que habían admitido una afiliación a una pandilla. Y luego, sobre la base de los vínculos sociales, dio a los otros una probabilidad numérica de una afiliación particular. ORCA analizó más nodos en cluster dentro de la red para identificar los grupos y subgrupos-un equipo que ocupan una esquina de la calle, por ejemplo. Por reducción a cero en las personas conectadas a través de muchos grupos y subgrupos, ORCA señaló a los más influyentes.

En su mayor parte, ORCA verificó lo que el Departamento de Policía de Chicago ya sabía. "Las primeras indicaciones son que está mostrando con precisión las redes de las que estamos conscientes", dice Jefe Debra Kirby, quien dirige la Oficina del Departamento de Desarrollo Organizacional. Y los oficiales lo han utilizado para generar algunas pistas útiles. El equipo de West Point continúa desarrollando el programa (que ahora se llama GANG, "GANG Analiza Redes y Geografía") y volverá a Chicago este año. Iteraciones futuras pueden integrar los datos de geolocalización o la inteligencia de los informantes. Un grupo de investigación italiano ha expresado interés en utilizar ORCA para luchar contra el crimen organizado en Italia. Y el Departamento de Defensa de Estados Unidos todavía está muy involucrado. Si el software puede mapear las actividades de los mafiosos y Sur bandas laterales, podría algún día ser un pulsador significa para decodificar malas intenciones en todo el mundo.

La Red Social 

El software ORCA convierte una base de datos de los registros de detención en las redes sociales útiles. He aquí un análisis de una pandilla en particular. Cada círculo representa una persona. A más detenciones, mayor será el círculo. Las líneas conectan dos personas que han sido arrestados juntas. ORCA creado probables subgrupos dentro de la pandilla, representados por diferentes colores.



Este artículo apareció originalmente en la edición de enero 2014 de Popular Science.

martes, 26 de agosto de 2014

La orientación sexual de tu red de amigos te identifica

El algoritmo de Gaydar saca a los usuarios de Facebook 
Por Susannah F. Locke

¿Qué están tus amigos diciendo sobre tí? Las redes sociales en línea como Facebook este uno podrían revelar más sobre usted que usted piensa jurvetson (licencia CC)

Un par de estudiantes del MIT dicen que han creado un algoritmo que identifica a los miembros homosexuales de Facebook mediante el análisis de las orientaciones sexuales de sus redes de amigos.

Los estudiantes analizan primero las redes de personas que publicitan su orientación sexual en Facebook. Resulta que estadísticamente hablando, los hombres gays tienen más amigos homosexuales que los heterosexuales. Así entonces, utilizaron un algoritmo para ejecutar las estadísticas sobre los hombres que mantuvieron silencio sobre su orientación sexual en el sitio. Su programa de ordenador fue capaz de identificar correctamente a 10 hombres a los que los estudiantes conocían personalmente para ser gay en el mundo real, pero que no había compartido ese hecho en Facebook.

(El algoritmo no funcionaba tan bien con mujeres o con Facebookers bisexuales.)

Los alumnos se matricularon en el proyecto para una clase en la ética y la Internet y esperan publicarlo en una revista científica.

Su proyecto está lejos de ser el primer estudio que muestra que un simple programa de computadora puede Sleuth los detalles que usted puede ser que prefieren mantener en privado al mirar en su red social en Internet. A principios de este año, científicos de la computación correctamente vinculados el 30 por ciento de las cuentas anónimas de Twitter y Flickr con un simple algoritmo que compara quién sigue a quién en cada sitio. Y otros investigadores han utilizado las redes sociales de Internet para identificar correctamente las afiliaciones políticas de los pueblos o el lugar donde viven.

Es un buen recordatorio para echar un vistazo a la configuración de privacidad. Debido a que usted inadvertidamente podría estar compartiendo cosas más bien quiere mantener a ti mismo. Incluso si sólo está declarando al mundo que alguien es tu amigo.

Popular Science

sábado, 23 de agosto de 2014

La difusión del #IceBucketChallenge


Así explotó en Twitter el #IceBucketChallenge
TN
El baldazo con agua fría es furor. Por eso te presentamos el resumen actualizado de las personas que participaron y un increíble mapa con la viralidad de esta movida solidaria en el mundo.

FUROR. Así explotó el #IceBucketChallenge en el mundo.

Sin repetir y sin soplar: ¿quiénes participaron del #IceBucketChallenge? En TN tenemos a todos estos: Mark Zuckerberg, Bill Gates (y en esa nota también están Mickey Rourke y Satya Nadella, de Microsoft), Steve Ballmer (y pueden ver a Jeff Bezos, Larry Page y Sergey Brin), Charlie Sheen, Dave Grohl, Jimena Barón, Kun Agüero, los noticieros de El Trece, Mourinho, Su Giménez, Marcos Rojo y Liam Gallagher. Uff, un montón. Ah, también hay7 casos donde el baldazo de agua fría terminó mal... y OTROS 7 casos en los que la gente sigue fallando.

Además, la cuenta @Twitterdata armó un mapa con la evolución del #iceBucketChallenge, con especial enfásis en cómo estalló en todo el mundo el 17 de agosto.


¿QUÉ ES LA ELA?


La esclerosis lateral amiotrófica es una enfermedad de la que aún se desconocen las causas y para la que no hay tratamiento. En las últimas semanas, diferentes personalidades se sumaron a la campaña y se tiraron un balde de agua fría para concientizar y recaudar plata contra la ELA.
La enfermedad afecta a las células nerviosas del cerebro y de la médula espinal. Debido al efecto progresivo sobre la acción de los músculos voluntarios, los pacientes en las etapas finales de la enfermedad pueden quedar totalmente paralizados y sienten "un frío en diferentes partes del cuerpo".

Para conocer más sobre la esclerosis lateral amiotrófica podés hacerlo en www.asociacionela.org.ar, por correo electrónico al info@asociacionela.org.ar o telefónicamente 4334-4844 y 4334-4343 y 4334-2706

Si queres colaborar, podes hacer una transferencia bancaria:


BANCO DE LA NACIÓN ARGENTINA / CUENTA CORRIENTE ESPECIAL : SUC 0010 NÚMERO: 10523931 / CBU: 0110001340000105239312 / CUIT: 30712161201

viernes, 22 de agosto de 2014

Redes de comercio marítimo

Dos mapas que muestran la evolución del transporte marítimo mundial 
Por Lily Kuolilkuo - Quartz


Un profesor asistente de historia en la Universidad de Northeastern, Ben Schmidt, ha elaborado unos mapas bien interesantes-que mira que muestran modernas rutas marítimas del mundo. Lo que es interesante es que, vistos en conjunto, las rutas crean un mapa invertido del mundo-un recordatorio del amplio alcance del comercio global.

El mapa de arriba muestra las rutas de transporte 1980-1997, con base en datos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica. Por el contrario, el siguiente mapa se basa en las rutas de navegación desde el siglo 19. Muestra rutas principalmente alrededor de Norte y Sur América, Europa y África. Sólo algunas rutas, representados por líneas débiles, corren a Asia.

martes, 12 de agosto de 2014

Cuarentena para acosadores virtuales para restringir la difusión

Cuarentena para acosadores cibernéticos: la última estrategia en la lucha contra medios sociales con contenido ofensivo 
Si la gente publica contenidos ofensivos, cortando su contacto a la red puede impedir que sus mensajes se propague, dicen los teóricos de la red. 




Cyberbullying y cartas de odio es una de las lacras de la era moderna. Hay numerosos casos bien documentados en los que este tipo de comportamiento ha hecho vida de las personas una miseria e incluso condujeron a cometer suicidio a la víctima.

Claramente, una pregunta importante es cómo hacer frente a este tipo de comportamiento. En muchas redes sociales, es posible la denuncia de material ofensivo y para bloquear los responsables del mismo. En Twitter, por ejemplo, es sencillo bloquear los tweets de otra persona. Pero eso no impide que estos mensajes lleguen a una comunidad más amplia.

Hoy, Krystal Blanco de la Universidad de Boston y algunos amigos dicen que hay otra manera. Estos chicos han desarrollado un modelo matemático de la forma en que los mensajes se propagan a través de redes como Twitter y dicen que una cuarentena, en la que los individuos ofensivos tienen prohibido el contacto con la comunidad, es una forma efectiva de evitar que sus mensajes se propague.

Blanco y colegas comienzan con la construcción de un modelo matemático de la propagación de mensajes vías basado en un modelo de 1965 de difusión de rumor. En este modelo, las personas son o ignorantes, difundidores, o interruptores de información. Además de estas categorías, Blanco y colegas introducen una categoría de usuarios en cuarentena que no pueden ponerse en contacto con otros miembros de la población y por lo tanto son incapaces de difundir sus mensajes.

Hay una serie de parámetros libres en este modelo, como el número de vínculos entre las personas, el porcentaje de personas que son interruptores para empezar junto con la probabilidad de que un usuario que no es un interruptor de información se convierta en uno.

Para medir estos parámetros están en el mundo real, el equipo buscó Twitter tweets homofóbicos ofensivos incluyendo las palabras "gay" y "repugnante". Luego extrajeron los parámetros de la red asociada con la difusión de estos mensajes.

Entonces simulan para mostrar que la tasa de retweet en una población de usuarios es menor cuando algunos están en cuarentena que cuando no lo están. "El tweet en promedio muere más rápidamente", dicen.

En cierto modo, eso es exactamente lo que cabría esperar. Un problema más difícil es cómo hacer cumplir la cuarentena efectiva en el primer lugar, algo que este estudio barre debajo de la alfombra.

Las posibilidades incluyen el uso de filtros de lenguaje natural para recoger tweets que puedan sean ofensivos y luego poner en cuarentena a los autores. Otro es un modelo de revisión por pares en el que las personas valoran el carácter ofensivo de los tweets y los responsables del contenido considerado más ofensivo están en cuarentena.

Pero estos enfoques plantean todo tipo de cuestiones prácticas: ¿dónde se sitúa de corte entre las personas que deben ser puestos en cuarentena frente a los que no debería; cuánto tiempo deben ser puestos en cuarentena para las personas, y así sucesivamente. ¿Y qué de los usuarios simplemente vuelva a registrar con otro nombre?

Sólo si tal sistema sería viable en la práctica no es en absoluto clara. Lo que está claro, sin embargo, es que las organizaciones que utilizan las redes sociales tienen que tomar medidas activas para minimizar e incluso prevenir el tipo de tweets que pueden conducir a algunos usuarios desafortunados que pagan el precio más alto.


lunes, 11 de agosto de 2014

Difusión de la cultura en Europa en 2000 años

Mire cómo los centros de la cultura occidental emigraron más de 2.000 años 
Por Jeanne Kim



Si desea asignar los centros culturales a través del tiempo, usted puede seguirlo en cifras-como más notables de la historia de Leonardo da Vinci, Jane Austen, y Steve Jobs-se Si desea asignar centros culturales durante todo el tiempo, usted puede seguir en la historia de nacieron y murieron . Ese fue el pensamiento del Dr. Maximilian Schich, profesor asociado de arte y tecnología de la Universidad de Texas en Dallas.


Mecas culturales aumentan y disminuyen con el tiempo.

Schich y su equipo tomaron los datos de más de 100.000 notables figuras-la gente lo suficientemente importantes para que sus nacimientos y muertes-catalogado desde el depósito de información de Google, Freebase, y digitalmente trazan en un mapa la visualización de cambios a lo largo de cientos de años. Los puntos azules significan nacimientos, los puntos rojos marcan las muertes. Cuantos más puntos en una ubicación dada, cuanto más grande es la visualización. El resultado es una fascinante, línea de tiempo animada seguimiento de la geografía de la cultura y los orígenes de los contribuyentes de cubo.



Aunque tal vez no sea de extrañar que Roma y París eran grandes centros de actividad cultural en los siglos 16 y 17, y que Hollywood está tomando en ese centro de atención, es interesante ver cómo se desarrolló la progresión y que alimentado lo-todo en un cinco Clip -Minuto.

Quartz

viernes, 8 de agosto de 2014

Hacia superdialectos globales en Twitter

La lingüística computacional de Twitter revela la existencia de superdialectos globales 
El primer estudio de los dialectos en Twitter revela patrones globales que nunca se han observado antes.
MIT Technology Review




Un dialecto es una forma particular de lenguaje limitado a una región específica o a un grupo social. Los lingüistas están fascinados por los dialectos porque revelan las clases sociales, los patrones de inmigración y cómo los grupos han influenciado mutuamente en el pasado.

Pero el estudio de los dialectos es un trabajo duro. Tradicionalmente, los lingüistas hacen por entrevistar a un número relativamente pequeño de personas, por lo general unos pocos cientos, y pedirles que llenaran cuestionarios. Luego, los investigadores utilizan los resultados para crear los atlas lingüísticos, pero estos son, naturalmente, limitadas por la elección de los lugares y personas que han sido estudiados.

Hoy, Bruno Gonçalves en la Universidad de Toulon en Francia y David Sánchez en el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos de la isla de Mallorca, España, dicen que han encontrado una nueva manera de estudiar los dialectos a escala mundial utilizando mensajes publicados en Twitter. Los resultados revelan una sorpresa importante sobre la forma en que los dialectos se distribuyen en todo el mundo y ofrecen una fascinante instantánea de cómo están evolucionando bajo varias nuevas presiones, como los mecanismos globales de comunicación como Twitter.

Gonçalves y Sánchez comienzan tomando muestras de todos los tuits escritos en español de más de dos años y que también contienen información de geolocalización. Eso les dio una base de datos de 50 millones de tweets geolocalizados, con la mayor parte de España, la América española, y los Estados Unidos.

Entonces buscaron estos tuits para variaciones de palabras que son indicativos de dialectos específicos. Por ejemplo, la palabra para coche en español puede ser auto, automovil, carro, hire, concho, o movi, con cada uno que es más común en los diferentes dialectos. Diferentes palabras para el sujetador incluyen ajustador, ajustadores, brasiel, sujetador, corpiño, portaseno, sostén, soutien, sutién, sujetador, y tallador mientras que las variaciones en el equipo incluyen computador, Computadora, microcomputador, microcomputadora, Ordenador, PC, y así sucesivamente.

Ellos representan a continuación en qué lugar del mundo se estaban utilizando estas palabras diferentes, produciendo un mapa de su distribución. Este mapa muestra claramente cómo diferentes palabras son de uso común en ciertas partes del mundo.

Sin embargo, también observaron los entornos en los que se utilizaron las palabras, ya sea en grandes ciudades o en zonas rurales. Y que reveló una gran sorpresa.

Resulta que los dialectos del español se divide en dos grandes grupos que superdialects llamadas Gonçalves y Sánchez. La primera de ellas se utiliza más o menos exclusivamente en las principales ciudades españolas y americanas. Esta es una variedad internacional de español que es similar en todos los continentes. Gonçalves y Sánchez especulan que esto es el resultado de una homogeneización creciente de la lengua causada por los sistemas globales de comunicación como Twitter.

El segundo superdialect se utiliza casi exclusivamente en las zonas rurales. Gonçalves y Sánchez utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para encontrar subclusters dentro de este grupo y descubrieron tres variaciones diferentes. Estos corresponden a un dialecto utilizado en España, un dialecto del Caribe y de América Latina y otra variante utilizada exclusivamente en América del Sur.

Los investigadores dicen que estas regiones reflejan los patrones de asentamiento de inmigrantes españoles que datan de muchos siglos atrás. "Los conquistadores y los colonos ocuparon primero los territorios de México, Perú y el Caribe, y sólo mucho más tarde los colonos establecieron residencia permanente en [América del Sur], que se mantuvo alejada de las normas lingüísticas de prestigio", dicen.

El hecho de que los patrones de lenguaje han conservado esta historia es fascinante. "Esta fuerte herencia cultural que aún se puede observar, siglos más tarde, en nuestras bases de datos merece ser analizado con más detalle en futuros trabajos", dicen Gonçalves y Sánchez.

Es un trabajo importante que revela la existencia de superdialects a escala global por primera vez. También demuestra el poder de la lingüística computacional y la forma en que se puede aplicar a las formas modernas de comunicación como Twitter para revelar patrones en una escala sin precedentes.

Es evidente que hay un montón de fruta madura en esta área aunque Gonçalves y Sánchez advierten que algunos idiomas seguirán siendo difíciles de estudiar en esta forma, por ejemplo, porque los hablantes de mandarín no tienen fácil acceso a Twitter.

No obstante, se espera ver mucho más de este tipo de técnicas lingüísticas computacionales en un futuro no muy lejano.

domingo, 3 de agosto de 2014

Hacia una antropología cultural computacional

Sobre cómo Yahoo Research Labs estudia la cultura como un concepto computacional formal 
El objetivo final: una comprensión verdaderamente computacional de la sociedad humana, dicen los antropólogos computacionales de Yahoo. 




El estudio de las redes sociales en Internet ha revolucionado la forma en que los científicos sociales a entender la interacción humana a gran escala. Se basa en la suposición de que la unidad fundamental de interacción es el lazo social que existe entre dos individuos. Este lazo puede ser un mensaje de que una persona ha enviado a otros, para que una persona sigue a otra, que una persona le gusta 'otro y así sucesivamente.

Estos lazos sociales son los átomos de la estructura de red social. Y gran parte de la investigación sobre las redes sociales se ha centrado en cómo estos átomos se unen para crear complejas redes de interacción.

Mucho menos se ha pensado que los átomos mismos, ya sea que se dividen en categorías a sí mismos, si los diferentes átomos tienen diferentes propiedades sociales y cómo la combinación de átomos de diferentes tipos pueden ser indicativos de relaciones totalmente diferentes.

Hoy en día, Luca Maria Aiello en Yahoo Labs en Barcelona, ​​España, y un par de amigos, cambian eso. Ellos toman aparte de la naturaleza de los vínculos que se forman en las redes sociales y dicen que estos átomos se dividen en tres categorías diferentes. También muestran cómo extraer esta información automáticamente y, a continuación caracterizan las relaciones de acuerdo a la combinación de átomos que existen entre individuos. Su objetivo final: convertir a la antropología en una sub-disciplina de pura sangre de la informática.

Aiello y colegas utilizan dos conjuntos de datos a partir de un par de grandes redes sociales. La primera consta de más de 1 millón de mensajes enviados entre 500.000 pares de los usuarios de la red social aNobii, que usa la gente para hablar de libros que han leído. El segundo es un conjunto de 100.000 pares de usuarios anónimos que hicieron comentarios sobre las fotos del otro en Flickr, el envío de alrededor de 2 millones de mensajes en total.

El equipo de análisis de estos mensajes en función del tipo de información que transmiten, que se dividen en tres grupos. El primer tipo de información está relacionada con el estatus social; mensajes de mostrar aprecio o el anuncio de la creación del vínculo social, tales como seguimiento o desea. Por ejemplo, un usuario podría decir una fotografía es "una excelente oportunidad", o dicen que han seguido a alguien o la atención que tienen dándoles las gracias por visitar un sitio reconocido.

La segunda categoría de información implica el apoyo social de algún tipo. El objetivo principal de un mensaje que entra en esta categoría es para saludar y dar la bienvenida a alguien a un sitio web, para expresar de manera explícita el afecto o para transmitir deseos, bromas y risas.

La última categoría de información es un intercambio de conocimientos. Los mensajes que entran en esta categoría de acciones de información y de experiencia personal, o piden opiniones y sugerencias, o pantalla conocimiento de un campo en particular.

Aiello y colegas a continuación, desarrollan un algoritmo que clasifica automáticamente los mensajes enviados entre los individuos de acuerdo con el contenido que contienen y su similitud con los mensajes del mismo tipo.

Por último, se evalúan los resultados del algoritmo preguntando editores humanos para evaluar una muestra de 1.000 mensajes seleccionados al azar de cada sitio web y etiquetarlos de acuerdo a las tres categorías. Luego compararon las decisiones humanas con el algoritmo de y encontró buen acuerdo.

Los resultados de este análisis que les permita trabajar con qué frecuencia las personas usan los diferentes medios de comunicación y también la forma en que la transición de uno a otro durante una conversación.

Ellos encuentran que en aNobii, las interacciones más comunes están relacionados con las donaciones de estado donde el mensaje arquetípico es "buena biblioteca", en referencia a la colección del usuario de los libros.

Por el contrario, los usuarios de Flickr se comunican de una manera diferente. "En Flickr la proporción es muy equilibrado en su lugar, con ser ningún dominio predominante en promedio", dicen Aiello y colegas.

Más interesante es la forma en que las relaciones sociales evolucionan con el tiempo. Aiello y sus colegas dicen que el intercambio de estado es particularmente común en conversaciones breves y al comienzo de las más largas. Sin embargo, las conversaciones se desarrollan rápidamente en una mezcla de los intercambios de conocimientos y el apoyo social. "Por tanto, parece que el intercambio de estado sirve para establecer las bases para la futura relación, alimentando a un segundo plano interactivo después de la etapa tie-formación", dicen Aiello y colegas.

Eso es un estudio fascinante que ofrece una nueva forma de ver las relaciones sociales como cadenas de interacciones. En cierto modo, cambia la teoría atómica de los lazos sociales en una especie de teoría de cuerdas.

Aiello y colegas pensar con claridad esto debería dar lugar a un montón de nuevos conocimientos y que son optimistas sobre el futuro. "El objetivo final de este tipo de análisis es el desembalaje de la" cultura "como un concepto formal, computacional", dicen. Y que piensan de los patrones de secuencias de interacción como una especie de gramática de la sociedad. "Esperamos que nuestro trabajo proporciona un paso más hacia una comprensión verdaderamente computacional de las sociedades humanas."

Esa es una meta, un ambicioso comprensión verdaderamente computacional de la sociedad humana. Ambos fantástico y un poco de miedo al mismo tiempo.

sábado, 2 de agosto de 2014

Siguen los experimentos en redes sociales: OKCupid

¿Necesita OKCupid nuestro consentimiento? 
Necesitamos un debate mejor calidad acerca de los algoritmos que rigen nuestras vidas en línea 


¿Qué significa para consentir a las empresas llevar a cabo experimentos en nuestras vidas en línea?

The Guardian

"¡Experimentamos con seres humanos!" Exclamó el gurú de datos de OKCupid Christian Rudder, en una entrada de blog que se convirtió en uno de los principales títulos de la BBC de ayer, y probablemente no le dolía la promoción de su próximo libro.

El mensaje fue una respuesta a la reciente reacción contra la manipulación de Facebook de fuentes de noticias para investigar "contagio emocional", y describió algunos de los muchos experimentos OKCupid ha ejecutar en sus propios usuarios a través de los años. En un ejemplo, el personal manipula las puntuaciones de compatibilidad del sitio, dando deliberadamente malos partidos una calificación más alta para ver cuál sería el efecto. O como Dylan Matthews en Vox (o su sub-editor al menos) lo expresó, "¿Acaso OkCupid enviar un grupo de personas incompatibles en las fechas a propósito?"

"No" es la respuesta pedante, porque OKCupid no envía a nadie en las fechas. Los usuarios eligen qué aplastante decepción reunirse el próximo mediante una combinación generalmente ineficaces para evaluar los perfiles de los candidatos, adivinando lo que se ha recortado en la salida de las imágenes, y por su propia voluntad. Ellos tienen acceso a una gran cantidad de información que se extiende mucho más allá de un solo número, el crudo con un hábito extraño de ti a juego para gente que ya conoce a quien no quiere tener relaciones sexuales.

Dejando eso de lado, Matthews describe el experimento, en el que "los usuarios se les dijo que tenían diferentes puntuaciones de compatibilidad (en una escala de 0 a 100) de lo que, de hecho, lo hicieron", como "referente". Luego hace una pregunta superficialmente razonable: "si el daño potencial de las intervenciones justifica la falta de consentimiento informado fuera de los términos y condiciones normales de OkCupid." Él da un ejemplo hipotético: "Los usuarios se les dijo a sus resultados de los partidos verdaderos después se concluyó el experimento . ¿Qué pasa si una pareja real, cuya relación comenzó cuando ellos pensaban que eran un partido de 90%, se informó entonces que eran un partido de 30%? "

Es un punto bastante decente, pero no tiene en cuenta un hecho fundamental - que los resultados fueron un experimento arbitrario en el primer lugar. Lo que Matthews se refiere como una "puntuación de partido verdadero" no existe. No hay una sola. Hay apenas cualquier sitio escupe en un momento dado en el tiempo, sobre la base de los datos disponibles y de un algoritmo que ha estado en continuo desarrollo desde hace varios años.

Si usted acepta que seamos permite tener sitios web de citas, entonces usted tiene que aceptar que tiene algún tipo de algoritmo para ayudar a los usuarios filtrar los candidatos, y por lo tanto hay que aceptar que la empresa tiene que ser capaz de construir, probar y ajustar que algoritmo. Ese proceso consiste en la experimentación desde el primer día. En otras palabras, si usted piensa que hay problemas éticos con los ajustes, usted tiene un problema con la ética de estar allí un algoritmo en el primer lugar.

¿Qué Rudder dice sobre esto en su entrada de blog sería considerado como el sentido común por parte de cualquier ingeniero de software utilizado para el desarrollo de experiencias de usuario: "OkCupid no sabe realmente lo que está haciendo. Tampoco ningún otro sitio web. No es que la gente ha sido la construcción de estas cosas por mucho tiempo, o usted puede ir a buscar un plan o algo así. La mayoría de las ideas son malas. Incluso las buenas ideas podría ser mejor. Los experimentos son cómo ordenar todo esto. "

Estos experimentos son absolutamente omnipresente en la industria, ya que sin ellos la mayor parte de la web tal como la vemos no existiría. Los algoritmos de OkCupid es sólo uno de una vasta clase de sistemas de recomendación que se utilizan para filtrar el contenido y ofrecer sugerencias a los usuarios de prácticamente todos los principales sitio web y servicios en línea que se pueda imaginar. Conducen sugerencias de productos de Amazon, el sistema de descubrimiento en Spotify, y eligen los programas de televisión Netflix piensa que deberías ver a continuación.

Y estos algoritmos no son sólo características; ellos son la razón por la cual pueden existir sitios como Netflix o Facebook en el primer lugar. Como Rudder dice: "¿adivinen qué, todo el mundo: si usted usa el Internet, usted es el objeto de cientos de experimentos en un momento dado, en todos los sitios. Así es como funcionan los sitios web. "

El problema es que la mayoría de las personas no se dan cuenta de eso. En un post preguntando por qué la historia OKCupid no ha tenido más tracción dada la respuesta a "experimentos humanos" de Facebook, Tim Carmody señala que: "algoritmo de coincidencia de OKC puede ser al menos tan opaca como feed de noticias de Facebook, pero es más claro a los usuarios que partidos de sitio y vistas se generan mediante un algoritmo. Según se informa, el 62% de los usuarios de Facebook no eran conscientes de que la alimentación de noticias de Facebook se filtró por un algoritmo en absoluto. "

Los expertos no les va mucho mejor. "Facebook juega con las emociones de más de medio millón de usuarios en el nombre de la investigación, sin su consentimiento," un escritor afirmó en el New Statesman, "Pero una cosa clave a recordar aquí - y lo que queda claro al leer a través de la mitad de una década de el valor de las noticias - es que Facebook ha estado haciendo esto durante años ".

Bueno, duh - de lo contrario no existiría el servicio, o de hecho la mayoría de los sitios web que utilizamos diariamente. Los escritores que abordan este tema no deberían tener que leer cinco años de informes de prensa que entender eso.

Cada redactor, editor y escritor - dentro o fuera de Internet - se dedica a un proceso permanente de "jugar con las emociones de la gente", porque eso es lo que averiguar la mejor manera de publicar contenidos significa inevitablemente. No hay ninguna diferencia funcional, práctico o ético entre Facebook elección de qué le viene a la fuente de noticias, y el Guardián de decidir si este artículo aparece en la primera página. Ambos sitios están tratando de las cosas - "experimentar" - en los usuarios, y la recogida de los resultados.

Eso no significa que debamos ignorar cualquier preocupación al respecto, pero es muy difícil tener un debate público significativo sobre una industria que ni los periodistas ni los usuarios tienen alguna idea de cómo funciona. Del mismo modo, la discusión de "consentimiento informado" en torno a estos algoritmos es bastante discutible si la gente no tiene idea de lo que son - no se puede consentir en algo de una manera significativa, si usted no entiende lo que es.

Eso es apenas el comienzo de los vastos problemas intratables, alrededor de la idea del consentimiento del usuario. Vamos a intentar un experimento mental. Imagina que una ley se promulgaron requiriendo que todos los editores en línea que lleva a cabo experimentos similares a OKCupid y Facebook para obtener el consentimiento explícito de sus usuarios. Ahora tener en cuenta que, dada la ubicuidad de estos algoritmos y las prácticas de recolección de datos, en esa norma se aplica a Facebook tendría que aplicar a casi todos los sitios de medios sociales, los sitios web de noticias, todos los servicios de vídeo en línea, todos los motores de búsqueda.

La "elección" en la medida en que se merece el nombre, sería hacer clic en "sí", o volver a 2003 Día uno podría presenciar una ejecución en masa de ventanas emergentes.; breves impresiones de consentimiento borrada por los apenas conscientes clics del ratón de mil millones de usuarios ligeramente frustrado. Como una bandada de pájaros que intentan aterrizar en una ametralladora de muy poca capacidad de atención. Usted también puede pedir a la despreocupación de la electricidad.

Tal vez otros tienen mejores ideas - una especie de código de las mejores prácticas voluntarias tal vez - pero lo más frustrante de todo esto es que el debate público sobre los algoritmos es alrededor de una década detrás de la tecnología. Pocos columnistas o bloggers tienen aún el entendimiento más rudimentario de los algoritmos modernos de análisis de datos, las prácticas de ingeniería de software, o los aspectos prácticos de la ejecución de un servicio web, y que el analfabetismo se extendió a lo largo y ancho, con cada nuevo susto.

Eso es un problema, porque ahora más que nunca necesitamos periodistas equipados para examinar las implicaciones del renacimiento "grandes datos", y los algoritmos aplicados a la misma. Una de las grandes ironías de la industria del software en 2014 es que los avances en el software de análisis de datos están superando la oferta de los científicos de datos necesarios para dar sentido a todo. El peligro es que nos enfrentamos a un futuro cercano de herramientas cada vez más sofisticadas en manos de la gente cada vez menos equipados para entenderlos.

No es que vamos a saber mucho al respecto, por un tiempo al menos. Ha tomado los periodistas tradicionales 10 años para detectar las implicaciones de los modelos de negocio y prácticas de ingeniería concebidas a principios de los 00s, y empezar a discutirlas de una manera significativa. ¿Qué van a notar en el 2024?