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Descripción
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| En esta tesis se aborda el estudio de sistemas sociales desde la perspectiva de la teoría de redes complejas. En primer lugar se analizan redes de colaboración científica, que implican interacciones sociales, en teoría, presenciales y, posteriormente, se extiende el estudio a redes sociales online. En el caso de las redes de colaboración científica se han utilizado datos de la Web of Science para catorce países en un período de 2008-2018, mientras que en el caso de las redes sociales online se han analizado las conversaciones de Twitter durante la última semana de la segunda vuelta de las elecciones presidenciales de Chile el 2017. En ambos casos se han modelizado los sistemas sociales como redes o grafos cuyos componentes poseen características propias cuantificables como son su Actividad en el sistema, la Respuesta del Sistema a esta actividad y su posición en la red. En el caso de las redes de co-autoría, los autores corresponden a nodos del sistema mientras que sus enlaces representan las relaciones de co-autoría de cada publicación. En este caso hemos demostrado que las correlaciones más fuertes se dan entre el nivel de conectividad (coeficiente de grado) y la Actividad (número de publicaciones) de los autores y, con una correlación mayor, entre el Pagerank y la Actividad. Una vez comprendido el funcionamiento global de una red de co-autoría, se procedió a realizar una transformación desde este tipo de red hacia un nuevo tipo llamado Red de Complemento Disciplinar, donde las disciplinas científicas asociadas a una publicación serán los nodos de este grafo enlazados a otros de acuerdo a las disciplinas científicas de la publicación. A través de la Actividad, Respuesta del Sistema y la Centralidad de cada disciplina se definió una métrica para medir la importancia de cada una de las disciplinas científicas. De estos resultados se obtiene que la disciplina Biochemistry & Molecular Biology es la más importante. Con esta medida de importancia se obtuvo un indicador en el intervalo -1 y 1 que permite medir y comparar la diversidad del conocimiento científico de los países analizados y demostrar que, en general, todos aquellos países definidos como desarrollados por el Banco Mundial poseen un valor mayor que cero de este indicador, mientras que para el resto de los países ese valor es menor a cero (negativo). Además se encontró una fuerte correlación entre este indicador y el PIB per cápita de cada uno de los países. Una vez conocidas las disciplinas más importantes, se diseñó un algoritmo para pronosticar el desarrollo de nuevas disciplinas científicas a nivel institucional, a través de una transformación de las redes de complemento disciplinar, denominada Cartografía del Conocimiento. Hemos comprobado que la posición (Centralidad) de las disciplinas no desarrolladas es más importante que la Actividad de sus disciplinas vecinas desarrolladas. Se cuantificó la bondad del algoritmo de predicción obteniendo una sensibilidad promedio de 0;84. Además de lo anterior, se desarrolló una herramienta web de análisis de las redes de co-autoría y de complemento disciplinar, que permite clasificar a los autores de acuerdo a su importancia y visualizar las relaciones entre ellos. Finalmente, hemos extendido el estudio realizado en redes sociales de co-autoría (presenciales) a una red social online, midiendo la polarización política a través de un algoritmo basado en la posición de los usuarios en las redes de Retweet para la segunda ronda de las elecciones presidenciales chilenas del 2017. Partiendo de una pequeña cantidad de usuarios cuya opinión política se conoce de antemano, hemos estimado la opinión del resto de los usuarios que participan en la conversación. Con esto se observó que el día previo a la elección presidencial fue cuando el sistema alcanza su máximo valor de polarización y las opiniones de los usuarios de ese día se correlacionan bien con los resultados finales de las elecciones electorales. | |
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Internacional
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No |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Doctoral |
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Calificación
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Sobresaliente cum laude |
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Fecha
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28/10/2019 |