ModeS TimeBank: un corpus TimeBank del español moderno

Con el objetivo de representar y analizar grandes cantidades de fuentes históricas textuales en un Sistema de Información Geográfica (SIG), se ha creado ModeS TimeBank. ModeS TimeBank es un corpus del español moderno (s. XVIII) anotado con información semántica temporal, eventiva y espacial, donde destaca el uso de los lenguajes de marcado TimeML y SpatialML. El corpus es además relevante no sólo por su datación e idioma sino por su dominio ya que está enmarcado en la temática de las redes de cooperación. El presente artículo pretende describir cómo se ha creado el corpus y qué criterios se han tenido en cuenta en su creación, además de señalar el alcance y las aplicaciones de ModeS TimeBank

Una nueva métrica en proyectos de desarrollo: Capital Social

Los programas de desarrollo regional con participación del Banco Mundial y del Banco Interamericano de Desarrollo promocionan políticas públicas en países en desarrollo, muy principalmente Latinoamérica, donde se suministran infraestructuras y servicios públicos. Las evidencias acumuladas indican que el éxito de estos programas dependen de externalidades relacionadas con la creación de redes de cooperación y nuevos valores en los participantes.

Aplicación de la teoría de redes complejas a procesos dinámicos en la sociedad

Podemos definir la sociedad como un sistema complejo que emerge de la cooperación y coordinación de billones de individuos y centenares de países. En este sentido no vivimos en una isla sino que estamos integrados en redes sociales que influyen en nuestro comportamiento. En esta tesis doctoral, presentamos un modelo analítico y una serie de estudios empíricos en los que analizamos distintos procesos sociales dinámicos desde una perspectiva de la teoría de redes complejas. En primer lugar, introducimos un modelo para explorar el impacto que las redes sociales en las que vivimos inmersos tienen en la actividad económica que transcurre sobre ellas, y mas concretamente en hasta qué punto la estructura de estas redes puede limitar la meritocracia de una sociedad. Como concepto contrario a meritocracia, en esta tesis, introducimos el término topocracia. Definimos un sistema como topocrático cuando la influencia o el poder y los ingresos de los individuos vienen principalmente determinados por la posición que ocupan en la red. Nuestro modelo es perfectamente meritocrático para redes completamente conectadas (todos los nodos están enlazados con el resto de nodos). Sin embargo nuestro modelo predice una transición hacia la topocracia a medida que disminuye la densidad de la red, siendo las redes poco densascomo las de la sociedad- topocráticas. En este modelo, los individuos por un lado producen y venden contenidos, pero por otro lado también distribuyen los contenidos producidos por otros individuos mediando entre comprador y vendedor. La producción y distribución de contenidos definen dos medios por los que los individuos reciben ingresos. El primero de ellos es meritocrático, ya que los individuos ingresan de acuerdo a lo que producen. Por el contrario el segundo es topocrático, ya que los individuos son compensados de acuerdo al número de cadenas mas cortas de la red que pasan a través de ellos. En esta tesis resolvemos el modelo computacional y analíticamente. Los resultados indican que un sistema es meritocrático solamente si la conectividad media de los individuos es mayor que una raíz del número de individuos que hay en el sistema. Por tanto, a la luz de nuestros resultados la estructura de la red social puede representar una limitación para la meritocracia de una sociedad. En la segunda parte de esta tesis se presentan una serie de estudios empíricos en los que se analizan datos extraídos de la red social Twitter para caracterizar y modelar el comportamiento humano. En particular, nos centramos en analizar conversaciones políticas, como las que tienen lugar durante campañas electorales. Nuestros resultados indican que la atención colectiva está distribuida de una forma muy heterogénea, con una minoría de cuentas extremadamente influyente. Además, la capacidad de los individuos para diseminar información en Twitter está limitada por la estructura y la posición que ocupan en la red de seguidores. Por tanto, de acuerdo a nuestras observaciones las redes sociales de Internet no posibilitan que la mayoría sea escuchada por la mayoría. De hecho, nuestros resultados implican que Twitter es topocrático, ya que únicamente una minoría de cuentas ubicadas en posiciones privilegiadas en la red de seguidores consiguen que sus mensajes se expandan por toda la red social. En conversaciones políticas, esta minoría de cuentas influyentes se compone principalmente de políticos y medios de comunicación. Los políticos son los mas mencionados ya que la gente les dirige y se refiere a ellos en sus tweets. Mientras que los medios de comunicación son las fuentes desde las que la gente propaga información. En un mundo en el que los datos personales quedan registrados y son cada día mas abundantes y precisos, los resultados del modelo presentado en esta tesis pueden ser usados para fomentar medidas que promuevan la meritocracia. Además, los resultados de los estudios empíricos sobre Twitter que se presentan en la segunda parte de esta tesis son de vital importancia para entender la nueva "sociedad digital" que emerge. En concreto hemos presentado resultados relevantes que caracterizan el comportamiento humano en Internet y que pueden ser usados para crear futuros modelos. Abstract Society can be defined as a complex system that emerges from the cooperation and coordination of billions of individuals and hundreds of countries. Thus, we do not live in social vacuum and the social networks in which we are embedded inevitably shapes our behavior. Here, we present an analytical model and several empirical studies in which we analyze dynamical social systems through a network science perspective. First, we introduce a model to explore how the structure of the social networks underlying society can limit the meritocracy of the economies. Conversely to meritocracy, in this work we introduce the term topocracy. We say that a system is topocratic if the compensation and power available to an individual is determined primarily by her position in a network. Our model is perfectly meritocratic for fully connected networks but becomes topocratic for sparse networks-like the ones in society. In the model, individuals produce and sell content, but also distribute the content produced by others when they belong to the shortest path connecting a buyer and a seller. The production and distribution of content defines two channels of compensation: a meritocratic channel, where individuals are compensated for the content they produce, and a topocratic channel, where individual compensation is based on the number of shortest paths that go through them in the network. We solve the model analytically and show that the distribution of payoffs is meritocratic only if the average degree of the nodes is larger than a root of the total number of nodes. Hence, in the light of our model, the sparsity and structure of networks represents a fundamental constraint to the meritocracy of societies. Next, we present several empirical studies that use data gathered from Twitter to analyze online human behavioral patterns. In particular, we focus on political conversations such as electoral campaigns. We found that the collective attention is highly heterogeneously distributed, as there is a minority of extremely influential accounts. In fact, the ability of individuals to propagate messages or ideas through the platform is constrained by the structure of the follower network underlying the social media and the position they occupy on it. Hence, although people have argued that social media can allow more voices to be heard, our results suggest that Twitter is highly topocratic, as only the minority of well positioned users are widely heard. This minority of influential accounts belong mostly to politicians and traditional media. Politicians tend to be the most mentioned, while media are the sources of information from which people propagate messages. We also propose a methodology to study and measure the emergence of political polarization from social interactions. To this end, we first propose a model to estimate opinions in which a minority of influential individuals propagate their opinions through a social network. The result of the model is an opinion probability density function. Next, we propose an index to quantify the extent to which the resulting distribution is polarized. Finally, we illustrate our methodology by applying it to Twitter data. In a world where personal data is increasingly available, the results of the analytical model introduced in this work can be used to enhance meritocracy and promote policies that help to build more meritocratic societies. Moreover, the results obtained in the latter part, where we have analyzed Twitter, are key to understand the new data-driven society that is emerging. In particular, we have presented relevant information that can be used to benchmark future models for online communication systems or can be used as empirical rules characterizing our online behavior.

Innovación educativa en las redes sociales online: un estudio en la educación superior

Las redes sociales son tan antiguas como las relaciones entre los humanos, ya que las labores de cooperación siempre fueron imprescindibles en los procesos de asociación, tanto los formados por simples células hasta los constituidos por seres vivos. La sociedad está formada por una gran cantidad de situaciones que fomentan dicha colaboración. Desde la creación del Espacio Europeo de Educación Superior se ha promovido la utilización de entornos virtuales de aprendizaje que favorezcan una evaluación más transparente y objetiva. Las redes sociales online son las interfaces digitales más utilizadas por los estudiantes universitarios, por lo que son muchos los expertos que recomiendan analizar la utilidad educativa de este tipo de aplicaciones. Siguiendo estas recomendaciones se implementó una red social online, llamada Formatio, que se utilizó para apoyar el proceso de enseñanza y aprendizaje en la educación superior. El objetivo general de esta tesis doctoral fue valorar el nivel de aceptación de este entorno virtual de aprendizaje para los estudiantes universitarios que participaron en este estudio. Para evaluar el uso de la plataforma se analizaron las actividades generadas por los 172 estudiantes, seleccionados aleatoriamente, matriculados en la asignatura de Estadística y TIC en el curso 2010/2011, del Grado en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte. Con el objetivo de estimar la utilidad educativa de las redes sociales online se diseñó y validó el instrumento de Valoración de Recursos Educativos Online (VREO), que fue aplicado a otra muestra aleatoria de 452 estudiantes de la misma facultad durante el curso 2011/2012. Los resultados confirman el éxito de este tipo de espacios virtuales gracias a la alta frecuencia de uso conseguida y a las buenas puntuaciones obtenidas por los alumnos, quienes tienen una buena opinión sobre las ventajas de usar las redes sociales online en la educación superior. De todos los recursos analizados la red social online Formatio ha sido la opción mejor valorada, seguida de Moodle y Facebook en segundo y tercer lugar, y de Twitter y YouTube, en cuarta y en quinta posición. Este estudio establece un punto de partida para futuras investigaciones encaminadas a obtener ciertos indicadores cualitativos y cuantitativos que faciliten una evaluación más justa de los actores integrantes de los sistemas educativos, que ayude a abrir las puertas de nuestra sociedad a la responsabilidad, la eficiencia, la transparencia y la objetividad. ABSTRACT Social networks are as old as human relations, since cooperative work has always been indispensable in all processes of association, from those composed of simple cells to those formed by living beings. Society is shaped by a large amount of situations that stimulate this cooperation. Since the creation of the European Higher Education Area, the use of virtual learning environments that favor more transparent and objective evaluation has been promoted. On-line social networks are the digital interfaces most widely used by university students, which is the reason why many experts recommend an analysis of the educational utility of this type of applications. Following these recommendations, an on-line social network called Formatio was created, which was used in order to support the teaching and learning process in higher education. The general objective of this doctoral dissertation was to evaluate the level of acceptance of this virtual learning environment by the university students who participated in this study. In order to evaluate the use of the platform, the activity created by 172 students chosen at random was analyzed; they were registered in the course on Statistics and Information and Communication Technology of the degree program in Sciences of Physical Activity and Sport during the academic year 2010/2011. With the goal of appraising the educational utility of on-line social networks, a tool for Evaluation of On-line Educational Resources (EOER) was designed, validated, and applied to another random sample of 452 students from the same department during the academic year 2011/2012. The results confirm the success of this type of virtual spaces, thanks to the high frequency of use achieved and the good grades obtained by the students who had a favorable opinion of the advantages of using on-line social networks in higher education. Out of all the resources analyzed, the Formatio on-line social network was the option that received the best evaluation, followed by Moodle and Facebook, which were second and third, and Twitter and YouTube, in fourth and fifth place respectively. This study establishes a starting point for future research that aims to obtain certain qualitative and quantitative indicators that will make it easier to engage in a fairer evaluation of the parties involved in education systems, which will help open the doors of our society to responsibility, efficiency, transparency, and objectivity.