Human activity recognition by inertial signals obtained from a smartphone

Human Activity Recognition (HAR) is an emerging research field with the aim to identify the actions carried out by a person given a set of observations and the surrounding environment. The wide growth in this research field inside the scientific community is mainly explained by the high number of applications that are arising in the last years. A great part of the most promising applications are related to the healthcare field, where it is possible to track the mobility of patients with motor dysfunction as also the physical activity in patients with cardiovascular risk. Until a few years ago, by using distinct kind of sensors, a patient follow-up was possible. However, far from being a long-term solution and with the smartphone irruption, that monitoring can be achieved in a non-invasive way by using the embedded smartphone’s sensors. For these reasons this Final Degree Project arises with the main target to evaluate new feature extraction techniques in order to carry out an activity and user recognition, and also an activity segmentation. The recognition is done thanks to the inertial signals integration obtained by two widespread sensors in the greater part of smartphones: accelerometer and gyroscope. In particular, six different activities are evaluated walking, walking-upstairs, walking-downstairs, sitting, standing and lying. Furthermore, a segmentation task is carried out taking into account the activities performed by thirty users. This can be done by using Hidden Markov Models and also a set of tools tested satisfactory in speech recognition: HTK (Hidden Markov Model Toolkit).

Human activity recognition by inertial signals obtained from a smartphone

El Reconocimiento de Actividades Humanas es un área de investigación emergente, cuyo objetivo principal es identificar las acciones realizadas por un sujeto analizando las señales obtenidas a partir de unos sensores. El rápido crecimiento de este área de investigación dentro de la comunidad científica se explica, en parte, por el elevado número de aplicaciones que están surgiendo en los últimos años. Gran parte de las aplicaciones más prometedoras se encuentran en el campo de la salud, donde se puede hacer un seguimiento del nivel de movilidad de pacientes con trastornos motores, así como monitorizar el nivel de actividad física en pacientes con riesgo cardiovascular. Hasta hace unos años, mediante el uso de distintos tipos de sensores se podía hacer un seguimiento del paciente. Sin embargo, lejos de ser una solución a largo plazo y gracias a la irrupción del teléfono inteligente, este seguimiento se puede hacer de una manera menos invasiva, haciendo uso de la gran variedad de sensores integrados en este tipo de dispositivos. En este contexto nace este Trabajo de Fin de Grado, cuyo principal objetivo es evaluar nuevas técnicas de extracción de características para llevar a cabo un reconocimiento de actividades y usuarios así como una segmentación de aquellas. Este reconocimiento se hace posible mediante la integración de señales inerciales obtenidas por dos sensores presentes en la gran mayoría de teléfonos inteligentes: acelerómetro y giróscopo. Concretamente, se evalúan seis tipos de actividades realizadas por treinta usuarios: andar, subir escaleras, bajar escaleras, estar sentado, estar de pie y estar tumbado. Además y de forma paralela, se realiza una segmentación temporal de los distintos tipos de actividades realizadas por dichos usuarios. Todo ello se llevará a cabo haciendo uso de los Modelos Ocultos de Markov, así como de un conjunto de herramientas probadas satisfactoriamente en reconocimiento del habla: HTK (Hidden Markov Model Toolkit).

Enhancing Activity Recognition by Fusing Inertial and Biometric Information

Activity recognition is an active research field nowadays, as it enables the development of highly adaptive applications, e.g. in the field of personal health. In this paper, a light high-level fusion algorithm to detect the activity that an individual is performing is presented. The algorithm relies on data gathered from accelerometers placed on different parts of the body, and on biometric sensors. Inertial sensors allow detecting activity by analyzing signal features such as amplitude or peaks. In addition, there is a relationship between the activity intensity and biometric response, which can be considered together with acceleration data to improve the accuracy of activity detection. The proposed algorithm is designed to work with minimum computational cost, being ready to run in a mobile device as part of a context-aware application. In order to enable different user scenarios, the algorithm offers best-effort activity estimation: its quality of estimation depends on the position and number of the available inertial sensors, and also on the presence of biometric information.

Towards a fuzzy-based multi-classifier selection module for activity recognition applications

Performing activity recognition using the information provided by the different sensors embedded in a smartphone face limitations due to the capabilities of those devices when the computations are carried out in the terminal. In this work a fuzzy inference module is implemented in order to decide which classifier is the most appropriate to be used at a specific moment regarding the application requirements and the device context characterized by its battery level, available memory and CPU load. The set of classifiers that is considered is composed of Decision Tables and Trees that have been trained using different number of sensors and features. In addition, some classifiers perform activity recognition regardless of the on-body device position and others rely on the previous recognition of that position to use a classifier that is trained with measurements gathered with the mobile placed on that specific position. The modules implemented show that an evaluation of the classifiers allows sorting them so the fuzzy inference module can choose periodically the one that best suits the device context and application requirements.

Mars: a personalised mobile activity recognition system

Mobile activity recognition focuses on inferring the current activities of a mobile user by leveraging the sensory data that is available on today’s smart phones. The state of the art in mobile activity recognition uses traditional classification learning techniques. Thus, the learning process typically involves: i) collection of labelled sensory data that is transferred and collated in a centralised repository; ii) model building where the classification model is trained and tested using the collected data; iii) a model deployment stage where the learnt model is deployed on-board a mobile device for identifying activities based on new sensory data. In this paper, we demonstrate the Mobile Activity Recognition System (MARS) where for the first time the model is built and continuously updated on-board the mobile device itself using data stream mining. The advantages of the on-board approach are that it allows model personalisation and increased privacy as the data is not sent to any external site. Furthermore, when the user or its activity profile changes MARS enables promptly adaptation. MARS has been implemented on the Android platform to demonstrate that it can achieve accurate mobile activity recognition. Moreover, we can show in practise that MARS quickly adapts to user profile changes while at the same time being scalable and efficient in terms of consumption of the device resources.

Efficiency of human activity on information spreading on Twitter

In this work we study Twitter data to understand influence dynamics in social networks. We define user efficiency on Twitter, as the ratio between the emergent spreading process and the activity employed by the user. We characterize this property by means of a quantitative analysis of the structural and dynamical patterns emergent from human interactions, and show it to be universal across several Twitter conversations.

Localization and activity detection Based on the fusion of environment And inertial sensors = Localización y detección de actividad Basadas en integración de sensores y dispositivos inerciales

Los sensores inerciales (acelerómetros y giróscopos) se han ido introduciendo poco a poco en dispositivos que usamos en nuestra vida diaria gracias a su minituarización. Hoy en día todos los smartphones contienen como mínimo un acelerómetro y un magnetómetro, siendo complementados en losmás modernos por giróscopos y barómetros. Esto, unido a la proliferación de los smartphones ha hecho viable el diseño de sistemas basados en las medidas de sensores que el usuario lleva colocados en alguna parte del cuerpo (que en un futuro estarán contenidos en tejidos inteligentes) o los integrados en su móvil. El papel de estos sensores se ha convertido en fundamental para el desarrollo de aplicaciones contextuales y de inteligencia ambiental. Algunos ejemplos son el control de los ejercicios de rehabilitación o la oferta de información referente al sitio turístico que se está visitando. El trabajo de esta tesis contribuye a explorar las posibilidades que ofrecen los sensores inerciales para el apoyo a la detección de actividad y la mejora de la precisión de servicios de localización para peatones. En lo referente al reconocimiento de la actividad que desarrolla un usuario, se ha explorado el uso de los sensores integrados en los dispositivos móviles de última generación (luz y proximidad, acelerómetro, giróscopo y magnetómetro). Las actividades objetivo son conocidas como ‘atómicas’ (andar a distintas velocidades, estar de pie, correr, estar sentado), esto es, actividades que constituyen unidades de actividades más complejas como pueden ser lavar los platos o ir al trabajo. De este modo, se usan algoritmos de clasificación sencillos que puedan ser integrados en un móvil como el Naïve Bayes, Tablas y Árboles de Decisión. Además, se pretende igualmente detectar la posición en la que el usuario lleva el móvil, no sólo con el objetivo de utilizar esa información para elegir un clasificador entrenado sólo con datos recogidos en la posición correspondiente (estrategia que mejora los resultados de estimación de la actividad), sino también para la generación de un evento que puede producir la ejecución de una acción. Finalmente, el trabajo incluye un análisis de las prestaciones de la clasificación variando el tipo de parámetros y el número de sensores usados y teniendo en cuenta no sólo la precisión de la clasificación sino también la carga computacional. Por otra parte, se ha propuesto un algoritmo basado en la cuenta de pasos utilizando informaiii ción proveniente de un acelerómetro colocado en el pie del usuario. El objetivo final es detectar la actividad que el usuario está haciendo junto con la estimación aproximada de la distancia recorrida. El algoritmo de cuenta pasos se basa en la detección de máximos y mínimos usando ventanas temporales y umbrales sin requerir información específica del usuario. El ámbito de seguimiento de peatones en interiores es interesante por la falta de un estándar de localización en este tipo de entornos. Se ha diseñado un filtro extendido de Kalman centralizado y ligeramente acoplado para fusionar la información medida por un acelerómetro colocado en el pie del usuario con medidas de posición. Se han aplicado también diferentes técnicas de corrección de errores como las de velocidad cero que se basan en la detección de los instantes en los que el pie está apoyado en el suelo. Los resultados han sido obtenidos en entornos interiores usando las posiciones estimadas por un sistema de triangulación basado en la medida de la potencia recibida (RSS) y GPS en exteriores. Finalmente, se han implementado algunas aplicaciones que prueban la utilidad del trabajo desarrollado. En primer lugar se ha considerado una aplicación de monitorización de actividad que proporciona al usuario información sobre el nivel de actividad que realiza durante un período de tiempo. El objetivo final es favorecer el cambio de comportamientos sedentarios, consiguiendo hábitos saludables. Se han desarrollado dos versiones de esta aplicación. En el primer caso se ha integrado el algoritmo de cuenta pasos en una plataforma OSGi móvil adquiriendo los datos de un acelerómetro Bluetooth colocado en el pie. En el segundo caso se ha creado la misma aplicación utilizando las implementaciones de los clasificadores en un dispositivo Android. Por otro lado, se ha planteado el diseño de una aplicación para la creación automática de un diario de viaje a partir de la detección de eventos importantes. Esta aplicación toma como entrada la información procedente de la estimación de actividad y de localización además de información almacenada en bases de datos abiertas (fotos, información sobre sitios) e información sobre sensores reales y virtuales (agenda, cámara, etc.) del móvil. Abstract Inertial sensors (accelerometers and gyroscopes) have been gradually embedded in the devices that people use in their daily lives thanks to their miniaturization. Nowadays all smartphones have at least one embedded magnetometer and accelerometer, containing the most upto- date ones gyroscopes and barometers. This issue, together with the fact that the penetration of smartphones is growing steadily, has made possible the design of systems that rely on the information gathered by wearable sensors (in the future contained in smart textiles) or inertial sensors embedded in a smartphone. The role of these sensors has become key to the development of context-aware and ambient intelligent applications. Some examples are the performance of rehabilitation exercises, the provision of information related to the place that the user is visiting or the interaction with objects by gesture recognition. The work of this thesis contributes to explore to which extent this kind of sensors can be useful to support activity recognition and pedestrian tracking, which have been proven to be essential for these applications. Regarding the recognition of the activity that a user performs, the use of sensors embedded in a smartphone (proximity and light sensors, gyroscopes, magnetometers and accelerometers) has been explored. The activities that are detected belong to the group of the ones known as ‘atomic’ activities (e.g. walking at different paces, running, standing), that is, activities or movements that are part of more complex activities such as doing the dishes or commuting. Simple, wellknown classifiers that can run embedded in a smartphone have been tested, such as Naïve Bayes, Decision Tables and Trees. In addition to this, another aim is to estimate the on-body position in which the user is carrying the mobile phone. The objective is not only to choose a classifier that has been trained with the corresponding data in order to enhance the classification but also to start actions. Finally, the performance of the different classifiers is analysed, taking into consideration different features and number of sensors. The computational and memory load of the classifiers is also measured. On the other hand, an algorithm based on step counting has been proposed. The acceleration information is provided by an accelerometer placed on the foot. The aim is to detect the activity that the user is performing together with the estimation of the distance covered. The step counting strategy is based on detecting minima and its corresponding maxima. Although the counting strategy is not innovative (it includes time windows and amplitude thresholds to prevent under or overestimation) no user-specific information is required. The field of pedestrian tracking is crucial due to the lack of a localization standard for this kind of environments. A loosely-coupled centralized Extended Kalman Filter has been proposed to perform the fusion of inertial and position measurements. Zero velocity updates have been applied whenever the foot is detected to be placed on the ground. The results have been obtained in indoor environments using a triangulation algorithm based on RSS measurements and GPS outdoors. Finally, some applications have been designed to test the usefulness of the work. The first one is called the ‘Activity Monitor’ whose aim is to prevent sedentary behaviours and to modify habits to achieve desired objectives of activity level. Two different versions of the application have been implemented. The first one uses the activity estimation based on the step counting algorithm, which has been integrated in an OSGi mobile framework acquiring the data from a Bluetooth accelerometer placed on the foot of the individual. The second one uses activity classifiers embedded in an Android smartphone. On the other hand, the design of a ‘Travel Logbook’ has been planned. The input of this application is the information provided by the activity and localization modules, external databases (e.g. pictures, points of interest, weather) and mobile embedded and virtual sensors (agenda, camera, etc.). The aim is to detect important events in the journey and gather the information necessary to store it as a journal page.

Modelling Human Displacement through Movement Surfaces.

This paper introduces a new approach for predicting people displacement by means of movementsurfaces. These surfaces can allow the simulation of a person?s movement through the use of semanticmovement concepts such as those making up the environment, the people who are moving, eventsthat describe a human activity, and time of occurrences. In order to represent this movement we havetransformed the trajectory of a person or group of persons into a raindrop path over a surface. As araindrop flows over a surface looking for the maximum slopes, people flow over the landscapelooking for the maximum utility. The movement surfaces are the response to a chained succession of events describing the way a person moves from one destination to another passing through the mostaffine trajectory to his interest. The three construction phases of this modelling approach (exploration,reasoning and prediction) are presented in this paper. The model was implemented in Protégé and aJava application was developed to generate the movement surface based on a recreational scenario.The results had shown the opportunity to apply our approach to optimise the accessibility of recreational areas according to the preferences of the users of that location.

Definición de un Modelo Edafogeomorfológico para la Identificación de Necesidades de Manejo y Recuperación de Suelos a Nivel Local. Caso Cuenca Cañada La Gorda, Machiques Colón, Estado Zulia, Venezuela.

El objetivo de este trabajo es generar un modelo Edafogeomorfológico útil en la identificación de necesidades de manejo de suelos, se realizó un estudio en el área de la cuenca Cañada La Gorda Machiques-Colón, estado Zulia, Venezuela, caracterizada por un clima tropical de condición subhúmeda, con duración del periodo de crecimiento (DPC) de 230 días, régimen de humedad Ustic y de temperatura Isohipertémico. Se empleó el enfoque de la ecuación factorial de formación de suelos para el análisis y descripción biofísica de los factores a lo largo de una carena. El relieve caracterizado a partir de fotografías aéreas, imágenes de satélites y de chequeos sistemático mediante transectos en el sentido del flujo del escurrimiento; la vegetación a través del uso de la tierra, la cobertura vegetal, la identificación de las especies dominantes a partir de sus nombres vernáculos y la definición de indicadores de vegetales (Iv). Los suelos fueron descritos y clasificados según la Taxonomía de suelos y valorados mediante el modelo paramétricode Riquier et al. (1970) para determinar el índice de productividad (Ip). Se caracterizaron dos paisajes gemorfológicos: Colinar (C) y Valle (V), seis posiciones geomorfológicas entre ambos paisajes definidas por la sucesión de relieves en el sentido de la pendiente: Tope de colina-loma (TC), mesa conservada (MC), vertientes de mesa alta (VA), media (VM), baja (VB) y valle intracolinar (VI); e igual número de perfiles de suelos representativos, los cuales mostraron edafogénesis muy avanzada con Ip inferiores a 8% en todas las posiciones, exceptuando la VB, con una productividad de 13%. El uso de la tierra es a base de pastoreo semi-intensivo de plantas forrajeras introducidas. Las formaciones vegetales predominante fueron los matorrales y arbustales dispersos, acompañados con restos de una selva tropófila fuertemente afectada por la extracción forestal y la conversión en áreas de pastoreo. Se identificaron 8 Iv, asociados fuertemente con condiciones de físicas e hidrológicas del suelo. El alto impacto de las actividades humanas sobre el suelo y vegetación, expresado a través de los procesos de erosión activa, la ausencia de áreas boscosas y la baja productividad de los sistemas de ganadería reportada para la zona, señalan la necesidad de reorientación del uso actual de la tierra, para lo cual se plantean alternativas como la incorporación de bosques protectores y sistemas agrosilvopastoriles In order to generate an Edaphogeomorphological model to be used for the identification of management requirements of soils, a study was carried out in the area of the Cañada La Gorda watershed, Machiques Colon, Zulia State with a tropical climate, subsumid conditions with a growing period of 230 days, an Ustic soil moisture and Isohypertermic regimes. The soils factorial equation approach was used for the analisis and description of the factors of soil formation throughout a soil catena. Relief was characterized through aerial photographs, satellite images and systematic checks of transects drawn in the sense of surface runoff and also taking into account geomorphological features. Vegetation cover and land use were described and vegetation components were indified by its local names to defined vegetations indicators (VI) for the local conditions. Soils were described and classified according to soil taxonomy and valued by means of a parametric model proposed by Riquier et al, (1970) for determining the productivity index (PI). Two geomorphological landscapes were defined: Hilly and Valley with six positions within the landscapes: hilltop (round or elongated), preserved tableland summit, slopes of high, medium and low tableland and valleys between hills. Representative soils of each position were studied showing a highly advanced degree of edaphogenesis with PI values below 8% in all positions except the valleys with a PI of 13%. Land use type is based on semi intensive pasturing of introduced forage species, with a vegetation of brushwood and scattered shrubs, with some trees relicts of woods affected by timber extraction and turn to grassland Eight VI were identified, highly associated to local physical and hidrological soil conditions. The enormous impact of human activity on soils and vegetation as shown by active erosion processes and absence of wooded areas and the low productivity of livestock systems reported for the area, indicates the necessity of a reorientation of the present land use introducing alternatives like the incorporation of protective woods and agrosilvopastoral management systems.

Comparison of fractal dimensions based on segmented NDVI fields obtained from different remote sensors.

Satellite image data have become an important source of information for monitoring vegetation and mapping land cover at several scales. Beside this, the distribution and phenology of vegetation is largely associated with climate, terrain characteristics and human activity. Various vegetation indices have been developed for qualitative and quantitative assessment of vegetation using remote spectral measurements. In particular, sensors with spectral bands in the red (RED) and near-infrared (NIR) lend themselves well to vegetation monitoring and based on them [(NIR - RED) / (NIR + RED)] Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has been widespread used. Given that the characteristics of spectral bands in RED and NIR vary distinctly from sensor to sensor, NDVI values based on data from different instruments will not be directly comparable. The spatial resolution also varies significantly between sensors, as well as within a given scene in the case of wide-angle and oblique sensors. As a result, NDVI values will vary according to combinations of the heterogeneity and scale of terrestrial surfaces and pixel footprint sizes. Therefore, the question arises as to the impact of differences in spectral and spatial resolutions on vegetation indices like the NDVI. The aim of this study is to establish a comparison between two different sensors in their NDVI values at different spatial resolutions.

La Planificación de Áreas Mineras en Declive : Una respuesta multidimensional = Planning Declining Mining Areas. A multidimensional response

La actividad minera tiene un gran impacto sobre el territorio, probablemente más que ninguna otra de las actividades humanas, ya que transforma el espacio en todas sus dimensiones: ecológica, ambiental, social y económica. Cuando la reducción de la rentabilidad de la explotación conduce al cierre de ésta, la repercusión sobre su entorno puede llegar a ser brutal. Pero las explotaciones mineras son muy distintas entre ellas y los efectos que su abandono producen sobre el espacio en la que se enclavan pueden ser diversos, por lo que la decisión sobre el futuro de estas áreas no es simple y evidente. Aquí se propone desarrollar una propuesta de clasificación tipológica de las minas y sus regiones con el objetivo de determinar las estrategias de intervención más adecuadas para el futuro de estos espacios y sus habitantes. En concreto se busca diferenciar los conceptos de Mina, Parque Minero, Espacio Minero y Región Minera, todos ellos fruto de la interacción de la huella de la actividad minera con el medio físico, los enclaves urbanizados, y la estructura socioeconómica de la región en la que se enclavan. Mining activity is having a great impact on the territory, probably more than any other human activity, which transforms the space in all of its dimensions, ecological, environmental, social and economic. When reducing the profitability of the operation leads to the conclusion thereof, the impact on the environment can be brutal. But mining are very different between them and the effects they produce on their abandonment in space that interlock can be diverse, so the decision on the future of these areas is not simple and obvious. This proposal aims to develop a typological classification of mines and their regions in order to determine the most appropriate intervention strategies for the future of these spaces and their inhabitants. Specifically, it seeks to differentiate the concepts of Mine, Mining Park, Space Miner and Mining Region, all the result of the interaction of the mining footprint with the physical environment, the urbanized enclaves, and the socio-economic structure of the region which interlock. El presente libro reúne las ponencias presentadas por los investigadores de la red REUSE dentro del 1er Simposio de Reutilización del Espacio Minero; evento organizado por la Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG) en Belo Horizonte, entre el 1 y el 3 de octubre de 2012, en el marco del 1er Seminario Internacional de Reconversión de Territorios. La red REUSE es una red realizada gracias a la financiación del programa CYTED

Comparison of NDVI fields obtained from different remote sensors

Satellite image data have become an important source of information for monitoring vegetation and mapping land cover at several scales. Beside this, the distribution and phenology of vegetation is largely associated with climate, terrain characteristics and human activity. Various vegetation indices have been developed for qualitative and quantitative assessment of vegetation using remote spectral measurements. In particular, sensors with spectral bands in the red (RED) and near-infrared (NIR) lend themselves well to vegetation monitoring and based on them [(NIR - RED) / (NIR + RED)] Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has been widespread used. Given that the characteristics of spectral bands in RED and NIR vary distinctly from sensor to sensor, NDVI values based on data from different instruments will not be directly comparable. The spatial resolution also varies significantly between sensors, as well as within a given scene in the case of wide-angle and oblique sensors. As a result, NDVI values will vary according to combinations of the heterogeneity and scale of terrestrial surfaces and pixel footprint sizes. Therefore, the question arises as to the impact of differences in spectral and spatial resolutions on vegetation indices like the NDVI and their interpretation as a drought index. During 2012 three locations (at Salamanca, Granada and Córdoba) were selected and a periodic pasture monitoring and botanic composition were achieved. Daily precipitation, temperature and monthly soil water content were measurement as well as fresh and dry pasture weight. At the same time, remote sensing images were capture by DEIMOS-1 and MODIS of the chosen places. DEIMOS-1 is based on the concept Microsat-100 from Surrey. It is conceived for obtaining Earth images with a good enough resolution to study the terrestrial vegetation cover (20x20 m), although with a great range of visual field (600 km) in order to obtain those images with high temporal resolution and at a reduced cost. By contranst, MODIS images present a much lower spatial resolution (500x500 m). The aim of this study is to establish a comparison between two different sensors in their NDVI values at different spatial resolutions. Acknowledgements. This work was partially supported by ENESA under project P10 0220C-823. Funding provided by Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN) through project no. MTM2009-14621 and i-MATH No. CSD2006-00032 is greatly appreciated.

Análisis y modelización de la dinámica emergente durante el proceso de difusión de información en las redes sociales de internet

Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.

Evaluación cuantitativa de pérdidas por peligros geológicos. Caso del archipiélago de Canarias: Inundaciones, sismicidad y vulcanismo

Existe una creciente preocupación por las catástrofes de origen natural que están por llegar, motivo por el que se están realizando estudios desde prácticamente todas las ramas de la ciencia. La razón para ello se puede encontrar en el miedo a que los eventos futuros puedan dificultar las actividades humanas, aunque no es el único factor. Por todo ello, se produce una dispersión muy importante incluso en los conceptos más elementales como qué debe ser considerado o cómo debe llamarse y catalogarse uno u otro elemento. En consecuencia, los métodos para comprender los riesgos naturales también son muy diferentes, rara vez encontrándose enfoques realmente multidisciplinares. Se han realizado algunos esfuerzos para crear un marco de entendimiento común como por ejemplo, la "Directiva sobre inundaciones" o, más recientemente, la Directiva Inspire. Las entidades aseguradoras y reaseguradoras son un actor importante entre los muchos involucrados en los estudios de riesgos. Su interés radica en el hecho de que terminan pagando la mayor parte de la factura, si no toda. Pero, a cuánto puede ascender esa factura, no es una pregunta fácil de responder aún en casos muy concretos, y sin embargo, es la pregunta que constantemente se plantea por parte de los tomadores de decisiones a todos los niveles. Este documento resume las actividades de investigación que han llevado a cabo al objeto de sentar un marco de referencia, implementando de enfoques numéricos capaces de hacer frente a algunas de las cuestiones más relevantes que se encuentran en casi todos los estudios de riesgos naturales, ensayando conceptos de manera pragmática. Para ello, se escogió un lugar experimental de acuerdo a diferentes criterios, como la densidad de población, la facilidad de proporcionar los límites geográficos claros, la presencia de tres de los procesos geológicos más importantes (inundaciones, terremotos y vulcanismo) y la disponibilidad de datos. El modelo aquí propuesto aprovecha fuentes de datos muy diversas para evaluar los peligros naturales, poniendo de relieve la necesidad de un enfoque multidisciplinar y emplea un catálogo de datos único, unificado, independiente (no orientado), coherente y homogéneo para estimar el valor de las propiedades. Ahora bien, los datos se explotan de manera diferente según cada tipo de peligro, manteniendo sin variación los conceptos subyacentes. Durante esta investigación, se ha encontrado una gran brecha en la relación entre las pérdidas reales y las probabilidades del peligro, algo contrario a lo que se ha pensado que debía ser el comportamiento más probable de los riesgos naturales, demostrando que los estudios de riesgo tienen vida útil muy limitada. En parte debido ello, el modelo propuesto en este estudio es el de trabajar con escenarios, fijando una probabilidad de ocurrencia, lo que es contrario al modelo clásico de evaluar funciones continuas de riesgo. Otra razón para abordar la cuestión mediante escenarios es forzar al modelo para proporcionar unas cifras creíbles de daño máximo fijando cuestiones como la ubicación espacial de un evento y sus probabilidades, aportando una nueva visión del "peor escenario posible” de probabilidad conocida. ABSTRACT There is a growing concern about catastrophes of natural origin about to come hence many studies are being carried out from almost any science branch. Even though it is not the only one, fear for the upcoming events that might jeopardize any given human activity is the main motive. A forking effect is therefore heavily present even on the basic concepts of what is to be considered or how should it be named and catalogued; as a consequence, methods towards understanding natural risks also show great differences and a multidisciplinary approach has seldomly been followed. Some efforts were made to create a common understanding of such a matter, the “Floods Directive” or more recently the Inspire Directive, are a couple of examples. The insurance sector is an important actor among the many involved. Their interest relies on the fact that, eventually, they pay most of the bill if not all. But how much could that be is not an easy question to be answerd even in a very specific case, and it is almost always the question posed by decision makers at all levels. This document summarizes research activities that have being carried out in order to put some solid ground to be followed, implementing numerical approaches that are capable of coping with some of the most relevant issues found in almost all natural risk studies, testing concepts pragmatically. In order to do so, an experimental site was selected according to different criteria, such as population density, the ease of providing clear geographical boundaries, the presence of three of the most important geological processes (floods, earthquakes and volcanism) and data availability. The model herein proposed takes advantage of very diferent data sources in the assessment of hazard, pointing out how a multidisciplinary approach is needed, and uses only one unified, independent, consistent, homogeneous (non objective driven) source for assessing property value. Data is exploited differently according to each hazard type, but the underlying concepts remain the same. During this research, a deep detachment was found between actual loss and hazard chances, contrarily to what has been thought to be the most likely behaviour of natural hazards, proving that risk studies have a very limited lifespan. Partially because of such finding, the model in this study addresses scenarios with fixed probability of occurrence, as opposed to studying a continuous hazard function as usually proposed. Another reason for studying scenarios was to force the model to provide a reliable figure after a set of given parameters where fixed, such as the spatial location of an event and its chances, so the “worst case” of a given return period could be found.

Advances in technologies and techniques for ambient intelligence

Human activity attracting a lot of research activity in several fields including the use of wireless sensors, positioning technologies and techniques, embedded computing, remote sensing and energy management among others. There are a number of applications where the results of those investigations can be applied, including ambient intelligence to support human activity, particularly the elderly and disabled people. Ambient intelligence is a new paradigm for the information and communications technologies where the electronic/digital environment takes care of the people presence and their needs, becoming an active, adaptive and responsive environment.