Intereses exógenos y resistencia ciudadana en la transformación físicosocial de un asentamiento auto-producido de Dakar (2005-2011)

La presión sobre el acceso a la tierra en la península de Dakar, Senegal, ha generado un proceso de transformación físico-social del mayor asentamiento auto-producido de la periferia urbana de Dakar (Pikine Irregular Sur) en el periodo 2005-2011. Esta investigación se propone analizar en qué medida las acciones llevadas a cabo: i) satisfacen o no el sistema integral de necesidades de los afectados (Demanda); ii) favorecen la implicación de los afectados o, por el contrario, fortalecen las estructuras de poder dominantes (Oferta), y iii) promueven o no la autonomía económica, la sostenibilidad ambiental, la equidad social y la legitimidad de los actores que participan (Entorno). La investigación se ha llevado a cabo por el método de estudio de casos, mediante un proceso de recogida de información participativo, articulado de abajo hacia arriba, en el que han participado 196 personas; la información recogida se ha procesado mediante la utilización de dos herramientas de análisis de realidades complejas: flujo de programa y sistema funcional. Los resultados del estudio de los casos 1 y 2 muestran que las acciones se han llevado a cabo en beneficio de los intereses de los mercados y de los actores que toman las decisiones y gestionan los recursos, incrementando la dependencia económica, empobreciendo a los directamente afectados y fragmentando su tejido social, promoviendo un desarrollo urbano desequilibrado, disperso y segregado, y deslegitimando a las instituciones involucradas. En el estudio del caso 3, en cambio, se verifica que la acción se ha llevado a cabo en beneficio de los intereses de los directamente afectados, utilizando recursos endógenos, fortaleciendo su tejido social, promoviendo un desarrollo urbano concentrado e inclusivo, e incrementando la legitimidad de las instituciones involucradas. El análisis cruzado de los resultados muestra que la pobreza, la exclusión social y la precariedad habitacional, en el contexto específico de la periferia de Dakar, no son un problema de falta de recursos, sino de falta de ética por parte de quienes gestionan y financian los procesos de transformación físico-social, y de falta de voluntad por parte de las autoridades de implicar a los ciudadanos, y en particular a los directamente afectados, en los procesos de toma de decisiones de las acciones y los programas que les afectan. Finalmente se concluye que no se trata de luchar contra la pobreza, sino de luchar contra los sistemas injustos que generan la pobreza y la exclusión. ABSTRACT The pressure on the access to land in the area of Dakar, Senegal, has generated a physical/social transformation process in the largest self-produced settlement in the urban periphery of Dakar (South Irregular Pikine), in the period 2005-2011. This research aims to analyze to what extent the actions carried out: i) satisfy the integral needs of the affected population (Demand), ii) encourage the involvement of those affected or otherwise strengthen dominant power structures (Supply), and iii) promote or inhibit economic autonomy, environmental sustainability, social equity and legitimacy of the actors involved (Environment). The research was conducted by the case study method. 196 people participated in a bottom-up participatory process of information gathering. The information collected was processed using two custom tools aimed to analyse complex systems: the program flow and the functional system. The results of case studies 1 and 2 show that the actions were carried out in the best interest of the markets and the actors who made decisions and managed resources, increasing economic dependence, impoverishing those directly affected and fragmenting their social network by promoting an unbalanced, dispersed and segregated urban development, and de-legitimizing the institutions involved in the process. On the contrary, in the case study 3 it is verified that the action has been carried out on behalf of the interests of those directly affected, using endogenous resources, strengthening the social network, promoting a focused and inclusive urban development, and increasing legitimacy of the institutions involved. The comparative analysis of the results shows that poverty, social exclusion and precarious housing in South Irregular Pikine are not a problem of lack of resources but of unethical behaviour of those who manage and finance physical and social transformation processes, as well as unwillingness on the part of the authorities to involve citizens in the decision making processes for the actions and programs that affect them. Finally we conclude that the enemy to fight against is not poverty but unfair systems that generate poverty and exclusion. RÉSUMÉ La pression sur le foncier dans la presqu'île de Dakar, au Sénégal, a généré un processus de transformation physico-sociale du plus grand établissement auto-produit de la périphérie urbaine de Dakar (Pikine Irrégulier Sud), durant la période 2005-2011. Cette recherche vise à analyser dans quelle mesure les actions menées: i) répondent ou non à l’ensemble des besoins intégrales des personnes concernés (Demande), ii) encouragent l'implication des concernées ou au contraire renforcent les structures de pouvoir dominant (Offre), et iii) favorisent ou non l'autonomie économique, la durabilité environnementale, l'équité sociale et la légitimité des acteurs concernés (Contexte). La recherche a été menée par la méthode des études de cas, par un processus de collecte d'information participative articulée du bas vers le haut dans lequel ont participé 196 personnes. Les informations recueillies ont été traitées à l'aide de deux outils d'analyse de réalités complexes: le système fonctionnel et le flux de programme. Les résultats de l'étude de cas 1 et 2 montrent que les actions ont été menées au profit des intérêts des marchés et des acteurs qui prennent les décisions et gèrent les ressources, augmentant la dépendance économique, appauvrissant ceux qui sont directement concernés et fragmentant leur tissu social, encourageant un développement urbain déséquilibré, dispersé et ségrégé, et délégitimant les institutions concernées. Dans l'étude de cas 3, cependant, il est vérifié que l'action a été menée au profit des intérêts de ceux qui sont directement concernés, en utilisant des ressources endogènes, en renforçant son tissu social, en encourageant un développement urbain concentré et inclusif, et en augmentant la légitimité des institutions concernées. L'analyse comparée des résultats montre que la pauvreté, l'exclusion sociale et le logement précaire, dans le contexte spécifique de la banlieue de Dakar, ne sont pas un problème de manque de ressources, mais de manque d'éthique de la part de ceux qui gèrent et financent les processus de transformation physico-sociale, et de manque de volonté de la part des autorités d'impliquer les citoyens, en particulier ceux qui sont directement concernés, dans le processus de prise de décision des actions et des programmes qui les impliquent. Finalement, on conclut qu'il ne s'agit pas de lutter contre la pauvreté, mais de lutter contre les systèmes injustes qui produisent la pauvreté et l'exclusion.

VISIONS Vehicular communication Improvement : solution based on IMS Operational Nodes and Services

Digital services and communications in vehicular scenarios provide the essential assets to improve road transport in several ways like reducing accidents, improving traffic efficiency and optimizing the transport of goods and people. Vehicular communications typically rely on VANET (Vehicular Ad hoc Networks). In these networks vehicles communicate with each other without the need of infrastructure. VANET are mainly oriented to disseminate information to the vehicles in certain geographic area for time critical services like safety warnings but present very challenging requirements that have not been successfully fulfilled nowadays. Some of these challenges are; channel saturation due to simultaneous radio access of many vehicles, routing protocols in topologies that vary rapidly, minimum quality of service assurance and security mechanisms to efficiently detect and neutralize malicious attacks. Vehicular services can be classified in four important groups: Safety, Efficiency, Sustainability and Infotainment. The benefits of these services for the transport sector are clear but many technological and business challenges need to be faced before a real mass market deployment. Service delivery platforms are not prepared for fulfilling the needs of this complex environment with restrictive requirements due to the criticism of some services To overcome this situation, we propose a solution called VISIONS “Vehicular communication Improvement: Solution based on IMS Operational Nodes and Services”. VISIONS leverages on IMS subsystem and NGN enablers, and follows the CALM reference Architecture standardized by ISO. It also avoids the use of Road Side Units (RSUs), reducing complexity and high costs in terms of deployment and maintenance. We demonstrate the benefits in the following areas: 1. VANET networks efficiency. VISIONS provide a mechanism for the vehicles to access valuable information from IMS and its capabilities through a cellular channel. This efficiency improvement will occur in two relevant areas: a. Routing mechanisms. These protocols are responsible of carrying information from a vehicle to another (or a group of vehicles) using multihop mechanisms. We do not propose a new algorithm but the use of VANET topology information provided through our solution to enrich the performance of these protocols. b. Security. Many aspects of security (privacy, key, authentication, access control, revocation mechanisms, etc) are not resolved in vehicular communications. Our solution efficiently disseminates revocation information to neutralize malicious nodes in the VANET. 2. Service delivery platform. It is based on extended enablers, reference architectures, standard protocols and open APIs. By following this approach, we reduce costs and resources for service development, deployment and maintenance. To quantify these benefits in VANET networks, we provide an analytical model of the system and simulate our solution in realistic scenarios. The simulations results demonstrate how VISIONS improves the performance of relevant routing protocols and is more efficient neutralizing security attacks than the widely proposed solutions based on RSUs. Finally, we design an innovative Social Network service based in our platform, explaining how VISIONS facilitate the deployment and usage of complex capabilities. RESUMEN Los servicios digitales y comunicaciones en entornos vehiculares proporcionan herramientas esenciales para mejorar el transporte por carretera; reduciendo el número de accidentes, mejorando la eficiencia del tráfico y optimizando el transporte de mercancías y personas. Las comunicaciones vehiculares generalmente están basadas en redes VANET (Vehicular Ad hoc Networks). En dichas redes, los vehículos se comunican entre sí sin necesidad de infraestructura. Las redes VANET están principalmente orientadas a difundir información (por ejemplo advertencias de seguridad) a los vehículos en determinadas zonas geográficas, pero presentan unos requisitos muy exigentes que no se han resuelto con éxito hasta la fecha. Algunos de estos retos son; saturación del canal de acceso de radio debido al acceso simultáneo de múltiples vehículos, la eficiencia de protocolos de encaminamiento en topologías que varían rápidamente, la calidad de servicio (QoS) y los mecanismos de seguridad para detectar y neutralizar los ataques maliciosos de manera eficiente. Los servicios vehiculares pueden clasificarse en cuatro grupos: Seguridad, Eficiencia del tráfico, Sostenibilidad, e Infotainment (información y entretenimiento). Los beneficios de estos servicios para el sector son claros, pero es necesario resolver muchos desafíos tecnológicos y de negocio antes de una implementación real. Las actuales plataformas de despliegue de servicios no están preparadas para satisfacer las necesidades de este complejo entorno con requisitos muy restrictivos debido a la criticidad de algunas aplicaciones. Con el objetivo de mejorar esta situación, proponemos una solución llamada VISIONS “Vehicular communication Improvement: Solution based on IMS Operational Nodes and Services”. VISIONS se basa en el subsistema IMS, las capacidades NGN y es compatible con la arquitectura de referencia CALM estandarizado por ISO para sistemas de transporte. También evita el uso de elementos en las carreteras, conocidos como Road Side Units (RSU), reduciendo la complejidad y los altos costes de despliegue y mantenimiento. A lo largo de la tesis, demostramos los beneficios en las siguientes áreas: 1. Eficiencia en redes VANET. VISIONS proporciona un mecanismo para que los vehículos accedan a información valiosa proporcionada por IMS y sus capacidades a través de un canal de celular. Dicho mecanismo contribuye a la mejora de dos áreas importantes: a. Mecanismos de encaminamiento. Estos protocolos son responsables de llevar información de un vehículo a otro (o a un grupo de vehículos) utilizando múltiples saltos. No proponemos un nuevo algoritmo de encaminamiento, sino el uso de información topológica de la red VANET a través de nuestra solución para enriquecer el funcionamiento de los protocolos más relevantes. b. Seguridad. Muchos aspectos de la seguridad (privacidad, gestión de claves, autenticación, control de acceso, mecanismos de revocación, etc) no están resueltos en las comunicaciones vehiculares. Nuestra solución difunde de manera eficiente la información de revocación para neutralizar los nodos maliciosos en la red. 2. Plataforma de despliegue de servicios. Está basada en capacidades NGN, arquitecturas de referencia, protocolos estándar y APIs abiertos. Siguiendo este enfoque, reducimos costes y optimizamos procesos para el desarrollo, despliegue y mantenimiento de servicios vehiculares. Para cuantificar estos beneficios en las redes VANET, ofrecemos un modelo de analítico del sistema y simulamos nuestra solución en escenarios realistas. Los resultados de las simulaciones muestran cómo VISIONS mejora el rendimiento de los protocolos de encaminamiento relevantes y neutraliza los ataques a la seguridad de forma más eficientes que las soluciones basadas en RSU. Por último, diseñamos un innovador servicio de red social basado en nuestra plataforma, explicando cómo VISIONS facilita el despliegue y el uso de las capacidades NGN.

Contribution to proactivity in mobile context-aware recommender systems

Los sistemas de recomendación son potentes herramientas de filtrado de información que permiten a usuarios solicitar sugerencias sobre ítems que cubran sus necesidades. Tradicionalmente estas recomendaciones han estado basadas en opiniones de los mismos, así como en datos obtenidos de su consumo histórico o comportamiento en el propio sistema. Sin embargo, debido a la gran penetración y uso de los dispositivos móviles en nuestra sociedad, han surgido nuevas oportunidades en el campo de los sistemas de recomendación móviles gracias a la información contextual que se puede obtener sobre la localización o actividad de los usuarios. Debido a este estilo de vida en el que todo tiende a la movilidad y donde los usuarios están plenamente interconectados, la información contextual no sólo es física, sino que también adquiere una dimensión social. Todo esto ha dado lugar a una nueva área de investigación relacionada con los Sistemas de Recomendación Basados en Contexto (CARS) móviles donde se busca incrementar el nivel de personalización de las recomendaciones al usar dicha información. Por otro lado, este nuevo escenario en el que los usuarios llevan en todo momento un terminal móvil consigo abre la puerta a nuevas formas de recomendar. Sustituir el tradicional patrón de uso basado en petición-respuesta para evolucionar hacia un sistema proactivo es ahora posible. Estos sistemas deben identificar el momento más adecuado para generar una recomendación sin una petición explícita del usuario, siendo para ello necesario analizar su contexto. Esta tesis doctoral propone un conjunto de modelos, algoritmos y métodos orientados a incorporar proactividad en CARS móviles, a la vez que se estudia el impacto que este tipo de recomendaciones tienen en la experiencia de usuario con el fin de extraer importantes conclusiones sobre "qué", "cuándo" y "cómo" se debe notificar proactivamente. Con este propósito, se comienza planteando una arquitectura general para construir CARS móviles en escenarios sociales. Adicionalmente, se propone una nueva forma de representar el proceso de recomendación a través de una interfaz REST, lo que permite crear una arquitectura independiente de dispositivo y plataforma. Los detalles de su implementación tras su puesta en marcha en el entorno bancario español permiten asimismo validar el sistema construido. Tras esto se presenta un novedoso modelo para incorporar proactividad en CARS móviles. Éste muestra las ideas principales que permiten analizar una situación para decidir cuándo es apropiada una recomendación proactiva. Para ello se presentan algoritmos que establecen relaciones entre lo propicia que es una situación y cómo esto influye en los elementos a recomendar. Asimismo, para demostrar la viabilidad de este modelo se describe su aplicación a un escenario de recomendación para herramientas de creación de contenidos educativos. Siguiendo el modelo anterior, se presenta el diseño e implementación de nuevos interfaces móviles de usuario para recomendaciones proactivas, así como los resultados de su evaluación entre usuarios, lo que aportó importantes conclusiones para identificar cuáles son los factores más relevantes a considerar en el diseño de sistemas proactivos. A raíz de los resultados anteriores, el último punto de esta tesis presenta una metodología para calcular cuán apropiada es una situación de cara a recomendar de manera proactiva siguiendo el modelo propuesto. Como conclusión, se describe la validación llevada a cabo tras la aplicación de la arquitectura, modelo de recomendación y métodos descritos en este trabajo en una red social de aprendizaje europea. Finalmente, esta tesis discute las conclusiones obtenidas a lo largo de la extensa investigación llevada a cabo, y que ha propiciado la consecución de una buena base teórica y práctica para la creación de sistemas de recomendación móviles proactivos basados en información contextual. ABSTRACT Recommender systems are powerful information filtering tools which offer users personalized suggestions about items whose aim is to satisfy their needs. Traditionally the information used to make recommendations has been based on users’ ratings or data on the item’s consumption history and transactions carried out in the system. However, due to the remarkable growth in mobile devices in our society, new opportunities have arisen to improve these systems by implementing them in ubiquitous environments which provide rich context-awareness information on their location or current activity. Because of this current all-mobile lifestyle, users are socially connected permanently, which allows their context to be enhanced not only with physical information, but also with a social dimension. As a result of these novel contextual data sources, the advent of mobile Context-Aware Recommender Systems (CARS) as a research area has appeared to improve the level of personalization in recommendation. On the other hand, this new scenario in which users have their mobile devices with them all the time offers the possibility of looking into new ways of making recommendations. Evolving the traditional user request-response pattern to a proactive approach is now possible as a result of this rich contextual scenario. Thus, the key idea is that recommendations are made to the user when the current situation is appropriate, attending to the available contextual information without an explicit user request being necessary. This dissertation proposes a set of models, algorithms and methods to incorporate proactivity into mobile CARS, while the impact of proactivity is studied in terms of user experience to extract significant outcomes as to "what", "when" and "how" proactive recommendations have to be notified to users. To this end, the development of this dissertation starts from the proposal of a general architecture for building mobile CARS in scenarios with rich social data along with a new way of managing a recommendation process through a REST interface to make this architecture multi-device and cross-platform compatible. Details as regards its implementation and evaluation in a Spanish banking scenario are provided to validate its usefulness and user acceptance. After that, a novel model is presented for proactivity in mobile CARS which shows the key ideas related to decide when a situation warrants a proactive recommendation by establishing algorithms that represent the relationship between the appropriateness of a situation and the suitability of the candidate items to be recommended. A validation of these ideas in the area of e-learning authoring tools is also presented. Following the previous model, this dissertation presents the design and implementation of new mobile user interfaces for proactive notifications. The results of an evaluation among users testing these novel interfaces is also shown to study the impact of proactivity in the user experience of mobile CARS, while significant factors associated to proactivity are also identified. The last stage of this dissertation merges the previous outcomes to design a new methodology to calculate the appropriateness of a situation so as to incorporate proactivity into mobile CARS. Additionally, this work provides details about its validation in a European e-learning social network in which the whole architecture and proactive recommendation model together with its methods have been implemented. Finally, this dissertation opens up a discussion about the conclusions obtained throughout this research, resulting in useful information from the different design and implementation stages of proactive mobile CARS.

Incorporating proactivity to context-aware recommender systems for e-learning

Recommender systems in e-learning have proved to be powerful tools to find suitable educational material during the learning experience. But traditional user request-response patterns are still being used to generate these recommendations. By including contextual information derived from the use of ubiquitous learning environments, the possibility of incorporating proactivity to the recommendation process has arisen. In this paper we describe methods to push proactive recommendations to e-learning systems users when the situation is appropriate without being needed their explicit request. As a result, interesting learning objects can be recommended attending to the user?s needs in every situation. The impact of this proactive recommendations generated have been evaluated among teachers and scientists in a real e-learning social network called Virtual Science Hub related to the GLOBAL excursion European project. Outcomes indicate that the methods proposed are valid to generate such kind of recommendations in e-learning scenarios. The results also show that the users' perceived appropriateness of having proactive recommendations is high.

A combined algorithm for analyzing structural controllability and observability of complex networks

In this paper a combined algorithm for analyzing structural controllability and observability of complex networks is presented. The algorithm addresses the two fundamental properties to guarantee structural controllability of a system: the absence of dilations and the accessibility of all nodes. The first problem is reformulated as a Maximum Matching search and it is addressed via the Hopcroft- Karp algorithm; the second problem is solved via a new wiring algorithm. Both algorithms can be combined to efficiently determine the number of required controllers and observers as well as the new required connections in order to guarantee controllability and observability in real complex networks. An application to a Twitter social network with over 100,000 nodes illustrates the proposed algorithms.

Nuevos métodos y herramientas para la creación y utilización de recursos multimedia en la educación

La educación y los entornos educativos están en constante evolución. Tanto alumnos como educadores cambian de hábitos, de maneras de aprender, de gustos, de dispositivos que manejan y de aplicaciones que usan regularmente entre otras cosas. Todos estos cambios vienen acompañados y fomentados en gran medida por la evolución paralela que experimenta la tecnología, tanto software en los programas utilizados, como hardware en los dispositivos y capacidades de éstos. La educación debe también adaptarse a estos cambios, tanto personales como tecnológicos y sacar el mayor provecho de ellos. El uso de Sistemas de Gestión del Aprendizaje está muy extendido en todos los centros educativos. Estos sistemas poseen un gran número de características y funcionalidades que permiten desde la aplicación de un modelo didáctico totalmente tradicional en el que el profesor imparte un contenido y los alumnos lo reciben a uno totalmente innovador en el que ocurren procesos totalmente diferentes. Por otro lado, el potencial que ofrecen los recursos multimedia no ha sido completamente aprovechado en la educación y supone una gran oportunidad. Esta tesis doctoral propone un conjunto de métodos y herramientas para la creación y el uso de recursos multimedia en la educación. Para ello el desarrollo de esta tesis parte de la definición de un modelo didáctico social, colaborativo y centrado en el alumno que servirá de hilo conductor y que integrará los diferentes y métodos y herramientas estudiados y desarrollados. En un primer paso se identifican varias herramientas y métodos para el aula, tales son la grabación de clases, donde se crea y posteriormente se mejora un carrito portátil de grabación que da muy buen resultado, las herramientas de grabación de screencast y la videoconferencia. Estas herramientas además se integran en una plataforma colaborativa dando lugar a una arquitectura completa y escalable que permite la realización de dichas actividades y la interconexión sencilla con el Sistema de Gestión del Aprendizaje. A continuación y ya en un entorno totalmente online se desarrolla una nueva plataforma de e-learning llamada Virtual Science Hub (ViSH) que consta de cuatro funcionalidades principales, red social, videoconferencia, repositorio educativo y herramienta de autor. En esta plataforma se aplicaron técnicas de recomendación proactiva tanto de recursos educativos como de otros usuarios similares. Por último se validó el modelo educativo completo usando algunas de las herramientas identificadas y desarrolladas en dos escenarios diferentes con gran éxito. Finalmente, esta tesis discute las conclusiones obtenidas a lo largo de la extensa investigación llevada a cabo y que ha propiciado la consecución de una buena base teórica y práctica para la creación de herramientas y métodos para la generación y el uso de recursos multimedia en la educación. ABSTRACT Education and learning environments are constantly evolving. Students and educators change the things their habits, their ways of learning, the things they like or the devices and applications that they use regularly among other things. All these changes are accompanied and fostered by the parallel evolution that technology experiences, both in the software programs used as in the hardware and capabilities of these devices. Education must also adapt to these changes, both personal and technological and get the most out of them. Learning Management Systems are widely used in all educational centers. These systems have a large number of features and functionalities. They allow from the implementation of a traditional teaching model in which the teacher gives content and students receive it to one absolutely innovative teaching model where totally different processes occur. Furthermore, the potential of multimedia resources has not been fully exploited in education and can be a great opportunity. This thesis proposes a set of methods and tools for the creation and use of multimedia in education. The development of this thesis starts with the definition of a social, collaborative and learner-centered model, that serves as a common thread and that integrates different tools and methods studied and developed. In a first step, several tools and methods for the classroom are identified, such as recording, where a portable kit is created and then improved giving very good results, screencast recording and videoconferencing. These tools also are integrated into a collaborative platform resulting in a complete, scalable architecture that enables the execution of such activities and a simple interconnection with the Learning Management System. In an fully online environment a new e-learning platform called Virtual Science Hub (ViSH) is created. It consists of four main features that combine and complement each other, social network, videoconferencing, educational repository and authoring tool. In this platform proactive recommendation of both educational resources and similar users is applied. In a last step the entire educational model using some of the tools identified and developed is successfully validated in two different scenarios. Finally, this thesis discusses the findings obtained during the extensive research carried out and has led to the achievement of a good theoretical and practical basis for the development of tools and methods for the generation and use of multimedia in education.

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.

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.

Virtual science hub: an open source platform to enrich science teaching

This paper presents the Virtual Science Hub platform. It is an open source platform that combines a social network, an e-learning authoring tool, a videoconference service and a learning object repository for science teaching enrichment. These four main functionalities fit very well together. The platform was released in April 2012 and since then it has not stopped growing. Finally we present the results of the surveys conducted and the statistics gathered to validate this approach.

How can irrigated agriculture adapt to climate change? Insights from the Guadiana Basin in Spain

Climate change is already affecting many natural systems and human environments worldwide, like the semiarid Guadiana Basin in Spain. This paper illustrates a systematic analysis of climate change adaptation in the Guadiana irrigation farming region. The study applies a solution-oriented diagnostic framework structured along a series of sequential analytical steps. An initial stage integrates economic and hydrologic modeling to evaluate the effects of climate change on the agriculture and water sectors. Next, adaptation measures are identified and prioritized through a stakeholder-based multi-criteria analysis. Finally, a social network analysis identifies key actors and their relationships in climate change adaptation. The study shows that under a severe climate change scenario, water availability could be substantially decreased and drought occurrence will augment. In consequence, farmers will adapt their crops to a lesser amount of water and income gains will diminish, particularly for smallholder farms. Among the various adaptation measures considered, those related to private farming (new crop varieties and modern irrigation technologies) are ranked highest, whereas public-funded hard measures (reservoirs) are lowest and public soft measures (insurance) are ranked middle. In addition, stakeholders highlighted that the most relevant criteria for selecting adaptation plans are environmental protection, financial feasibility and employment creation. Nonetheless, the social network analysis evidenced the need to strengthen the links among the different stakeholder groups to facilitate the implementation of adaptation processes. In sum, the diagnostic framework applied in this research can be considered a valuable tool for guiding and supporting decision making in climate change adaptation and communicating scientific results.

RDSZ: an approach for lossless RDF stream compression

In many applications (like social or sensor networks) the in- formation generated can be represented as a continuous stream of RDF items, where each item describes an application event (social network post, sensor measurement, etc). In this paper we focus on compressing RDF streams. In particular, we propose an approach for lossless RDF stream compression, named RDSZ (RDF Differential Stream compressor based on Zlib). This approach takes advantage of the structural similarities among items in a stream by combining a differential item encoding mechanism with the general purpose stream compressor Zlib. Empirical evaluation using several RDF stream datasets shows that this combi- nation produces gains in compression ratios with respect to using Zlib alone.

Hybrid City. Learning to make cities through the daily use of the internet

The concept hybrid city responds to a series of real demands of liveability in cities in an information society as it integrates the physical and the virtual in an "augmented" reality by the everyday use of ICT and virtual social network.

Accessing and managing open medical resources in Africa over the Internet

Recent commentaries have proposed the advantages of using open exchange of data and informatics resources for improving health-related policies and patient care in Africa. Yet, in many African regions, both private medical and public health information systems are still unaffordable. Open exchange over the social Web 2.0 could encourage more altruistic support of medical initiatives. We have carried out some experiments to demonstrate the feasibility of using this approach to disseminate open data and informatics resources in Africa. After the experiments we developed the AFRICA BUILD Portal, the first Social Network for African biomedical researchers. Through the AFRICA BUILD Portal users can access in a transparent way to several resources. Currently, over 600 researchers are using distributed and open resources through this platform committed to low connections.

Herramienta web para la ayuda a la generación de consenso

En la actualidad encontramos una gran y creciente cantidad de información en las redes sociales. Esta información en su mayoría se encuentra desestructurada o no organizada de forma adecuada, esto produce que sea difícil alcanzar consensos en argumentaciones y además impide la rápida participación de nuevos agentes en las mismas. Se han estudiado diferentes soluciones para alcanzar consensos en áreas concretos y en su mayoría centrados en el entorno académico, sin embargo se pueden encontrar pocas aplicaciones que traten de acercarse a una solución dentro de un contexto abierto como son las redes sociales. El contexto de las redes sociales es complejo pues no existe un control sobre los usuarios, los hilos de argumentación pueden desvirtuarse y es complejo alcanzar consensos cuando no existe una figura de experto bien definida como suele ocurrir en el contexto académico. Este trabajo trata de crear una herramienta web en forma de red social, con una base en sistemas inteligentes que permita a los usuarios poder obtener suficiente información de una conversación minimizando el esfuerzo para poder participar activamente.---ABSTRACT---Nowadays a large and an increasing amount of information can be found on social networks. This information is mostly unstructured and not properly organized, which is a problem when conclusions are needed to reach a consensus in argumentations. In addition new participants can find difficulties to join argumentations. Different solutions have been studied to solve these problems focused in academic contexts, however few applications which attempt to solve these problems on social networks can be found. It is not a simple task to handle the complexity of arguments on a social network. Besides, the free context and the lack of control over users make reaching a consensus even harder. This academic work seeks to create a tool in the form of an intelligent systems based social networks which may allow users to minimize the effort needed to join and participate in an argumentation.

Presencia en Twitter de los candidatos a las elecciones madrileñas de 2015

Durante los últimos años ha aumentado la presencia de personas pertenecientes al mundo de la política en la red debido a la proliferación de las redes sociales, siendo Twitter la que mayor repercusión mediática tiene en este ámbito. El estudio del comportamiento de los políticos en Twitter y de la acogida que tienen entre los ciudadanos proporciona información muy valiosa a la hora de analizar las campañas electorales. De esta forma, se puede estudiar la repercusión real que tienen sus mensajes en los resultados electorales, así como distinguir aquellos comportamientos que tienen una mayor aceptación por parte de la la ciudadaná. Gracias a los avances desarrollados en el campo de la minería de textos, se poseen las herramientas necesarias para analizar un gran volumen de textos y extraer de ellos información de utilidad. Este proyecto tiene como finalidad recopilar una muestra significativa de mensajes de Twitter pertenecientes a los candidatos de los principales partidos políticos que se presentan a las elecciones autonómicas de Madrid en 2015. Estos mensajes, junto con las respuestas de otros usuarios, se han analizado usando algoritmos de aprendizaje automático y aplicando las técnicas de minería de textos más oportunas. Los resultados obtenidos para cada político se han examinado en profundidad y se han presentado mediante tablas y gráficas para facilitar su comprensión.---ABSTRACT---During the past few years the presence on the Internet of people related with politics has increased, due to the proliferation of social networks. Among all existing social networks, Twitter is the one which has the greatest media impact in this field. Therefore, an analysis of the behaviour of politicians in this social network, along with the response from the citizens, gives us very valuable information when analysing electoral campaigns. This way it is possible to know their messages impact in the election results. Moreover, it can be inferred which behaviours have better acceptance among the citizenship. Thanks to the advances achieved in the text mining field, its tools can be used to analyse a great amount of texts and extract from them useful information. The present project aims to collect a significant sample of Twitter messages from the candidates of the principal political parties for the 2015 autonomic elections in Madrid. These messages, as well as the answers received by the other users, have been analysed using machine learning algorithms and applying the most suitable data mining techniques. The results obtained for each politician have been examined in depth and have been presented using tables and graphs to make its understanding easier.