Sequenciamento de linhas de montagem múltiplas em ambiente de produção enxuta utilizando simulação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento experimental e simulação numérica de uma réplica térmica de placa de circuito impresso

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Economic analysis for sizing of sugarcane (Saccharum spp.) mechanized harvesting

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estimating outcomes in newborn infants using fuzzy logic

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estimação do risco de morte de recém-nascidos utilizando logica fuzzy tipo-2 intervalar

The main objective of the presented study is the development of a predictive interval type-2 fuzzy inference system in order to estimate the mortality risk for a newborn, to be used as an auxiliary tool for decision making in medical centers where there is a lack of professionals for this purpose and, afterwards, to compare its performance to a type-1 fuzzy system. The input variables were chosen due to their acquisition ‘simplicity, not involving any invasive tests, such as blood tests or other specific tests. The variables are easily obtained in the first few minutes of life: birth weight, gestational age at delivery, 5-minute Apgar score and previous report of stillbirth. Databases from the DATASUS were used to validate the model. 1351 records from the city of São José dos Campos, a mid-sized city in the São Paulo state’s countryside, were considered in this study. Finally, an analysis using the ROC curve was performed to estimate the model’s accuracy

Estimação do número de internações por doenças respiratórias utilizando lógica fuzzy tipo-2 intervalar

In this work was developed a fuzzy computational model type-2 predictive interval, using the software of the type-2 fuzzy MATLAB toolbox, the final idea is to estimate the number of hospitalizations of patients with respiratory diseases. The interest in the creation of this model is to assist in decision makeshift hospital environment, where there are no medical or professional equipment available to provide the care that the population need. It began working with the study of fuzzy logic, the fuzzy inference system and fuzzy toolbox. Through a real database provided by the Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) and Companhia de Tecnologia de Saneamento Básico (CETESB), was possible to start the model. The analyzed database is composed of the number of patients admitted with respiratory diseases a day for the public hospital in São José dos Campos, during the year 2009 and by factors such as PM10, SO2, wind and humidity. These factors were analyzed as input variables and, through these, is possible to get the number of admissions a day, which is the output variable of the model. For data analysis we used the fuzzy control method type-2 Mamdani. In the following steps the performance developed in this work was compared with the performance of the same model using fuzzy logic type-1. Finally, the validity of the models was estimated by the ROC curve

Avaliação da deposição e da agitação de calda em reservatórios de pulverizadores agrícolas utilizando uma análise numérica (CFD) e experimental

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEB

Análise estrutural e fadiga em prótese implanto-suportada unitária através do método dos elementos finitos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de software para avaliação dos desempenhos hidráulico e econômico de pivôs centrais

Pós-graduação em Agronomia (Proteção de Plantas) - FCA

Desenvolvimento de software para avaliação dos desempenhos hidráulico e econômico de pivôs centrais

Pós-graduação em Agronomia (Proteção de Plantas) - FCA

Communication Middleware for Distributed Hard Real-Time Systems in Java

Distributed real-time embedded systems are becoming increasingly important to society. More demands will be made on them and greater reliance will be placed on the delivery of their services. A relevant subset of them is high-integrity or hard real-time systems, where failure can cause loss of life, environmental harm, or significant financial loss. Additionally, the evolution of communication networks and paradigms as well as the necessity of demanding processing power and fault tolerance, motivated the interconnection between electronic devices; many of the communications have the possibility of transferring data at a high speed. The concept of distributed systems emerged as systems where different parts are executed on several nodes that interact with each other via a communication network. Java’s popularity, facilities and platform independence have made it an interesting language for the real-time and embedded community. This was the motivation for the development of RTSJ (Real-Time Specification for Java), which is a language extension intended to allow the development of real-time systems. The use of Java in the development of high-integrity systems requires strict development and testing techniques. However, RTJS includes a number of language features that are forbidden in such systems. In the context of the HIJA project, the HRTJ (Hard Real-Time Java) profile was developed to define a robust subset of the language that is amenable to static analysis for high-integrity system certification. Currently, a specification under the Java community process (JSR- 302) is being developed. Its purpose is to define those capabilities needed to create safety critical applications with Java technology called Safety Critical Java (SCJ). However, neither RTSJ nor its profiles provide facilities to develop distributed realtime applications. This is an important issue, as most of the current and future systems will be distributed. The Distributed RTSJ (DRTSJ) Expert Group was created under the Java community process (JSR-50) in order to define appropriate abstractions to overcome this problem. Currently there is no formal specification. The aim of this thesis is to develop a communication middleware that is suitable for the development of distributed hard real-time systems in Java, based on the integration between the RMI (Remote Method Invocation) model and the HRTJ profile. It has been designed and implemented keeping in mind the main requirements such as the predictability and reliability in the timing behavior and the resource usage. iThe design starts with the definition of a computational model which identifies among other things: the communication model, most appropriate underlying network protocols, the analysis model, and a subset of Java for hard real-time systems. In the design, the remote references are the basic means for building distributed applications which are associated with all non-functional parameters and resources needed to implement synchronous or asynchronous remote invocations with real-time attributes. The proposed middleware separates the resource allocation from the execution itself by defining two phases and a specific threading mechanism that guarantees a suitable timing behavior. It also includes mechanisms to monitor the functional and the timing behavior. It provides independence from network protocol defining a network interface and modules. The JRMP protocol was modified to include two phases, non-functional parameters, and message size optimizations. Although serialization is one of the fundamental operations to ensure proper data transmission, current implementations are not suitable for hard real-time systems and there are no alternatives. This thesis proposes a predictable serialization that introduces a new compiler to generate optimized code according to the computational model. The proposed solution has the advantage of allowing us to schedule the communications and to adjust the memory usage at compilation time. In order to validate the design and the implementation a demanding validation process was carried out with emphasis in the functional behavior, the memory usage, the processor usage (the end-to-end response time and the response time in each functional block) and the network usage (real consumption according to the calculated consumption). The results obtained in an industrial application developed by Thales Avionics (a Flight Management System) and in exhaustive tests show that the design and the prototype are reliable for industrial applications with strict timing requirements. Los sistemas empotrados y distribuidos de tiempo real son cada vez más importantes para la sociedad. Su demanda aumenta y cada vez más dependemos de los servicios que proporcionan. Los sistemas de alta integridad constituyen un subconjunto de gran importancia. Se caracterizan por que un fallo en su funcionamiento puede causar pérdida de vidas humanas, daños en el medio ambiente o cuantiosas pérdidas económicas. La necesidad de satisfacer requisitos temporales estrictos, hace más complejo su desarrollo. Mientras que los sistemas empotrados se sigan expandiendo en nuestra sociedad, es necesario garantizar un coste de desarrollo ajustado mediante el uso técnicas adecuadas en su diseño, mantenimiento y certificación. En concreto, se requiere una tecnología flexible e independiente del hardware. La evolución de las redes y paradigmas de comunicación, así como la necesidad de mayor potencia de cómputo y de tolerancia a fallos, ha motivado la interconexión de dispositivos electrónicos. Los mecanismos de comunicación permiten la transferencia de datos con alta velocidad de transmisión. En este contexto, el concepto de sistema distribuido ha emergido como sistemas donde sus componentes se ejecutan en varios nodos en paralelo y que interactúan entre ellos mediante redes de comunicaciones. Un concepto interesante son los sistemas de tiempo real neutrales respecto a la plataforma de ejecución. Se caracterizan por la falta de conocimiento de esta plataforma durante su diseño. Esta propiedad es relevante, por que conviene que se ejecuten en la mayor variedad de arquitecturas, tienen una vida media mayor de diez anos y el lugar ˜ donde se ejecutan puede variar. El lenguaje de programación Java es una buena base para el desarrollo de este tipo de sistemas. Por este motivo se ha creado RTSJ (Real-Time Specification for Java), que es una extensión del lenguaje para permitir el desarrollo de sistemas de tiempo real. Sin embargo, RTSJ no proporciona facilidades para el desarrollo de aplicaciones distribuidas de tiempo real. Es una limitación importante dado que la mayoría de los actuales y futuros sistemas serán distribuidos. El grupo DRTSJ (DistributedRTSJ) fue creado bajo el proceso de la comunidad de Java (JSR-50) con el fin de definir las abstracciones que aborden dicha limitación, pero en la actualidad aun no existe una especificacion formal. El objetivo de esta tesis es desarrollar un middleware de comunicaciones para el desarrollo de sistemas distribuidos de tiempo real en Java, basado en la integración entre el modelo de RMI (Remote Method Invocation) y el perfil HRTJ. Ha sido diseñado e implementado teniendo en cuenta los requisitos principales, como la predecibilidad y la confiabilidad del comportamiento temporal y el uso de recursos. El diseño parte de la definición de un modelo computacional el cual identifica entre otras cosas: el modelo de comunicaciones, los protocolos de red subyacentes más adecuados, el modelo de análisis, y un subconjunto de Java para sistemas de tiempo real crítico. En el diseño, las referencias remotas son el medio básico para construcción de aplicaciones distribuidas las cuales son asociadas a todos los parámetros no funcionales y los recursos necesarios para la ejecución de invocaciones remotas síncronas o asíncronas con atributos de tiempo real. El middleware propuesto separa la asignación de recursos de la propia ejecución definiendo dos fases y un mecanismo de hebras especifico que garantiza un comportamiento temporal adecuado. Además se ha incluido mecanismos para supervisar el comportamiento funcional y temporal. Se ha buscado independencia del protocolo de red definiendo una interfaz de red y módulos específicos. También se ha modificado el protocolo JRMP para incluir diferentes fases, parámetros no funcionales y optimizaciones de los tamaños de los mensajes. Aunque la serialización es una de las operaciones fundamentales para asegurar la adecuada transmisión de datos, las actuales implementaciones no son adecuadas para sistemas críticos y no hay alternativas. Este trabajo propone una serialización predecible que ha implicado el desarrollo de un nuevo compilador para la generación de código optimizado acorde al modelo computacional. La solución propuesta tiene la ventaja que en tiempo de compilación nos permite planificar las comunicaciones y ajustar el uso de memoria. Con el objetivo de validar el diseño e implementación se ha llevado a cabo un exigente proceso de validación con énfasis en: el comportamiento funcional, el uso de memoria, el uso del procesador (tiempo de respuesta de extremo a extremo y en cada uno de los bloques funcionales) y el uso de la red (consumo real conforme al estimado). Los buenos resultados obtenidos en una aplicación industrial desarrollada por Thales Avionics (un sistema de gestión de vuelo) y en las pruebas exhaustivas han demostrado que el diseño y el prototipo son fiables para aplicaciones industriales con estrictos requisitos temporales.

User-centric need-driven affect modeling for spoken conversational agents: design and evaluation

It is easy to get frustrated at spoken conversational agents (SCAs), perhaps because they seem to be callous. By and large, the quality of human-computer interaction is affected due to the inability of the SCAs to recognise and adapt to user emotional state. Now with the mass appeal of artificially-mediated communication, there has been an increasing need for SCAs to be socially and emotionally intelligent, that is, to infer and adapt to their human interlocutors’ emotions on the fly, in order to ascertain an affective, empathetic and naturalistic interaction. An enhanced quality of interaction would reduce users’ frustrations and consequently increase their satisfactions. These reasons have motivated the development of SCAs towards including socio-emotional elements, turning them into affective and socially-sensitive interfaces. One barrier to the creation of such interfaces has been the lack of methods for modelling emotions in a task-independent environment. Most emotion models for spoken dialog systems are task-dependent and thus cannot be used “as-is” in different applications. This Thesis focuses on improving this, in which it concerns computational modeling of emotion, personality and their interrelationship for task-independent autonomous SCAs. The generation of emotion is driven by needs, inspired by human’s motivational systems. The work in this Thesis is organised in three stages, each one with its own contribution. The first stage involved defining, integrating and quantifying the psychological-based motivational and emotional models sourced from. Later these were transformed into a computational model by implementing them into software entities. The computational model was then incorporated and put to test with an existing SCA host, a HiFi-control agent. The second stage concerned automatic prediction of affect, which has been the main challenge towards the greater aim of infusing social intelligence into the HiFi agent. In recent years, studies on affect detection from voice have moved on to using realistic, non-acted data, which is subtler. However, it is more challenging to perceive subtler emotions and this is demonstrated in tasks such as labelling and machine prediction. In this stage, we attempted to address part of this challenge by considering the roles of user satisfaction ratings and conversational/dialog features as the respective target and predictors in discriminating contentment and frustration, two types of emotions that are known to be prevalent within spoken human-computer interaction. The final stage concerned the evaluation of the emotional model through the HiFi agent. A series of user studies with 70 subjects were conducted in a real-time environment, each in a different phase and with its own conditions. All the studies involved the comparisons between the baseline non-modified and the modified agent. The findings have gone some way towards enhancing our understanding of the utility of emotion in spoken dialog systems in several ways; first, an SCA should not express its emotions blindly, albeit positive. Rather, it should adapt its emotions to user states. Second, low performance in an SCA may be compensated by the exploitation of emotion. Third, the expression of emotion through the exploitation of prosody could better improve users’ perceptions of an SCA compared to exploiting emotions through just lexical contents. Taken together, these findings not only support the success of the emotional model, but also provide substantial evidences with respect to the benefits of adding emotion in an SCA, especially in mitigating users’ frustrations and ultimately improving their satisfactions. Resumen Es relativamente fácil experimentar cierta frustración al interaccionar con agentes conversacionales (Spoken Conversational Agents, SCA), a menudo porque parecen ser un poco insensibles. En general, la calidad de la interacción persona-agente se ve en cierto modo afectada por la incapacidad de los SCAs para identificar y adaptarse al estado emocional de sus usuarios. Actualmente, y debido al creciente atractivo e interés de dichos agentes, surge la necesidad de hacer de los SCAs unos seres cada vez más sociales y emocionalmente inteligentes, es decir, con capacidad para inferir y adaptarse a las emociones de sus interlocutores humanos sobre la marcha, de modo que la interacción resulte más afectiva, empática y, en definitiva, natural. Una interacción mejorada en este sentido permitiría reducir la posible frustración de los usuarios y, en consecuencia, mejorar el nivel de satisfacción alcanzado por los mismos. Estos argumentos justifican y motivan el desarrollo de nuevos SCAs con capacidades socio-emocionales, dotados de interfaces afectivas y socialmente sensibles. Una de las barreras para la creación de tales interfaces ha sido la falta de métodos de modelado de emociones en entornos independientes de tarea. La mayoría de los modelos emocionales empleados por los sistemas de diálogo hablado actuales son dependientes de tarea y, por tanto, no pueden utilizarse "tal cual" en diferentes dominios o aplicaciones. Esta tesis se centra precisamente en la mejora de este aspecto, la definición de modelos computacionales de las emociones, la personalidad y su interrelación para SCAs autónomos e independientes de tarea. Inspirada en los sistemas motivacionales humanos en el ámbito de la psicología, la tesis propone un modelo de generación/producción de la emoción basado en necesidades. El trabajo realizado en la presente tesis está organizado en tres etapas diferenciadas, cada una con su propia contribución. La primera etapa incluyó la definición, integración y cuantificación de los modelos motivacionales de partida y de los modelos emocionales derivados a partir de éstos. Posteriormente, dichos modelos emocionales fueron plasmados en un modelo computacional mediante su implementación software. Este modelo computacional fue incorporado y probado en un SCA anfitrión ya existente, un agente con capacidad para controlar un equipo HiFi, de alta fidelidad. La segunda etapa se orientó hacia el reconocimiento automático de la emoción, aspecto que ha constituido el principal desafío en relación al objetivo mayor de infundir inteligencia social en el agente HiFi. En los últimos años, los estudios sobre reconocimiento de emociones a partir de la voz han pasado de emplear datos actuados a usar datos reales en los que la presencia u observación de emociones se produce de una manera mucho más sutil. El reconocimiento de emociones bajo estas condiciones resulta mucho más complicado y esta dificultad se pone de manifiesto en tareas tales como el etiquetado y el aprendizaje automático. En esta etapa, se abordó el problema del reconocimiento de las emociones del usuario a partir de características o métricas derivadas del propio diálogo usuario-agente. Gracias a dichas métricas, empleadas como predictores o indicadores del grado o nivel de satisfacción alcanzado por el usuario, fue posible discriminar entre satisfacción y frustración, las dos emociones prevalentes durante la interacción usuario-agente. La etapa final corresponde fundamentalmente a la evaluación del modelo emocional por medio del agente Hifi. Con ese propósito se llevó a cabo una serie de estudios con usuarios reales, 70 sujetos, interaccionando con diferentes versiones del agente Hifi en tiempo real, cada uno en una fase diferente y con sus propias características o capacidades emocionales. En particular, todos los estudios realizados han profundizado en la comparación entre una versión de referencia del agente no dotada de ningún comportamiento o característica emocional, y una versión del agente modificada convenientemente con el modelo emocional propuesto. Los resultados obtenidos nos han permitido comprender y valorar mejor la utilidad de las emociones en los sistemas de diálogo hablado. Dicha utilidad depende de varios aspectos. En primer lugar, un SCA no debe expresar sus emociones a ciegas o arbitrariamente, incluso aunque éstas sean positivas. Más bien, debe adaptar sus emociones a los diferentes estados de los usuarios. En segundo lugar, un funcionamiento relativamente pobre por parte de un SCA podría compensarse, en cierto modo, dotando al SCA de comportamiento y capacidades emocionales. En tercer lugar, aprovechar la prosodia como vehículo para expresar las emociones, de manera complementaria al empleo de mensajes con un contenido emocional específico tanto desde el punto de vista léxico como semántico, ayuda a mejorar la percepción por parte de los usuarios de un SCA. Tomados en conjunto, los resultados alcanzados no sólo confirman el éxito del modelo emocional, sino xv que constituyen además una evidencia decisiva con respecto a los beneficios de incorporar emociones en un SCA, especialmente en cuanto a reducir el nivel de frustración de los usuarios y, en última instancia, mejorar su satisfacción.

Métodos acotados de aplicación de reglas de evolución para la implementación de Sistemas P de Transición

La característica fundamental de la Computación Natural se basa en el empleo de conceptos, principios y mecanismos del funcionamiento de la Naturaleza. La Computación Natural -y dentro de ésta, la Computación de Membranas- surge como una posible alternativa a la computación clásica y como resultado de la búsqueda de nuevos modelos de computación que puedan superar las limitaciones presentes en los modelos convencionales. En concreto, la Computación de Membranas se originó como un intento de formular un nuevo modelo computacional inspirado en la estructura y el funcionamiento de las células biológicas: los sistemas basados en este modelo constan de una estructura de membranas que actúan a la vez como separadores y como canales de comunicación, y dentro de esa estructura se alojan multiconjuntos de objetos que evolucionan de acuerdo a unas determinadas reglas de evolución. Al conjunto de dispositivos contemplados por la Computación de Membranas se les denomina genéricamente como Sistemas P. Hasta el momento los Sistemas P sólo han sido estudiados a nivel teórico y no han sido plenamente implementados ni en medios electrónicos, ni en medios bioquímicos, sólo han sido simulados o parcialmente implementados. Por tanto, la implantación de estos sistemas es un reto de investigación abierto. Esta tesis aborda uno de los problemas que debe ser resuelto para conseguir la implantación de los Sistemas P sobre plataformas hardware. El problema concreto se centra en el modelo de los Sistemas P de Transición y surge de la necesidad de disponer de algoritmos de aplicación de reglas que, independientemente de la plataforma hardware sobre la que se implementen, cumplan los requisitos de ser no deterministas, masivamente paralelos y además su tiempo de ejecución esté estáticamente acotado. Como resultado se ha obtenido un conjunto de algoritmos (tanto para plataformas secuenciales, como para plataformas paralelas) que se adecúan a las diferentes configuraciones de los Sistemas P. ABSTRACT The main feature of Natural Computing is the use of concepts, principles and mechanisms inspired by Nature. Natural Computing and within it, Membrane Computing emerges as an potential alternative to conventional computing and as from the search for new models of computation that may overcome the existing limitations in conventional models. Specifically, Membrane Computing was created to formulate a new computational paradigm inspired by the structure and functioning of biological cells: it consists of a membrane structure, which acts as separators as well as communication channels, and within this structure are stored multisets of objects that evolve according to certain evolution rules. The set of computing devices addressed by Membrane Computing are generically known P systems. Up to now, no P systems have been fully implemented yet in electronic or biochemical means. They only have been studied in theory, simulated or partially implemented. Therefore, the implementation of these systems is an open research challenge. This thesis addresses one of the problems to be solved in order to deploy P systems on hardware platforms. This specific problem is focused on the Transition P System model and emerges from the need of providing application rules algorithms that independently on the hardware platform on which they are implemented, meets the requirements of being nondeterministic, massively parallel and runtime-bounded. As a result, this thesis has developed a set of algorithms for both platforms, sequential and parallel, adapted to all possible configurations of P systems.

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.