Confluências entre mito, literatura e direito em Édipo Rei, de Sófocles

Pós-graduação em Letras - IBILCE

Metacontingencies, Experimentation and Nonhumans: Searching for Conceptual and Methodological Advances

Metacontingency has been described as the functional relation between interlocking behavioral contingencies, plus their direct and immediate effect, called aggregated product, and a selecting event dependent of such effect, called cultural consequence. The metacontingencies analysis enables the discussion of human behavior complexity in social systems. In the present study, we aimed to review and discuss: (a) the importance of basic behavioral processes analysis for the comprehension of social human phenomena; (b) the necessity of constructing and improving metacontingencies experimental models; (c) the current state of metacontingencies experimental investigations in humans; (d) the use of animal models as a way to control the effects of verbal behavior, among other variables, over cultural selection; (e) a concrete and illustrative proposal of an animal model of metacontingencies.

Complement dependent early immunological responses during ex vivo xenoperfusion of hCD46/HLA-E double transgenic pig forelimbs with human blood.

BACKGROUND Besides α1,3-galactosyltransferase gene (GGTA1) knockout, several transgene combinations to prevent pig-to-human xenograft rejection are currently being investigated. In this study, the potential of combined overexpression of human CD46 and HLA-E to prevent complement- and NK-cell-mediated xenograft rejection was tested in an ex vivo pig-to-human xenoperfusion model. METHODS α1,3-Galactosyltransferase knockout heterozygous, hCD46/HLA-E double transgenic (transgenic) as well as wild-type pig forelimbs were ex vivo perfused with whole, heparinized human and autologous pig blood, respectively. Blood samples were analyzed for the production of porcine and/or human inflammatory cytokines as well as complement activation products. Biopsy samples were examined for deposition of human and porcine C3b/c, C4b/c, and C6 as well as CD62E (E-selectin) and CD106 (VCAM-1) expression. Apoptosis was measured in the porcine muscle tissue using TUNEL assays. Finally, the formation of thrombin-antithrombin (TAT) complexes was measured in EDTA plasma samples. RESULTS No hyperacute rejection was seen in this model. Extremity perfusions lasted for up to 12 h without increase in vascular resistance and were terminated due to continuous small blood losses. Plasma levels of porcine cytokines IL1β, IL-6, IL-8, IL-10, TNF-α, and MCP-1 as well as human complement activation markers C3a (P = 0.0002), C5a (P = 0.004), and soluble C5b-9 (P = 0.03) were lower in blood perfused through transgenic as compared to wild-type limbs. Human C3b/c, C4b/c, and C6 as well as CD62E and CD106 were deposited in tissue of wild-type limbs, but significantly lower levels (P < 0.0001) of C3b/c, C4b/c, and C6 deposition as well as CD62E and CD106 expression were detected in transgenic limbs perfused with human blood. Transgenic porcine tissue was protected from xenoperfusion-induced apoptosis (P < 0.0001). Finally, TAT levels were significantly lower (P < 0.0001) in transgenic limb as compared to wild-type limb xenoperfusions. CONCLUSION Transgenic hCD46/HLA-E expression clearly reduced humoral xenoresponses since all, the terminal pathway of complement activation, endothelial cell activation, muscle cell apoptosis, inflammatory cytokine production, as well as coagulation activation, were all downregulated. Overall, this model represents a useful tool to study early immunological responses during pig-to-human vascularized xenotransplantation in the absence of hyperacute rejection.

The two modes of an athlete: Dual-process theories in the field of sport

The goal of the present article is to introduce dual-process theories – in particular the default-interventionist model – as an overarching framework for attention-related research in sports. Dual-process theories propose that two different types of processing guide human behavior. Type 1 processing is independent of available working memory capacity (WMC), whereas Type 2 processing depends on available working memory capacity. We review the latest theoretical developments on dual-process theories and present evidence for the validity of dual-process theories from various domains. We demonstrate how existing sport psychology findings can be integrated within the dual-process framework. We illustrate how future sport psychology research might benefit from adopting the dual-process framework as a meta-theoretical framework by arguing that the complex interplay between Type 1 and Type 2 processing has to be taken into account in order to gain a more complete understanding of the dynamic nature of attentional processing during sport performance at varying levels of expertise. Finally, we demonstrate that sport psychology applications might benefit from the dual-process perspective as well: dual-process theories are able to predict which behaviors can be more successfully executed when relying on Type 1 processing and which behaviors benefit from Type 2 processing.

Los Diálogos sobre religión natural de Hume : el teísmo moral o la utopía de Cleantes

En este artículo procuro elucidar el vínculo que David Hume establece entre religión y moral en los Diálogos sobre religión natural (1779). A la luz de esta temática pueden diferenciarse tres especies de religión: el teísmo mitigado, la religión vulgar y el teísmo moral. La primera variedad evita toda injerencia en la vida moral de las personas, en tanto que las dos últimas aspiran a regular el comportamiento. Por otra parte, si tomamos en cuenta el criterio de su existencia efectiva, el agrupamiento cambia: sólo los dos primeros tipos se dan en la realidad empírica, mientras que el tercero es un mero paradigma especulativo. Para esta clasificación tripartita resulta esencial, además, la disquisición acerca de la naturaleza divina. Ahora, en el marco de esta taxonomía, mi hipótesis central es que para Hume el teísmo moral es un mero tipo ideal con el cual algunos teólogos fantasean.

Back to the future to revisit meanings

Tanto en los estudios sincrónicos como en los diacrónicos queda en evidencia que el español posee diferentes formas de expresar el tiempo futuro. Por ejemplo, la desinencia del futuro morfológico (-ré) alterna en el español actual con la perífrasis verbal ir+a+infinitivo tal y como se ve en los siguientes ejemplos de la variedad rioplatense: (1) CFK advirtió que "Vamos a sostener este modelo de crecimiento con todas las decisiones que haya que tomar" (Diario Digital 25-04-2012); (2) Rossi aseguró que votarán a favor de YPF unos doscientos diputados (La Nación 28-04-2012). Este hecho ha sido analizado por innumerables estudios y autores, muchos de los cuales se han aproximado a este tema desde la perspectiva variacionista que relaciona significados y contextos (Martínez 1987, Sedano 1994, Company 1999, Alaniz 2010); esta perspectiva explica dicha alternancia por medio de un continuum de factualidad el cual va desde la mayor factualidad de la perífrasis a la menor factualidad de la forma sintética. El análisis de los datos de acuerdo con dichos significados básicos postulados parecía confirmar la hipótesis, al menos en los contextos relacionados con la comunicación oral cotidiana (Martínez 1987). Sin embargo, un estudio más profundo sobre los usos de dichas formas en otros géneros discursivos (Mailhes 2010) nos lleva a replantearnos los significados básicos. En este sentido, la hipótesis que nos interesa confirmar es que las formas se encuentran vinculadas a la evaluación de los hechos por medio de la posibilidad de ejercer control sobre los mismos . Si existe control, se puede seleccionar la perífrasis; si no existe, la forma sintética será más apropiada. La ausencia de control puede dar lugar a una posibilidad más o menos remota así como a la profecía, dos esferas donde la variación es explotada

Back to the future to revisit meanings

Tanto en los estudios sincrónicos como en los diacrónicos queda en evidencia que el español posee diferentes formas de expresar el tiempo futuro. Por ejemplo, la desinencia del futuro morfológico (-ré) alterna en el español actual con la perífrasis verbal ir+a+infinitivo tal y como se ve en los siguientes ejemplos de la variedad rioplatense: (1) CFK advirtió que "Vamos a sostener este modelo de crecimiento con todas las decisiones que haya que tomar" (Diario Digital 25-04-2012); (2) Rossi aseguró que votarán a favor de YPF unos doscientos diputados (La Nación 28-04-2012). Este hecho ha sido analizado por innumerables estudios y autores, muchos de los cuales se han aproximado a este tema desde la perspectiva variacionista que relaciona significados y contextos (Martínez 1987, Sedano 1994, Company 1999, Alaniz 2010); esta perspectiva explica dicha alternancia por medio de un continuum de factualidad el cual va desde la mayor factualidad de la perífrasis a la menor factualidad de la forma sintética. El análisis de los datos de acuerdo con dichos significados básicos postulados parecía confirmar la hipótesis, al menos en los contextos relacionados con la comunicación oral cotidiana (Martínez 1987). Sin embargo, un estudio más profundo sobre los usos de dichas formas en otros géneros discursivos (Mailhes 2010) nos lleva a replantearnos los significados básicos. En este sentido, la hipótesis que nos interesa confirmar es que las formas se encuentran vinculadas a la evaluación de los hechos por medio de la posibilidad de ejercer control sobre los mismos . Si existe control, se puede seleccionar la perífrasis; si no existe, la forma sintética será más apropiada. La ausencia de control puede dar lugar a una posibilidad más o menos remota así como a la profecía, dos esferas donde la variación es explotada

Back to the future to revisit meanings

Tanto en los estudios sincrónicos como en los diacrónicos queda en evidencia que el español posee diferentes formas de expresar el tiempo futuro. Por ejemplo, la desinencia del futuro morfológico (-ré) alterna en el español actual con la perífrasis verbal ir+a+infinitivo tal y como se ve en los siguientes ejemplos de la variedad rioplatense: (1) CFK advirtió que "Vamos a sostener este modelo de crecimiento con todas las decisiones que haya que tomar" (Diario Digital 25-04-2012); (2) Rossi aseguró que votarán a favor de YPF unos doscientos diputados (La Nación 28-04-2012). Este hecho ha sido analizado por innumerables estudios y autores, muchos de los cuales se han aproximado a este tema desde la perspectiva variacionista que relaciona significados y contextos (Martínez 1987, Sedano 1994, Company 1999, Alaniz 2010); esta perspectiva explica dicha alternancia por medio de un continuum de factualidad el cual va desde la mayor factualidad de la perífrasis a la menor factualidad de la forma sintética. El análisis de los datos de acuerdo con dichos significados básicos postulados parecía confirmar la hipótesis, al menos en los contextos relacionados con la comunicación oral cotidiana (Martínez 1987). Sin embargo, un estudio más profundo sobre los usos de dichas formas en otros géneros discursivos (Mailhes 2010) nos lleva a replantearnos los significados básicos. En este sentido, la hipótesis que nos interesa confirmar es que las formas se encuentran vinculadas a la evaluación de los hechos por medio de la posibilidad de ejercer control sobre los mismos . Si existe control, se puede seleccionar la perífrasis; si no existe, la forma sintética será más apropiada. La ausencia de control puede dar lugar a una posibilidad más o menos remota así como a la profecía, dos esferas donde la variación es explotada

Grid Global Behavior Prediction

Complexity has always been one of the most important issues in distributed computing. From the first clusters to grid and now cloud computing, dealing correctly and efficiently with system complexity is the key to taking technology a step further. In this sense, global behavior modeling is an innovative methodology aimed at understanding the grid behavior. The main objective of this methodology is to synthesize the grid's vast, heterogeneous nature into a simple but powerful behavior model, represented in the form of a single, abstract entity, with a global state. Global behavior modeling has proved to be very useful in effectively managing grid complexity but, in many cases, deeper knowledge is needed. It generates a descriptive model that could be greatly improved if extended not only to explain behavior, but also to predict it. In this paper we present a prediction methodology whose objective is to define the techniques needed to create global behavior prediction models for grid systems. This global behavior prediction can benefit grid management, specially in areas such as fault tolerance or job scheduling. The paper presents experimental results obtained in real scenarios in order to validate this approach.

Modelo multifactorial para optimización de la productividad en el proceso de generación de energía eléctrica : aplicación al caso de las centrales hidroeléctricas venezolanas

Las organizaciones son sistemas o unidades sociales, compuestas por personas que interactúan entre sí, para lograr objetivos comunes. Uno de sus objetivos es la productividad. La productividad es un constructo multidimensional en la que influyen aspectos tecnológicos, económicos, organizacionales y humanos. Diversos estudios apoyan la influencia de la motivación de las personas, de las habilidades y destrezas de los individuos, de su talento para desempeñar el trabajo, así como también del ambiente de trabajo presente en la organización, en la productividad. Por esta razón, el objetivo general de la investigación, es analizar la influencia entre los factores humanos y la productividad. Se hará énfasis en la persona como factor productivo clave, para responder a las interrogantes de la investigación, referidas a cuáles son las variables humanas que inciden en la productividad, a la posibilidad de plantear un modelo de productividad que considere el impacto del factor humano y la posibilidad de encontrar un método para la medición de la productividad que contemple la percepción del factor humano. Para resolver estas interrogantes, en esta investigación se busca establecer las relaciones entre las variables humanas y la productividad, vistas desde la perspectiva de tres unidades de análisis diferentes: individuo, grupo y organización, para la formulación de un modelo de productividad humana y el diseño de un instrumento para su medida. Una de las principales fuente de investigación para la elección de las variables humanas, la formulación del modelo, y el método de medición de la productividad, fue la revisión de la literatura disponible sobre la productividad y el factor humano en las organizaciones, lo que facilitó el trazado del marco teórico y conceptual. Otra de las fuentes para la selección fue la opinión de expertos y de especialistas directamente involucrados en el sector eléctrico venezolano, lo cual facilitó la obtención de un modelo, cuyas variables reflejasen la realidad del ámbito en estudio. Para aportar una interpretación explicativa del fenómeno, se planteó el modelo de los Factores Humanos vs Productividad (MFHP), el cual se analizó desde la perspectiva del análisis causal y fue conformado por tres variables latentes exógenas denominadas: factores individuales, factores grupales y factores organizacionales, que estaban relacionadas con una variable latente endógena denominada productividad. El MFHP se formuló mediante la metodología de los modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Las relaciones inicialmente propuestas entre las variables latentes fueron corroboradas por los ajustes globales del modelo, se constataron las relaciones entre las variables latentes planteadas y sus indicadores asociados, lo que facilitó el enunciado de 26 hipótesis, de las cuales se comprobaron 24. El modelo fue validado mediante la estrategia de modelos rivales, utilizada para comparar varios modelos SEM, y seleccionar el de mejor ajuste, con sustento teórico. La aceptación del modelo se realizó mediante la evaluación conjunta de los índices de bondad de ajuste globales. Asimismo, para la elaboración del instrumento de medida de la productividad (IMPH), se realizó un análisis factorial exploratorio previo a la aplicación del análisis factorial confirmatorio, aplicando SEM. La revisión de los conceptos de productividad, la incidencia del factor humano, y sus métodos de medición, condujeron al planteamiento de métodos subjetivos que incorporaron la percepción de los principales actores del proceso productivo, tanto para la selección de las variables, como para la formulación de un modelo de productividad y el diseño de un instrumento de medición de la productividad. La contribución metodológica de este trabajo de investigación, ha sido el empleo de los SEM para relacionar variables que tienen que ver con el comportamiento humano en la organización y la productividad, lo cual abre nuevas posibilidades a la investigación en este ámbito. Organizations are social systems or units composed of people who interact with each other to achieve common goals. One objective is productivity, which is a multidimensional construct influenced by technological, economic, organizational and human aspects. Several studies support the influence on productivity of personal motivation, of the skills and abilities of individuals, of their talent for the job, as well as of the work environment present in the organization. Therefore, the overall objective of this research is to analyze the influence between human factors and productivity. The emphasis is on the individual as a productive factor which is key in order to answer the research questions concerning the human variables that affect productivity and to address the ability to propose a productivity model that considers the impact of the human factor and the possibility of finding a method for the measurement of productivity that includes the perception of the human factor. To consider these questions, this research seeks to establish the relationships between human and productivity variables, as seen from the perspective of three different units of analysis: the individual, the group and the organization, in order to formulate a model of human productivity and to design an instrument for its measurement. A major source of research for choosing the human variables, model formulation, and method of measuring productivity, was the review of the available literature on productivity and the human factor in organizations which facilitated the design of the theoretical and conceptual framework. Another source for the selection was the opinion of experts and specialists directly involved in the Venezuelan electricity sector which facilitated obtaining a model whose variables reflect the reality of the area under study. To provide an interpretation explaining the phenomenon, the model of the Human Factors vs. Productivity Model (HFPM) was proposed. This model has been analyzed from the perspective of causal analysis and was composed of three latent exogenous variables denominated: individual, group and organizational factors which are related to a latent variable denominated endogenous productivity. The HFPM was formulated using the methodology of Structural Equation Modeling (SEM). The initially proposed relationships between latent variables were confirmed by the global fits of the model, the relationships between the latent variables and their associated indicators enable the statement of 26 hypotheses, of which 24 were confirmed. The model was validated using the strategy of rival models, used for comparing various SEM models and to select the one that provides the best fit, with theoretical support. The acceptance of the model was performed through the joint evaluation of the adequacy of global fit indices. Additionally, for the development of an instrument to measure productivity, an exploratory factor analysis was performed prior to the application of a confirmatory factor analysis, using SEM. The review of the concepts of productivity, the impact of the human factor, and the measurement methods led to a subjective methods approach that incorporated the perception of the main actors of the production process, both for the selection of variables and for the formulation of a productivity model and the design of an instrument to measure productivity. The methodological contribution of this research has been the use of SEM to relate variables that have to do with human behavior in the organization and with productivity, opening new possibilities for research in this area.

Modeling the evolution of item rating networks using time-domain preferential attachment

The understanding of the structure and dynamics of the intricate network of connections among people that consumes products through Internet appears as an extremely useful asset in order to study emergent properties related to social behavior. This knowledge could be useful, for example, to improve the performance of personal recommendation algorithms. In this contribution, we analyzed five-year records of movie-rating transactions provided by Netflix, a movie rental platform where users rate movies from an online catalog. This dataset can be studied as a bipartite user-item network whose structure evolves in time. Even though several topological properties from subsets of this bipartite network have been reported with a model that combines random and preferential attachment mechanisms [Beguerisse Díaz et al., 2010], there are still many aspects worth to be explored, as they are connected to relevant phenomena underlying the evolution of the network. In this work, we test the hypothesis that bursty human behavior is essential in order to describe how a bipartite user-item network evolves in time. To that end, we propose a novel model that combines, for user nodes, a network growth prescription based on a preferential attachment mechanism acting not only in the topological domain (i.e. based on node degrees) but also in time domain. In the case of items, the model mixes degree preferential attachment and random selection. With these ingredients, the model is not only able to reproduce the asymptotic degree distribution, but also shows an excellent agreement with the Netflix data in several time-dependent topological properties.

Análisis de textos explicativos del significado de datos cuantitativos

En este Trabajo de Fin de Grado se ha realizado el análisis de textos explicativos de datos cuantitativos, con la finalidad de dar a conocer cuáles son las relaciones, basándose en la Teoría de la Estructura Retórica, entre las distintas frases de un texto de más común uso en documentos periodísticos relacionados con el comportamiento humano y el uso que hacen las personas de las redes sociales. Además de ello se han analizado un conjunto de 20 textos (alrededor de 1200 páginas) obteniendo frases típicas relacionadas con el mismo tema, que sirvieron como base para la construcción del modelo compuesto por un total de 101 patrones. En un futuro, este Trabajo puede ser continuado, si así se desea, para lo cual se plantean las siguientes posibilidades:  Ampliar el conjunto de patrones proporcionado.  Construir un Sistema Generador de Textos automáticos basados en los patrones creados.  Ampliar el estudio y extrapolarlo a diversos temas. ---ABSTRACT---In this Final Project has been performed an analysis of quantitative data explanatory texts, in order to make known what are the relationships, based on Rhetorical Structure Theory, between the different sentences of a text of most common use in journalistic texts related to human behavior and the use people make of social networking. Furthermore have been analyzed a set of 20 texts (about 1200 pages) obtaining typical sentences related to the same topic that served as the basis for construction of the model consists of a total of 101 patterns. In the future, this work can be continued, if so desired, for which the following possibilities are raised:  Extend the set of patterns provided.  Build an Automatic Text Generator System based on the patterns collected in this study.  Expand the study and extrapolate it to various topics.

Auto-Emergencia de Comunicación Sintáctica en Entornos Estáticos y Dinámicos para Grupos de Robots mediante Evolución Gramatical y Aprendizaje por Refuerzo

La idea de dotar a un grupo de robots o agentes artificiales de un lenguaje ha sido objeto de intenso estudio en las ultimas décadas. Como no podía ser de otra forma los primeros intentos se enfocaron hacia el estudio de la emergencia de vocabularios compartidos convencionalmente por el grupo de robots. Las ventajas que puede ofrecer un léxico común son evidentes, como también lo es que un lenguaje con una estructura más compleja, en la que se pudieran combinar palabras, sería todavía más beneficioso. Surgen así algunas propuestas enfocadas hacia la emergencia de un lenguaje consensuado que muestre una estructura sintáctica similar al lenguaje humano, entre las que se encuentra este trabajo. Tomar el lenguaje humano como modelo supone adoptar algunas de las hipótesis y teorías que disciplinas como la filosofía, la psicología o la lingüística entre otras se han encargado de proponer. Según estas aproximaciones teóricas el lenguaje presenta una doble dimension formal y funcional. En base a su dimensión formal parece claro que el lenguaje sigue unas reglas, por lo que el uso de una gramática se ha considerado esencial para su representación, pero también porque las gramáticas son un dispositivo muy sencillo y potente que permite generar fácilmente estructuras simbólicas. En cuanto a la dimension funcional se ha tenido en cuenta la teoría quizá más influyente de los últimos tiempos, que no es otra que la Teoría de los Actos del Habla. Esta teoría se basa en la idea de Wittgenstein por la que el significado reside en el uso del lenguaje, hasta el punto de que éste se entiende como una manera de actuar y de comportarse, en definitiva como una forma de vida. Teniendo presentes estas premisas en esta tesis se pretende experimentar con modelos computacionales que permitan a un grupo de robots alcanzar un lenguaje común de manera autónoma, simplemente mediante interacciones individuales entre los robots, en forma de juegos de lenguaje. Para ello se proponen tres modelos distintos de lenguaje: • Un modelo basado en gramáticas probabilísticas y aprendizaje por refuerzo en el que las interacciones y el uso del lenguaje son claves para su emergencia y que emplea una gramática generativa estática y diseñada de antemano. Este modelo se aplica a dos grupos distintos: uno formado exclusivamente por robots y otro que combina robots y un humano, de manera que en este segundo caso se plantea un aprendizaje supervisado por humanos. • Un modelo basado en evolución gramatical que permite estudiar no solo el consenso sintáctico, sino también cuestiones relativas a la génesis del lenguaje y que emplea una gramática universal a partir de la cual los robots pueden evolucionar por sí mismos la gramática más apropiada según la situación lingüística que traten en cada momento. • Un modelo basado en evolución gramatical y aprendizaje por refuerzo que toma aspectos de los anteriores y amplia las posibilidades de los robots al permitir desarrollar un lenguaje que se adapta a situaciones lingüísticas dinámicas que pueden cambiar en el tiempo y también posibilita la imposición de restricciones de orden muy frecuentes en las estructuras sintácticas complejas. Todos los modelos implican un planteamiento descentralizado y auto-organizado, de manera que ninguno de los robots es el dueño del lenguaje y todos deben cooperar y colaborar de forma coordinada para lograr el consenso sintáctico. En cada caso se plantean experimentos que tienen como objetivo validar los modelos propuestos, tanto en lo relativo al éxito en la emergencia del lenguaje como en lo relacionado con cuestiones paralelas de importancia, como la interacción hombre-máquina o la propia génesis del lenguaje. ABSTRACT The idea of giving a language to a group of robots or artificial agents has been the subject of intense study in recent decades. The first attempts have focused on the development and emergence of a conventionally shared vocabulary. The advantages that can provide a common vocabulary are evident and therefore a more complex language that combines words would be even more beneficial. Thus some proposals are put forward towards the emergence of a consensual language with a sintactical structure in similar terms to the human language. This work follows this trend. Taking the human language as a model means taking some of the assumptions and theories that disciplines such as philosophy, psychology or linguistics among others have provided. According to these theoretical positions language has a double formal and functional dimension. Based on its formal dimension it seems clear that language follows rules, so that the use of a grammar has been considered essential for representation, but also because grammars are a very simple and powerful device that easily generates these symbolic structures. As for the functional dimension perhaps the most influential theory of recent times, the Theory of Speech Acts has been taken into account. This theory is based on the Wittgenstein’s idea about that the meaning lies in the use of language, to the extent that it is understood as a way of acting and behaving. Having into account these issues this work implements some computational models in order to test if they allow a group of robots to reach in an autonomous way a shared language by means of individual interaction among them, that is by means of language games. Specifically, three different models of language for robots are proposed: • A reinforcement learning based model in which interactions and language use are key to its emergence. This model uses a static probabilistic generative grammar which is designed beforehand. The model is applied to two different groups: one formed exclusively by robots and other combining robots and a human. Therefore, in the second case the learning process is supervised by the human. • A model based on grammatical evolution that allows us to study not only the syntactic consensus, but also the very genesis of language. This model uses a universal grammar that allows robots to evolve for themselves the most appropriate grammar according to the current linguistic situation they deal with. • A model based on grammatical evolution and reinforcement learning that takes aspects of the previous models and increases their possibilities. This model allows robots to develop a language in order to adapt to dynamic language situations that can change over time and also allows the imposition of syntactical order restrictions which are very common in complex syntactic structures. All models involve a decentralized and self-organized approach so that none of the robots is the language’s owner and everyone must cooperate and work together in a coordinated manner to achieve syntactic consensus. In each case experiments are presented in order to validate the proposed models, both in terms of success about the emergence of language and it relates to the study of important parallel issues, such as human-computer interaction or the very genesis of language.

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.