Computational models for network societies

Abstract

Esta tesis trata sobre el modelamiento computacional de algunas hipótesis relativas a mecanismos de dinámicas sociales. El significado de la palabra computacional hace referencia al empleo de técnicas de ciencia de datos, con el objetivo de estudiar modelos expresados en un marco de redes, lo cual justifica la palabra clave sociedades en red, para referirse a los diversos fenómenos sociales representables a través de redes. El primer trabajo es un método sencillo para aproximar índices de centralidad de redes, llamado QuickCent, que está inspirado en heurísticas propuestas inicialmente para modelar procesos humanos de decisión e inferencia. El índice de centralidad que estimamos es la centralidad armónica, la cual es una medida basada en las distancias de caminos más cortos, lo que la hace infactible de computar en redes grandes. QuickCent es comparado con conocidos algoritmos de aprendizaje de máquinas en datos sintéticos, así como en redes empíricas. Nuestros experimentos muestran que QuickCent es capaz de hacer estimaciones que son competitivas en precisión con los mejores métodos alternativos testeados, obteniendo estimaciones con baja varianza del error a un costo de tiempo intermedio con una implementación sencilla, incluso con un conjunto de entrenamiento pequeño. Posteriormente discutimos sobre cómo QuickCent explota el hecho que en algunas redes, medidas de densidad local, pueden ser un buen proxy del tamaño de la región de la red a la cual un nodo tiene acceso. El segundo trabajo es un modelo de optimización de red inspirado por una dinámica de compartir comida que puede recuperar algunos patrones empíricos de redes sociales. Nos enfocamos en una formulación original de dos de los principales motivos discutidos en la literatura: la reducción del riesgo de hambruna individual, y el bienestar grupal o acceso igualitario al alimento, y mostramos que redes optimizando ambos criterios pueden exhibir una estructura de comunidades cohesionadas alrededor de cazadores, aquellos nodos que generan alimento. Adicionalmente, redes de bienestar óptimo se parecen a redes que promueven distribuciones de ingreso más igualitarias en juegos de regalos, y se obtienen distribuciones de reciprocidad que pueden ser consistentes con cómo el compartir se distribuye primero entre cazadores, y luego cazadores con sus familias. Estos resultados del modelo son consistentes con la visión que redes adaptadas para un uso óptimo de recursos, pueden haber creado el medio en el cual comportamientos prosociales evolucionaron, y en el que pueden ser potencialmente inducidos. Finalmente, los resultados sugieren que enfoques evolucionarios pueden beneficiarse de una perspectiva de distribución de recursos, la modelación de las necesidades de sobrevivencia, y la inclusión del nivel de análisis grupal.