Temporal patterns of communication in social networks

This thesis has been a joint project between Universidad Carlos III de Madrid and Telefónica Research (Spain). Specifically, the research has been conducted at the GISC (Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos), group of Universidad Carlos III and at the analytics and data mining and user modelling research teams of Telefónica Research. The main interest of this research has been in understanding and characterizing large networks of human interactions as continuously changing objects, which members appear and disappear over time and which interactions are characterized by temporal correlations and inhomogeneities. This constitutes a very challenging and novel topic. In fact, although many real social networks are temporal or dynamical networks, which elements and properties continuously change over time, traditional approaches to social network analysis are essentially static: ties (and tie weights) are given by the aggregated activity observed in a given time period, nodes and ties are considered persistent over time, temporal inhomogeneities and correlations between interaction events are neglected, etc. Within this frame, therefore, the time dimension of human behavior has typically been projected out. Although much effort has been devoted in the last years to characterize the temporal patterns of human interaction, a general understanding of how dynamically model real social networks is still missing. In this thesis we contribute to advancing the state of the art in this area by investigating the instantaneous, instead than the aggregated, contact network and by analyzing the role of temporal activity patterns of human interaction in the description and modeling of real social networks. Specifically, we investigated the role that topological and, in particular, temporal patterns of human interaction play in three main topics of social network analysis and data mining: the characterization of time (or attention) allocation in social networks, the prediction of link decay and/or persistence and the analysis and modeling of information spreading phenomena. To this end, we have analyzed large anonymized data sets of phone call communication traces (Call Detail Records or CDR) over long periods of time. Access to these observations was granted by Telefónica Research. The availability of empirical data about such massive networks allowed us to analyze and measure global features of human behavior and interaction and to characterize phenomena and tendencies that might be invisible at small scale. At the same time, the fine-grained resolution of the datasets we had access to and the fact that they cover a large sample of the population, ensure the significance and universality of our findings. The findings that emerge from our research indicate that the observed inhomogeneities and correlations of human temporal patterns of interactions significantly affect the current view of social networks, shifting from a very steady to a highly complex entity. Temporal patterns of communication are essential not only for a better characterization of the inherent properties of human behavior, but also, and more importantly, for the understanding and modeling of all those phenomena which are triggered by the way in which people communicate and behave. Examples are diffusion of epidemics, information spreading, opinion and influence phenomena and group formation. Our results indicate the necessity to incorporate temporal patterns of communication in the analysis of social networks: since structure and dynamics are tightly coupled, the analysis and modeling of human behavior has to factor in both. The work of this thesis combines data mining, the analysis of large datasets, theoretical modeling, simulations and experiments on empirical data. In addition, this also has a wide range of applications in many business sectors. In particular, at Telefónica Research, part of our techniques and findings have been successfully applied to areas such as social networks analysis, modeling human influence, customer segmentation and targeting in viral marketing campaigns. We believe this work has made a contribution to understanding and modeling real social networks and and we are confident that it will encourages further research in this field. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Entender la dinámica de comunicación entre personas en una red social es uno de los problemas clave de la ciencia contemporánea y juega un papel fundamental en situaciones tales como detección temprana de epidemias, pero también en procesos como la difusión de información comercial, marketing viral, propagación de noticias, opiniones o rumores. De hecho, todos esos procesos están estrictamente relacionados con la forma en que las personas están conectadas e interactúan y con los mecanismos que regulan la dinámica de esas interacciones. Tradicionalmente, el estudio de las redes sociales y de la dinámica de comunicación entre personas se ha basado principalmente en el análisis de cuestionarios y estudios dirigidos a pequeños grupos de individuos, limitando la generalización a gran escala de los resultados y por tanto una comprensión completa del comportamiento humano y de muchos procesos reales basados en ello. En los últimos años, la existencia de grandes bases de datos electrónicos sobre interacción entre personas, como e-mail, llamadas de teléfono o mensajes en redes sociales online como Facebook o Twitter, ha facilitado el estudio sobre el comportamiento humano y cambiado radicalmente la forma de entender y modelizar las redes sociales, tanto que se habla ya de un nuevo tipo de ciencia emergente: la ciencia de las redes sociales o ciencia social computacional. De hecho, el estudio del comportamiento humano basado en bases de datos electrónicos a gran escala y durante períodos largos de tiempo ofrece una oportunidad de estudiar y modelar los fenómenos sociales que no tiene precedentes en ciencias sociales, económicas o de sistemas complejos. La mayoría de estudios de redes sociales en las últimas décadas se han enfocado en caracterizar la estructura topológica de la red (con quién se relaciona cada individuo) y entender las propiedades de esa estructura durante un período de observación dado. Se ha observado, por ejemplo, que en las redes sociales la distancia topológica desde cualquier nodo de la red a otro es mucho más pequeña que el tamaño (número total de nodos) de la red (efecto de ”pequeño mundo”) o que en estas redes hay un número inusual de grandes conectores (hubs), que poseen la mayor parte de las conexiones sociales. Sin embargo, en estos estudios normalmente no se incluyen las propiedades temporales de la actividad humana y se asume que las redes sociales son objetos estáticos cuyas propiedades se obtienen agregando en el tiempo la actividad de los individuos: tanto los nodos de la red cuanto las conexiones sociales se consideran permanentemente activas y el peso o importancia de cada relación sólo depende del volumen total de interacción entre las dos personas involucradas. Además, se asume que los eventos no están relacionados entre sí y que la interacción entre dos personas ocurre de forma homogénea en el tiempo, o sea que puede ocurrir de forma aleatoria en cualquier instante. Sin embargo, estudios recientes de la actividad humana han demostrado que los patrones temporales de esta actividad son altamente heterogéneos. De hecho, las conexiones sociales se forman y se destruyen en el tiempo y la actividad humana, por ejemplo el número de email mandados por un mismo usuario al día o la interacción entre dos personas, se produce a ráfagas, es decir períodos muy intensos de conversaciones se alternan con largos períodos de inactividad. Además, se ha observado que la comunicación humana sucede en conversaciones en grupo, es decir, aunque se produce a ráfagas, ´estas ocurren a la vez entre los miembros de un grupo social. Esa heterogeneidad de los patrones temporales de la actividad humana afecta la forma de comprender y modelar las redes de interacción humana, las propiedades topológicas de las mismas, así como la dinámica de muchos procesos reales. Sin embargo, a pesar de su importancia, todavía se sabe muy poco de cómo incorporar las propiedades temporales en la descripción y modelización de las redes sociales. Nuestro principal objetivo ha sido avanzar en este problema y con dos propósitos principales. Por un lado, entender y cuantificar no solo las propiedades estructurales, sino también los patrones temporales de comunicación entre personas y comprender como afectan a la actual descripción de las redes sociales. Frente a la visión estática de una red social (cómo están conectados los individuos dentro de una red), nuestro estudio ha buscado entender también cuándo y cómo se producen esas relaciones sociales en el tiempo. Por otro lado, nos hemos interesado en entender cómo esos ritmos de interacción afectan procesos dinámicos globales con un particular interés en fenómenos de la difusión de informaciones en redes sociales. Como consecuencia, nuestro propósito más general ha sido proporcionar una mejor caracterización de las redes sociales como entidades dinámicas en lugar de estáticas, incluyendo no sólo las propiedades topológicas de la red sino también los patrones temporales. Este proyecto de tesis ha sido una colaboración entre la Universidad Carlos III de Madrid y Telefónica I+D, a través de la beca Becas de Formación de Doctores Telefónica I+D y Universidad Carlos III de Madrid y sucesivas colaboraciones. En particular, Telefónica I+D nos ha proporcionado el acceso a bases de datos totalmente anonimizadas de llamadas telefónicas (Call Detail Record o CDR), cuyo análisis nos ha permitido de investigar las propiedades estructurales y dinámicas de masivas redes sociales durante largos períodos de tiempo (aproximadamente 9.000 millones de llamadas entre 20 millones de usuarios durante períodos de 11-19 meses) construidas a partir de esos datos. Este gran volumen de datos y su extensión en tiempo garantiza la representatividad y universalidad de nuestros resultados. Nuestra metodología se ha basado entonces en el estudio de grandes redes sociales de llamadas telefónicas, en simulaciones sobre esas redes y la posterior análisis y modelización. Para alcanzar nuestros objetivos, en primer lugar hemos analizado y caracterizado las propiedades temporales de estas redes. De acuerdo con otros estudios, hemos observado que, dentro de la misma red egocéntrica de una persona, no todas las conexiones sociales tienen la misma importancia y que tanto los individuos como los enlaces entre ellos son altamente volátiles. Se ha observado además que la comunicación entre individuos no sucede de manera homogénea en el tiempo, sino que se produce a ráfagas y están organizadas en grupos de conversaciones. En segundo lugar hemos analizado el papel que todos estos aspectos temporales de la comunicación humana juegan en: (i) los procesos de organización y distribución de tiempo y atención de una persona dentro de su red de contactos, (ii) la caracterización de una relación social a partir de la observación de actividad entre dos personas y del rol que esa actividad tiene en la predicción de la persistencia o decaimiento de la misma relación en el futuro y (iii) procesos de difusión de información en redes sociales. Uno de los motivos por los cuales las redes sociales no han sido estudiadas de forma dinámica es el hecho de que los procesos de creación y destrucción de los enlaces sociales están enmascarados por la actividad a ráfagas de las interacciones humanas. La dificultad en el separar esos dos procesos, junta a la convicción de que la escala de tiempo que regula la creación y destrucción de los enlaces sociales es mucho mas lenta que la de interacción, han favorecido hasta ahora una descripción agregada y estática de las redes sociales, frente al estudio de la red instantánea. Sin embargo, nosotros hemos propuesto un método que nos permite separar las dos escalas de tiempo de esos dos procesos y analizar, con mucha precisión, la red instantánea de cada usuario. Este análisis nos ha permitido investigar cómo cantidades esenciales en el análisis de redes sociales, como la conectividad social de un individuo, están afectados por la continua formación (destrucción) de nuevos (antiguos) enlaces. Contrariamente a la infinita (o muy grande) capacidad social predicha por algunos modelos estáticos, nosotros hemos observado que existe un límite a dicha capacidad y que, a pesar que las conexiones sociales se forman y destruyen en el tiempo, cada individuo mantiene un número limitado y constante de contactos a lo largo del tiempo. Mientras el número de contactos que cada usuario mantiene en el tiempo nos da informaciones sobre su capacidad social, el número de conexiones creadas o destruidas en una dada ventana temporal mide su actividad social. La identificación y el análisis de estas dos medidas, que normalmente se consideran como una única cantidad (la conectividad social), nos han llevado al descubrimiento y caracterización de distintos tipos de estrategias de comunicación. Mientras algunos individuos mantienen en el tiempo siempre el mismo conjunto de contactos (estrategia estable), otros prefieren explorar varias partes de la red (estrategia exploradora) y están caracterizados por un círculo social muy volátil y muy poco conectado entre sí. Además hemos visto que la estrategia de comunicación de un individuo también caracteriza la estrategia de sus contactos, siendo estas dinámicas asortativas en la red. Es decir, la red est´a formada por grupos de individuos muy conectados y persistentes separados por grupos muy vol´atiles y desconectados. Este comportamiento afecta no sólo las dinámicas de cómo la gente distribuye su tiempo y atención entre su círculo social sino también, y más importante, procesos globales como la transmisión de información. En concreto nuestro estudio demuestra que, contrariamente al sentido común, las estrategias estables son más eficientes que las exploradoras para conocer antes información. El estudio de las propiedades dinamicas de la comunicación humana también nos ha llevado a demostrar que la forma en la que dos individuos interactúan en el tiempo permite caracterizar mucho más que el número total de comunicaciones: nos da información sobre el tipo de relación social que existe entre ellos. Por ello, hemos introducido simples cantidades para medir la duración total o el nivel de heterogeneidad temporal en una relación social. Esas cantidades, no sólo permiten distinguir entre distintos tipos de enlaces sociales, cosa imposible considerando sólo el número de llamadas, sino también nos dan información sobre el estado de la red social en una ventana futura. De hecho, aplicando un modelo sencillo de clasificación, hemos demostrado que tanto como las propiedades topológicas de los enlaces sociales, sus patrones temporales nos permiten predecir si un enlace, observado en un dado período temporal, es más o menos probable que decaiga o persista en el tiempo. Este estudio tiene importantes aplicaciones no sólo en la caracterización de un enlace social, sino en la predicción y gestión de la actividad en redes sociales. Finalmente, hemos analizado el impacto que los patrones temporales de comunicación tienen en el proceso de propagación de información. Para abordar este tema hemos utilizado simulaciones de uno de los modelos estándar en la propagación de epidemias e infecciones, el modelo SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado), sobre las secuencias reales de llamadas entre personas. De esta forma, hemos podido tener en cuenta todos los aspectos de la comunicación real y analizar desde un punto de vista no sólo cualitativo, sino también cuantitativo, los efectos que esos aspectos tienen en el número de gente a la que puede llegar la información y en la velocidad de dicho proceso. La principal conclusión del estudio es que el hecho que las interacciones humanas suceden en ráfagas ralentiza la difusión de información, ya que los grandes períodos de inactividad en la comunicación entre dos personas hacen menos probable el traspaso de una información de una a otra. Por otro lado, las conversaciones entre grupos de personas aceleran la difusión de información dentro de esos grupos. Esos dos efectos compiten y son los ingredientes fundamentales en el proceso de difusión en redes sociales y, en general, en todos los procesos donde el tiempo entre eventos de actividad humana es decisivo. Por último, hemos propuesto una simple forma para representar las redes sociales dentro del esquema tradicional estático, pero teniendo en cuenta también las propiedades temporales de la interacción humana a través de lo que hemos definido fuerza dinámica de un enlace, contrariamente a la fuerza estática dada por el volumen de comunicación entre dos personas. Nuestro estudio permite por primera vez una descripción básica de las redes sociales en donde la fuerza de los enlaces incluye algunos aspectos de la dinámica de las interacciones y abre la puerta a su utilización para modelizar, entender y analizar redes sociales dinámicas. El proyecto constituye una combinación de simulación, modelización teórica, experimentación en redes sociales empíricas y aplicación al entorno empresarial. En este aspecto, por ejemplo, Telefónica I+D ha mostrado amplio inter´es por los resultados de nuestra investigación y, de hecho, parte de los resultados y del trabajo realizado se han aplicado con éxito al análisis de redes sociales y a campañas de marketing viral

Time-varying networks approach to social dynamics : from individual to collective behavior

The data revolution experienced by social science has revealed complex patterns of interactions in human dynamics, such as the heterogeneity and burstiness of social contacts. The recently uncovered temporal dimension of social interactions calls for a renewed effort in analysis and modeling of empirical time-varying networks. This thesis contributes to pursue this program, through a twofold track: The modeling of dynamical social systems and the study of the impact of temporally evolving substrates on dynamical processes running on top of them. Firstly, we introduce some basic concepts and definition of time-varying networks formalism, and we present and analyze some empirical data of face-to-face interactions, discussing their main statistical properties, such as the bursty dynamics of social interactions. The main body of the exposition is then split into two parts. In the first part we focus on the modeling of social dynamics, with a twofold aim: reproduction of empirical data properties and analytic treatment of the models considered. We present and discuss the behavior of a simple model able to replicate the main statistical properties of empirical face-to-face interactions, at different levels of aggregation, such as individual, group and collective scales. The model considers individuals involved in a social gathering as performing a random walk in space, and it is based on the concept of social "attractiveness": socially attractive people (due to their status or role in the gathering) are more likely to make people stop around them, so they start to interact. We also devote attention to the analytic study of the activitydriven model, a model aimed to capture the relation between the dynamics of time-varying networks and the topological properties of their corresponding aggregated social networks. Through a mapping to the hidden variable model, we obtained analytic expressions for both topological properties of the time-integrated networks and connectivity properties of the evolving network, as a function of the integration time and the form of the activity potential. In the second part of the thesis we study the behavior of diffusive processes taking place on temporal networks, constituted by empirical face-to-face interactions data.We first consider random walks, and thanks to different randomization strategies we introduced, we are able to single out the crucial role of temporal correlations in slowing down the random walk exploration. Then we address spreading dynamics, focusing on the case of a simple SI model taking place on temporal networks, complemented by the study of the impact of different immunization strategies on the infection outbreak. We tackle in particular the effect of the length of the temporal window used to gather information in order to design the immunization strategy, finding that a limited amount of information of the contact patterns is sufficient to identify the individuals to immunize so as to maximize the effect of the vaccination protocol. Our work opens interesting perspectives for further research, in particular regarding the possibility to extend the time-varying networks approach to multiplex systems, composed of several layers of interrelated networks, in which the same individuals interact between them on different layers. Empirical analysis of multiplex networks is still in its infancy, indeed, while the data mining of large, social, multi-layered systems is mature to be exploited, calling for an effort in analysis and modeling. Our understanding of the impact of the temporal dimension of networked structures on the behavior of dynamical processes running on top of them can be applied to more complex multi-layered systems, with particular attention to the effect of temporal correlation between the layers in the diffusion dynamics.La revolució de dades en ciències socials ha revelat els complexos patrons de les interaccions en la dinàmica humana, com ara l'heterogeneïtat i la burstiness dels contactes socials. La dimensió temporal recentment descoberta en les interaccions socials demana un esforç renovat en l'anàlisi i la modelització de xarxes empíriques de variables en el temps. Aquesta tesi contribueix a aquest programa, a través d'un doble recorregut: la modelització dels sistemes socials dinàmics i l'estudi de l'impacte de substrats temporalment variables en els processos dinàmics que es desenvolupen sobre ells. En primer lloc, hem introduït els conceptes bàsics i definicions del formalisme de les xarxes de variables en el temps, i presentem i analitzem algunes dades empíriques de les interaccions humanes de proximitat, discutint les seves principals propietats estadístiques. El cos principal de l'exposició es divideix llavors en dues parts. A la primera part ens centrem en els models de dinàmica social, amb un doble objectiu: la reproducció de les propietats de dades empíriques i el tractament analític dels models considerats. Hem presentat i discutit el comportament d'un model simple capaç de replicar les principals propietats estadístiques de les interaccions empíriques cara a cara, a diferents nivells d'agregació: individuals, grupals i d'escala col·lectiva. El model considera els individus que participen en un context social com si realitzaran una caminada a l'atzar en l'espai, i es basa en el concepte de "atractivitat social": persones socialment atractives tenen més probabilitat de que la gent que els envolta interactuï amb ells. Ens hem ocupat també de l'estudi analític del model "activity driven", destinat a capturar la relació entre la dinàmica de les xarxes variables en el temps i les propietats de les seves corresponents xarxes socials agregats. A través d'un mapeig amb el formalisme de variables ocultes, hem obtingut expressions analítiques per a les propietats topològiques de les xarxes integrades en el temps i les propietats de connectivitat de la xarxa en evolució, en funció del temps d'integració i de la forma del potencial d'activitat. A la segona part de la tesi hem estudiat el comportament dels processos difusius sobre xarxes temporals constituïdes per les dades empíriques de interaccions humanes. Primer considerem el procés de "random walk", o camí aleatori, i gràcies a les diferents estratègies de randomització que hem introduït, podem destacar el paper crucial de la correlacions temporals en alentir l'exploració del camí aleatori. Després hem dirigit la nostra atenció a la difusió d'epidèmies, centrant-nos en el cas d'un simple model SI que es desenvolupa a les xarxes temporals, complementat amb l'estudi de l'impacte de diferents estratègies d'immunització sobre la difusió de la infecció. Abordem, en particular, l'efecte de la longitud de la finestra temporal utilitzada per reunir informació per tal de dissenyar l'estratègia d'immunització, sobre l'eficàcia de la mateixa vacunació, descobrint que una quantitat limitada d'informació és suficient per maximitzar l'efecte del protocol de vacunació. El nostre treball obre interessants perspectives per a futures investigacions, en particular pel que fa a la possibilitat d'ampliar el formalisme de xarxes de temps variable a sistemes múltiplex, compostos de diverses capes de xarxes interrelacionades, en la qual els mateixos individus interactuen entre ells en diferents capes. L'anàlisi empírica de les xarxes múltiplex és encara en la seva infantesa, de fet, mentre que la mineria de dades de grans sistemes socials, de diverses capes, és madur per ser explotat, demanant un esforç en l'anàlisi i modelització. La nostra comprensió de l'impacte de la dimensió temporal de les xarxes sobre els processos dinàmics que es desenvolupen sobre ells es pot aplicar a sistemes més complexos de múltiples capes, estudiant l'efecte de la correlació temporal entre les capes en la dinàmica de difusió

Modern temporal network theory: A colloquium

The power of any kind of network approach lies in the ability to simplify a complex system so that one can better understand its function as a whole. Sometimes it is beneficial, however, to include more information than in a simple graph of only nodes and links. Adding information about times of interactions can make predictions and mechanistic understanding more accurate. The drawback, however, is that there are not so many methods available, partly because temporal networks is a relatively young field, partly because it more difficult to develop such methods compared to for static networks. In this colloquium, we review the methods to analyze and model temporal networks and processes taking place on them, focusing mainly on the last three years. This includes the spreading of infectious disease, opinions, rumors, in social networks; information packets in computer networks; various types of signaling in biology, and more. We also discuss future directions.Comment: Final accepted versio

Complex networks approach to modeling online social systems. The emergence of computational social science

This thesis is devoted to quantitative description, analysis, and modeling of complex social systems in the form of online social networks. Statistical patterns of the systems under study are unveiled and interpreted using concepts and methods of network science, social network analysis, and data mining. A long-term promise of this research is that predicting the behavior of complex techno-social systems will be possible in a way similar to contemporary weather forecasting, using statistical inference and computational modeling based on the advancements in understanding and knowledge of techno-social systems. Although the subject of this study are humans, as opposed to atoms or molecules in statistical physics, the availability of extremely large datasets on human behavior permits the use of tools and techniques of statistical physics. This dissertation deals with large datasets from online social networks, measures statistical patterns of social behavior, and develops quantitative methods, models, and metrics for complex techno-social systemsLa presente tesis está dedicada a la descripción, análisis y modelado cuantitativo de sistemas complejos sociales en forma de redes sociales en internet. Mediante el uso de métodos y conceptos provenientes de ciencia de redes, análisis de redes sociales y minería de datos se descubren diferentes patrones estadísticos de los sistemas estudiados. Uno de los objetivos a largo plazo de esta línea de investigación consiste en hacer posible la predicción del comportamiento de sistemas complejos tecnológico-sociales, de un modo similar a la predicción meteorológica, usando inferencia estadística y modelado computacional basado en avances en el conocimiento de los sistemas tecnológico-sociales. A pesar de que el objeto del presente estudio son seres humanos, en lugar de los átomos o moléculas estudiados tradicionalmente en la física estadística, la disponibilidad de grandes bases de datos sobre comportamiento humano hace posible el uso de técnicas y métodos de física estadística. En el presente trabajo se utilizan grandes bases de datos provenientes de redes sociales en internet, se miden patrones estadísticos de comportamiento social, y se desarrollan métodos cuantitativos, modelos y métricas para el estudio de sistemas complejos tecnológico-sociales

Steps toward cell-like systems: spatio-temporal control of shared molecular resources for cell-free gene expression

The biosphere offers many promising economically and environmentally sustainable solutions to humanity’s increasing energy demand such as biomass conversion, chemical production, and pharmaceutical fermentation. These solutions could close the carbon loop and improve manufacturing efficiencies, but they all depend on accurate control of protein expression. To avoid limitations to protein control present in vivo such as membranes, homeostasis, and growth, artificial cell-like systems are being researched. These simplified systems are currently useful to study individual aspects of life such as regulating energy flux across membranes, responding to the environment, replication, and growth. These systems could be made more complex in the future to provide a simplified, engineered, cell-like platform for bioprocessing. Even at the single gene level, control of protein expression is hindered by resource sharing and bursting. To make proteins, genes require many reusable resources such as polymerase, ribosomes, and tRNAs which are shared among different genes. Resource sharing causes correlations in protein populations and limits steady state concentrations of competing genes. Bursty gene expression, periods of high expression, and thus high resource use, separated by periods of no expression, and thus no resource use, is a ubiquitous biological phenomenon that intimately links expression bursting and resource sharing. This dissertation investigates how gene expression bursting and variation is affected by expression resources being shared among genes and how the location of expression resources, either encapsulated or outside permeable lipid membranes, controls the level and the dynamics of cell-free protein expression. Cell-free protein synthesis systems, both crude and PURE, areused in combination with both physical PDMS barriers and defined lipid membranes to study the effects of shared and divided resource pools on gene expression bursting and protein production. Experimental results are supplemented with Gillespie simulations to add further insights. This work provides fundamental knowledge of protein expression and applied knowledge of the effects of resource sharing on cell-free gene expression bursting and variation in protein expression confined to cell-relevant volumes which are important steps toward artificial cell-like systems