Entropy of dynamical social networks

Human dynamical social networks encode information and are highly adaptive. To characterize the information encoded in the fast dynamics of social interactions, here we introduce the entropy of dynamical social networks. By analysing a large dataset of phone-call interactions we show evidence that the dynamical social network has an entropy that depends on the time of the day in a typical week-day. Moreover we show evidence for adaptability of human social behavior showing data on duration of phone-call interactions that significantly deviates from the statistics of duration of face-to-face interactions. This adaptability of behavior corresponds to a different information content of the dynamics of social human interactions. We quantify this information by the use of the entropy of dynamical networks on realistic models of social interactions

Temporal interactions facilitate endemicity in the susceptible-infected-susceptible epidemic model

Data of physical contacts and face-to-face communications suggest temporally varying networks as the media on which infections take place among humans and animals. Epidemic processes on temporal networks are complicated by complexity of both network structure and temporal dimensions. Theoretical approaches are much needed for identifying key factors that affect dynamics of epidemics. In particular, what factors make some temporal networks stronger media of infection than other temporal networks is under debate. We develop a theory to understand the susceptible-infected-susceptible epidemic model on arbitrary temporal networks, where each contact is used for a finite duration. We show that temporality of networks lessens the epidemic threshold such that infections persist more easily in temporal networks than in their static counterparts. We further show that the Lie commutator bracket of the adjacency matrices at different times is a key determinant of the epidemic threshold in temporal networks. The effect of temporality on the epidemic threshold, which depends on a data set, is approximately predicted by the magnitude of a commutator norm.Comment: 8 figures, 1 tabl

Random walk on temporal networks with lasting edges

We consider random walks on dynamical networks where edges appear and disappear during finite time intervals. The process is grounded on three independent stochastic processes determining the walker's waiting-time, the up-time and down-time of edges activation. We first propose a comprehensive analytical and numerical treatment on directed acyclic graphs. Once cycles are allowed in the network, non-Markovian trajectories may emerge, remarkably even if the walker and the evolution of the network edges are governed by memoryless Poisson processes. We then introduce a general analytical framework to characterize such non-Markovian walks and validate our findings with numerical simulations.Comment: 18 pages, 18 figure

A Conceptual Exploration of Pattern Formation in Social Self-Organized Systems

Contexto: El concepto de auto organización juega un papel fundamental en las ciencias de la complejidad; sin embargo, dado el carácter diverso y decididamente practico de dichas ciencias, el aparato teorico-metodologico que se ha desarrollado para la comprensión de la autoorganización no articula adecuadamente todos los elementos necesarios para el estudio de fenómenos sociales complejos. Método: Este artículo ejemplifica algunas de las limitaciones del marco de la complejidad para el estudio de la autoorganización, centrándose en la formación de patrones, una característica transversal a las definiciones de autoorganización en diferentes áreas de conocimiento. La discusión se desarrolla a partir de tres preguntas básicas: ¿donde están los patrones?, ¿que son los patrones? y ¿como se estudian estos patrones? Resultados: Para cada una de las preguntas anteriores, se muestra que existe un alto nivel de especificidad en los fenómenos sociales autoorganizados, que no es adecuadamente abarcado por el Marco actual de las ciencias de la complejidad. Tal especificidad se encuentra relacionada, por un lado, con aspectos que no se han discutido dentro de las ciencias de la complejidad porque son exclusivos de las ciencias sociales y, por el otro, con aspectos que no han sido analizados robustamente, dada la novedad histórica de los estudios en complejidad social. Conclusiones: Es necesario entablar una colaboración interdisciplinar que involucre investigadores dentro de las ciencias sociales, las ciencias de la complejidad y la ingeniería, con el fin de superar las limitaciones tradicionales para la comprensión de los fenómenos sociales complejos autoorganizados.Context: The concept of self-organization plays a major role in contemporary complexity science. Yet, the current framework for the study of self-organization is only able to capture some of the nuances of complex social self-organizing phenomena.Method: This article addresses some of the problematic elements in the study of social self-organization. For this purpose, it focuses on pattern formation, a feature of self-organizing phenomena that is common across definitions. The analysis is carried out through three main questions: where can we find these patterns, what are these patterns and how can we study these patterns.Results: The discussion shows that there is a high level of specificity in social self-organized phenomena that is not adequately addressed by the current complexity framework. It argues that some elements are neglected by this framework because they are relatively exclusive to social science; others, due to the relative novelty of the studies on social complexity.Conclusions: It is suggested that interdisciplinary collaboration between social scientists, complexity scientists and engineers is needed, in order to overcome traditional disciplinary limitations in the study of social self-organized phenomena

Una Exploración Conceptual de la Formación de Patrones en Sistemas Sociales Autorganizados

Context: The concept of self-organization plays a major role in contemporary complexity science. Yet, the current framework for the study of self-organization is only able to capture some of the nuances of complex social self-organizing phenomena.Method: This article addresses some of the problematic elements in the study of social selforganization. For this purpose, it focuses on pattern formation, a feature of self-organizing phenomena that is common across definitions. The analysis is carried out through three main questions: where can we find these patterns, what are these patterns and how can we study these patterns.Results: The discussion shows that there is a high level of specificity in social self-organized phenomena that is not adequately addressed by the current complexity framework. It argues that some elements are neglected by this framework because they are relatively exclusive to social science; others, because of the relative novelty of social complexity.Conclusions: It is suggested that interdisciplinary collaboration between social scientists and complexity scientists and engineers is needed, in order to overcome traditional disciplinary limitations in the study of social self-organized phenomena.Contexto: el concepto de autoorganización juega un papel fundamental en las ciencias de la complejidad; sin embargo, dado el carácter diverso y decididamente práctico de dichas ciencias, el aparato teórico-metodológico que se ha desarrollado para la comprensión de la autoorganización no articula adecuadamente todos los elementos necesarios para el estudio de fenómenos sociales complejos.Método: este artículo ejemplifica algunas de las limitaciones del marco de la complejidad para el estudio de la autoorganización, centrándose en la formación de patrones, una característica transversal a las definiciones de autoorganización en diferentes áreas de conocimiento. La discusión se desarrolla a partir de tres preguntas básicas: ¿dónde están los patrones?, ¿qué son los patrones? y ¿cómo se estudian estos patrones?Resultados: para cada una de las preguntas anteriores, se muestra que existe un alto nivel de especificidad en los fenómenos sociales autoorganizados, que no es adecuadamente abarcado por el marco actual de las ciencias de la complejidad. Tal especificidad se encuentra relacionada, por un lado, con aspectos que no se han discutido dentro de las ciencias de la complejidad porque son exclusivos de las ciencias sociales y, por el otro, con aspectos que no han sido analizados robustamente, dada la novedad histórica de los estudios en complejidad social.Conclusiones: es necesario entablar una colaboración interdisciplinar que involucre investigadores dentro de las ciencias de la complejidad, las ciencias sociales y la ingeniería, con el fin de superar las limitaciones tradicionales para la comprensión de los fenómenos sociales complejos autoorganizados