Modeling and Analyzing Collective Behavior Captured by Many-to-Many Networks

L'abstract è presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen

Extraction and Analysis of Facebook Friendship Relations

Online Social Networks (OSNs) are a unique Web and social phenomenon, affecting tastes and behaviors of their users and helping them to maintain/create friendships. It is interesting to analyze the growth and evolution of Online Social Networks both from the point of view of marketing and other of new services and from a scientific viewpoint, since their structure and evolution may share similarities with real-life social networks. In social sciences, several techniques for analyzing (online) social networks have been developed, to evaluate quantitative properties (e.g., defining metrics and measures of structural characteristics of the networks) or qualitative aspects (e.g., studying the attachment model for the network evolution, the binary trust relationships, and the link prediction problem).\ud However, OSN analysis poses novel challenges both to Computer and Social scientists. We present our long-term research effort in analyzing Facebook, the largest and arguably most successful OSN today: it gathers more than 500 million users. Access to data about Facebook users and their friendship relations, is restricted; thus, we acquired the necessary information directly from the front-end of the Web site, in order to reconstruct a sub-graph representing anonymous interconnections among a significant subset of users. We describe our ad-hoc, privacy-compliant crawler for Facebook data extraction. To minimize bias, we adopt two different graph mining techniques: breadth-first search (BFS) and rejection sampling. To analyze the structural properties of samples consisting of millions of nodes, we developed a specific tool for analyzing quantitative and qualitative properties of social networks, adopting and improving existing Social Network Analysis (SNA) techniques and algorithms

Relación entre la Topología de Last.fm y el comportamiento de los usuarios en el medio social

Projecte final de carrera fet en col.laboració amb Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science. Delft University of TechnologyActualmente, la mayoría de las redes sociales en Internet son comunidades de personas que comparten actividades e intereses, o que están interesadas en explorar las actividades e intereses de otros usuarios. El estudio tanto de la topología de estas redes sociales como del comportamiento de los usuarios en la red es fundamental para poder mejorar las características funcionales de la red. La red social Last.fm nos da la oportunidad de obtener diversa información pública de los usuarios: amistades, preferencias musicales y etiquetado de música. El objetivo principal de este proyecto es determinar si existe alguna relación entre la actividad social de los usuarios (amigos) y el uso de las funciones específicas de la red social. En el siguiente documento, primero estudiamos la topología de la red en términos de distribución nodal y simetría de enlaces, y después relacionamos la distribución nodal con la actividad en la red. A lo largo del documento extraemos una serie de interesantes conclusiones. Usuarios que escuchan música no popular tienden a tener más amigos que los usuarios que escuchan música popular. La causa de esta tendencia se debe a que los usuarios con gustos no populares están obligados a compartir sus intereses con sus amigos y buscar nuevos grupos a través de los perfiles de otros usuarios. Por el contrario, los usuarios con gustos populares no tienen estas necesidades y consecuentemente tienen menos amigos en la red. También llegamos a la conclusión de que los usuarios que suelen etiquetar la música que escuchan (tagging), también suelen tener más amigos ya que están explotando más la red social en todos los sentidos y están ayudando a otros usuarios a encontrar la música con facilidad. Con el conocimiento de cómo los usuarios actúan en la red social podremos desarrollar nuevos algoritmos que mejoren las actuales características de las redes. Un algoritmo que mejorase el inicio del proceso de hacer amistades o publicidad personalizada dependiendo de los gustos musicales son dos ejemplos de posibles mejoras que se podrían desarrollar en un futuro