Online Popularity and Topical Interests through the Lens of Instagram

Online socio-technical systems can be studied as proxy of the real world to investigate human behavior and social interactions at scale. Here we focus on Instagram, a media-sharing online platform whose popularity has been rising up to gathering hundred millions users. Instagram exhibits a mixture of features including social structure, social tagging and media sharing. The network of social interactions among users models various dynamics including follower/followee relations and users' communication by means of posts/comments. Users can upload and tag media such as photos and pictures, and they can "like" and comment each piece of information on the platform. In this work we investigate three major aspects on our Instagram dataset: (i) the structural characteristics of its network of heterogeneous interactions, to unveil the emergence of self organization and topically-induced community structure; (ii) the dynamics of content production and consumption, to understand how global trends and popular users emerge; (iii) the behavior of users labeling media with tags, to determine how they devote their attention and to explore the variety of their topical interests. Our analysis provides clues to understand human behavior dynamics on socio-technical systems, specifically users and content popularity, the mechanisms of users' interactions in online environments and how collective trends emerge from individuals' topical interests.Comment: 11 pages, 11 figures, Proceedings of ACM Hypertext 201

Impact of spatially constrained sampling of temporal contact networks on the evaluation of the epidemic risk

The ability to directly record human face-to-face interactions increasingly enables the development of detailed data-driven models for the spread of directly transmitted infectious diseases at the scale of individuals. Complete coverage of the contacts occurring in a population is however generally unattainable, due for instance to limited participation rates or experimental constraints in spatial coverage. Here, we study the impact of spatially constrained sampling on our ability to estimate the epidemic risk in a population using such detailed data-driven models. The epidemic risk is quantified by the epidemic threshold of the susceptible-infectious-recovered-susceptible model for the propagation of communicable diseases, i.e. the critical value of disease transmissibility above which the disease turns endemic. We verify for both synthetic and empirical data of human interactions that the use of incomplete data sets due to spatial sampling leads to the underestimation of the epidemic risk. The bias is however smaller than the one obtained by uniformly sampling the same fraction of contacts: it depends nonlinearly on the fraction of contacts that are recorded and becomes negligible if this fraction is large enough. Moreover, it depends on the interplay between the timescales of population and spreading dynamics.Comment: 21 pages, 7 figure

What's in a crowd? Analysis of face-to-face behavioral networks

The availability of new data sources on human mobility is opening new avenues for investigating the interplay of social networks, human mobility and dynamical processes such as epidemic spreading. Here we analyze data on the time-resolved face-to-face proximity of individuals in large-scale real-world scenarios. We compare two settings with very different properties, a scientific conference and a long-running museum exhibition. We track the behavioral networks of face-to-face proximity, and characterize them from both a static and a dynamic point of view, exposing important differences as well as striking similarities. We use our data to investigate the dynamics of a susceptible-infected model for epidemic spreading that unfolds on the dynamical networks of human proximity. The spreading patterns are markedly different for the conference and the museum case, and they are strongly impacted by the causal structure of the network data. A deeper study of the spreading paths shows that the mere knowledge of static aggregated networks would lead to erroneous conclusions about the transmission paths on the dynamical networks

The Emergence of new Successful Export Activities in Uruguay

El proyecto “El surgimiento de nuevas actividades exportadoras exitosas en América Latina” busca identificar los elementos claves en el proceso de descubrimiento de nuevas oportunidades de exportación en diferentes países de la región, con el objetivo de proponer políticas y reformas que permitan aumentar el ritmo de descubrimientos, en particular teniendo en cuenta la importancia relativa de diversas fallas de mercado. El enfoque general del estudio puede resumirse en que “los mercados se desempeñan bien al brindar señales de la rentabilidad de actividades que ya existen, pero su desempeño es pobre cuando se trata de actividades que podrían existir pero no existen. Aun si estas actividades no son nuevas en el sentido de que están presentes en economías más ricas, los productores se ven enfrentados a una considerable incertidumbre respecto a los costos y la productividad bajo las condiciones del mercado local. Introducirse en estos nuevos sectores típicamente requiere un inversor pionero, que indica a otros la rentabilidad de dichas actividades. Llamamos a este proceso de descubrir la estructura de costos interna de la economía auto-descubrimiento” (Hausmann y Rodrik, 2003). “En el proceso de auto-descubrimiento abundan las externalidades de información, debido a que la información de costos descubierta por un empresario no puede conservarse en forma privada. Si la empresa pionera resulta rentable, esto es fácilmente observable por otros. Los imitadores entran entonces en la actividad, la renta del productor establecido se disipa y se establece un nuevo sector. Si, por el contrario, el pionero quiebra, las pérdidas son soportadas en su totalidad por el empresario. En consecuencia, la actividad empresarial de esta naturaleza no es una actividad con alta recompensa: las pérdidas son privadas mientras las ganancias se socializan. Por tanto, los mercados no proporcionan suficiente actividad empresarial en actividades nuevas” (Hausmann, Rodríguez-Clare y Rodrik, 2006). El estudio realizado para Uruguay consistió en analizar cuatro actividades exportadoras nuevas para el país, en el contexto del marco teórico propuesto por el BID y siguiendo la metodología común establecida para todos los casos incluidos en el proyecto regional. Asimismo, en el marco de este estudio se construyó una base de datos armonizada de las exportaciones uruguayas de bienes a nivel de producto y empresa, que permite analizar la actividad exportadora a nivel de empresa, producto y mercado de destino en las últimas dos décadas. La disponibilidad de series de tiempo consistentes permitió superar las limitaciones de información que provocaban en las estadísticas los cambios introducidos en la clasificación de productos en cuatro oportunidades (1985, 1993, 1997, 2002). Este estudio busca una mejor comprensión de estos problemas en el caso de Uruguay, presentando, en primer término, una visión de conjunto del desempeño exportador de Uruguay y su política comercial, y un análisis de la actividad exportadora a nivel de firma. En segundo lugar se analizan en profundidad cuatro sectores: software, forestal, caviar y esturión, y vacunas de origen animal a partir de los cuales se extraen lecciones de políticas públicas.exportaciones, fallas de mercado, fallas de coordinación, proceso de auto-descubrimiento, software, sector forestal, vacunas de origen animal, caviar y esturión