Aikariippuva perkolaatio ja olennaiset solmut kommunikaatioverkostoissa

A signicant part of human communication is nowadays transmitted via electronic devices and applications which enable immediate contacts between individuals irrespective of location and time. An important side product of these media is the availability of large and detailed data sets on human communication that allow inferences to be made on the structure of the underlying social networks. The theory of temporal networks offers a suitable framework for studying time-resolved human communication both at the level of the whole system and at the level of individuals. This thesis studies three different real-world communication networks and addresses three questions. First, percolation of temporal subgraphs constructed of consecutive communication events is studied. A phase transition from a fragmented to a connected phase and a percolation threshold is found in all networks. Emphasis is given to differences between static and temporal percolation, and on metrics that are of importance to the latter. Ensuring that the lifetime of temporal subgraphs spans the data interval was seen significant when determining the birth of a nucleus { a core group of nodes ultimately forming the giant temporal subgraph. Second, the natural continuation of the first point is the study of those nodes who are responsible for the phase transition, i.e. nodes who are influential for the system. It is seen that the number of events and especially the degree of a node are good predictors of a node being part of the nucleus of the temporal network. The third phase of the study focuses purely on the node level and addresses the influence of a node's actions within its local neighborhood. For this, a novel method of labeling the events of a temporal subgraph is presented. It is found that nodes with high degree and a large number of events are associated with larger temporal subgraphs.Merkittävä osa ihmisten välisestä kommunikaatiosta välittyy nykyään elektronisten viestinten välityksellä. Nämä viestimet mahdollistavat ajasta ja paikasta riippumattoman yhteydenpidon, sekä tuottavat suuria ja yksityiskohtaisia tietoaineistoja kommunikaatioverkostoista ja näiden kuvaamista sosiaalisista verkostoista. Aikariippuvien verkostojen teoria mahdollistaa näiden verkostojen tutkimisen sekä yksilöiden että koko verkoston tasolla. Tässä työssä tarkastellaan kolmea empiiristä kommunikaatioverkostoa ja tutkitaan erityisesti kolmea kysymystä. Ensiksi, työssä tutkitaan peräkkäisistä puheluista tai viesteistä koostuvien aliverkostojen perkolaatiota. Kaikista kolmesta verkostosta tunnistetaan perkolaatiotransitio sirpaleisesta tilasta yhdistyneeseen tilaan sekä hetki, jolloin tämä tapahtuu. Työssä keskitytään vertailemaan kuinka staattisten ja aikariippuvien verkostojen perkolaatiotransitiot eroavat toisistaan, ja mihin erityisesti pitää kiinnittää huomiota jälkimmäisessä tapauksessa. Analyysin avulla voidaan todeta, että aliverkostojen elinikä on merkittävä käsite perkolaatiohetken määrittämisessä. Lisäksi pystyimme tunnistamaan koko verkostolle merkityksellisen aktiivisen ytimen synnyn. Toiseksi, työssä tutkitaan ovatko tämän merkityksellisen ytimen solmut tunnistettavissa muista verkoston solmuista. Tulosten perusteella voidaan sanoa solmun kontaktien määrän ja erityisesti sen asteluvun selittävän hyvin solmun todennäköisyyden kuulua ytimeen. Kolmanneksi, työssä tutkitaan solmujen käyttäytymistä ja merkitystä lähiympäristöilleen. Tätä varten kehitettiin menetelmä aliverkostojen kontaktien luokittelemiseksi. Havaintojen perusteella todetaan, että solmut joilla on suuri määrä kontakteja ja suuri asteluku esiintyvät suurempien aliverkostojen yhteydessä

Effects of temporal correlations on cascades: Threshold models on temporal networks

A person's decision to adopt an idea or product is often driven by the decisions of peers, mediated through a network of social ties. A common way of modeling adoption dynamics is to use threshold models, where a node may become an adopter given a high enough rate of contacts with adopted neighbors. We study the dynamics of threshold models that take both the network topology and the timings of contacts into account, using empirical contact sequences as substrates. The models are designed such that adoption is driven by the number of contacts with different adopted neighbors within a chosen time. We find that while some networks support cascades leading to network-level adoption, some do not: the propagation of adoption depends on several factors from the frequency of contacts to burstiness and timing correlations of contact sequences. More specifically, burstiness is seen to suppress cascades sizes when compared to randomised contact timings, while timing correlations between contacts on adjacent links facilitate cascades.Comment: 9 pages, 7 figures, Published versio