A Study of Virality on Social Networks

Este Trabajo de Fin de Grado se basa en la realización de un estudio del fenómeno denominado ‘viralidad’ usando como caso de estudio unos tweets pertenecientes a nodos/usuarios de la red social Twitter. En el contexto de nuestro estudio un tweet es “viral” si obtiene muchos retweets en poco tiempo. En este trabajo se intenta averiguar la presencia (o ausencia) de una relación entre la viralidad de un tweet y varias características locales del grafo de las relaciones entre usuarios en que se origina: número de vecinos, coeficiente de clustering, miembros de la comunidad y comunidades adyacentes; todas ellas respecto a un nodo. Entendiéndose como nodo a cada uno de los participantes de la red social en la que se ha basado el estudio. Para la realización de este estudio ha sido necesario conocer la cantidad de retweets correspondientes a cada nodo. Después se ha relacionado con la cantidad de vecinos a los que ese nodo sigue. Acto seguido se ha calculado el coeficiente de clustering de cada nodo respecto a los nodos vecinos. Luego se ha recurrido al algoritmo japonés Kamada Kawai para poder dibujar, separar y clasificar a los nodos en comunidades. Cada nodo pertenece a una comunidad, de lo que ahí se ha podido deducir el número de miembros de cada comunidad y se ha podido contar el número de comunidades distintas a los que los vecinos de ese nodo pertenecen. Una vez se han calculado esas variables se ha pasado a la normalización de estos resultados para su posterior comparación con los retweets. A partir de ahí se ha llegado a la conclusión de si esas variables tienen una relación directa, inversa o simplemente no existe ninguna relación entre esas variables y la viralidad

Interaction Induced Quantum Valley Hall Effect in Graphene

We use Pseudo Quantum Electrodynamics (PQED) in order to describe the full electromagnetic interaction of the p-electrons of graphene in a consistent 2D formulation. We first consider the effect of this interaction in the vacuum polarization tensor or, equivalently, in the current correlator. This allows us to obtain the dc conductivity after a smooth zero-frequency limit is taken in Kubo's formula.Thereby, we obtain the usual expression for the minimal conductivity plus corrections due to the interaction that bring it closer to the experimental value. We then predict the onset of an interaction-driven spontaneous Quantum Valley Hall effect (QVHE) below a critical temperature of the order of $0.05$ K. The transverse (Hall) valley conductivity is evaluated exactly and shown to coincide with the one in the usual Quantum Hall effect. Finally, by considering the effects of PQED, we show that the electron self-energy is such that a set of P- and T- symmetric gapped electron energy eigenstates are dynamically generated, in association with the QVHE.Comment: 5 pages + supplemental materia

Reliability of nonlinear static analysis in case of irregular URM buildings with flexible diaphragms

The seismicPerformance-Based assessment of existing masonry buildings requires the use of nonlinear models, in order to check the attainment of ultimate limit states. Incremental Dynamic Analysis represents the most accurate method but very few models are available which are able to describe the stiffness and strength degradation, which are typical of masonry buildings, as well as the hysteretic behaviour of piers and spandrels under cyclic actions. At engineering practice level, the Displacement-Based approach is widely adopted, through the use of nonlinear static analysis. However, the application in the case of irregular URMbuildings with flexible horizontal diaphragms represents an open issue,due to the various difficulties, for example in the selection of proper load pattern or the definition of performance levels. A wide numerical investigation was made of some case studies, in order to check the applicability of nonlinear static analyses and propose some newprocedures. Nonlinear dynamic analyses have been adopted as reference solution, by using the Proper Orthogonal Decomposition technique in order to catch the dominant behaviours to be compared with those obtained by pushover analysis