Social networks: modeling structure and dynamics

The study of networks of social interaction can be seen to originate from the work of Jacob Moreno in the 1920's. At the turn of the millennium new actors entered the field, researchers with a background in physics and computer science, who brought with them a new set of tools that could be used to collect and analyse large sets of data. Analysis of large scale social network data from various sources has increased our knowledge of the common features of various social networks, observed in networks of acquaintance and collaboration alike. The quantification and modeling of a particular feature of social networks, namely the tendency of individuals to form densely connected groups with relatively few links to individuals outside the group (called communities in complex networks theory), has taken large steps in recent years. Modeling these structures and their effect on social dynamics is a highly topical issue, relevant for fields such as spreading of epidemics or rumors and formation of opinions, with applications such as prevention of epidemics and marketing. This thesis aims to increase our understanding of the structure of large scale social networks, and of dynamics unfolding in such networks, in several ways: 1) In order to answer a need for social network models that generate realistic structures at large scale, we introduce a model based on simple local mechanisms leading to community structure. 2) A thorough comparative study of models for social networks assesses the adaptability of the models to fit real social network data, and their success at reproducing prominent structural features of social networks. In discussing in detail two major approaches to modeling social networks, this study may promote the understanding between researchers from the two 'schools of thought'. 3) We study models of competing options, with focus on perhaps the most important feature of social network structure, namely communities, that had been largely lacking in earlier research

Supporting the spirituality of older people living with dementia in nursing care: A hermeneutic phenomenological inquiry into older people's and their family members' experiences

Background: Supporting spirituality is an essential aspect of the holistic nursing care of older people living with dementia. Spirituality is defined as a search for answers to questions about the meaning and purpose of life and the individual's relationship with the sacred or transcendent. This relationship may or may not involve an affiliation with a specific religion.Objective: To understand how older people living with dementia and their family members experience spirituality and its support in nursing care.Design: A qualitative study informed by the principles of Ricoeurian hermeneutic phenomenology.Settings: We conducted the study in home care and long-term care settings in Southern Finland.Participants: We collected data between 2017-2020 from a purposive sample of 10 older people living with dementia and their 9 family members (n = 19).Methods: We used interviews to collect data and adapted and used Ricoeur's theory of interpretation as a method for analysis.Results: The findings of this study show that older people living with dementia need spiritual support in nursing care based on their personal understanding of spirituality. The four elements of this spirituality that emerged were: religion, meaningful relationships, nature, and art. The participants addressed some challenges to spiritual support in the nursing care of older people living with dementia including: the competence and abilities of nursing, time available, presence and experience.Conclusions: Older people living with dementia and their family members consider spiritual support an important aspect of nursing care. To support the spirituality of these older people, the elements of spirituality need to be understood as these are central to each person's spiritual position. Additionally, spiritual support requires understanding knowledge, experience, time and presence, to manage all four elements with individuals

Pelastustoimen mittarit. Katsaus kansainvälisiin mittareihin

Pelastustoimen strategian laadintaa varten on vuonna 2015 perustettu hanke, jonka tavoitteena on määrittää pelastustoimen strategiset painopistealueet ja niille vaikuttavuutta kuvaavat toiminnan mittarit/indikaattorit. Pelastustoimen vaikuttavuuden mittaaminen – kansainväliset mittarit (PetoMitta) –tutkimushanke tukee strategian laadintaa esittelemällä pelastustoimen tehokkuuden ja vaikuttavuuden kansainvälisiä mittareita. Hanke vaikuttaa pelastustoimen kehittämiseen edesauttamalla resurssien oikeaa suuntaamista toiminnan vaikuttavuuden mittaamisen avulla. Pelastustoimen vaikuttavuuden mittaamista kehitetään useissa maissa. Joissain maissa ollaan vasta lähtemässä liikkeelle ja kehitetään ensimmäisiä toiminnan mittareita, kuten Portugalissa metsäpalojen hallinnan mittareita. Palokuntien syntymaissa, kuten Saksassa ja Yhdysvalloissa, pelastuslaitosten toiminnan tärkeimmät mittarit, vasteajat ja vastehenkilöstö, on puolestaan standardoitu. Pelastuslaitosten tavoiteasetannassa ja mittarien valinnassa näkyy kyseisten maiden yleinen tietoisuus yhteiskunnan tilasta. Ruotsissa, Virossa sekä Yhdistyneiden kuningaskuntien alueella on kehitetty paljon mittareita ennaltaehkäisevää työtä varten, jolloin kyseessä on valistustyö ja suoritetut palotarkastukset. Näillä alueilla myös työhyvinvointi- ja tasa-arvotekijöille on asetettu mittareita. Lontoon ja Vancouverin pelastuslaitoksille on asetettu tavoitteita ympäristöpäästöjen vähentämiseksi. Tutkimus osoitti, että eri maissa pelastustoimen toiminnan mittaamisella on kolme erilaista roolia. Ensinnäkin toiminnan mittareilla mitataan pelastuslaitosten nopeutta saavuttaa kohde ja palotilanteissa sattuneiden palokuolemien määrää. Nämä mittarit katsovat taaksepäin, ja niiden saavuttamiseen vaikuttaa pelastustoimen oman toiminnan lisäksi monet muut yhteiskunnalliset tekijät, kuten kaupungistuminen, rakentamistekniikka, infrastruktuurin kunto, yhteiskunnallinen vakaus tai epävakaus yms. Toiseksi, pelastustoimi pyrkii kehittämään omaa toimintaansa ennaltaehkäisevään suuntaan antamalla koulutusta ja opastusta, parantamalla yhteiskunnan omia valmiuksia kouluttamalla vapaaehtoista henkilöstöä, ja suorittamalla tehostetusti palotarkastuksia. Kolmantena pelastustoimen roolina on vastata osaltaan yhteiskunnalliseen kehitykseen. Tästä ovat esimerkkeinä vaatimukset polttoaineiden kulutuksen vähentämisestä, päästöjen pienentämisestä ja tasa-arvon edistämisestä henkilöstöä palkattaessa. Tällä hetkellä Suomi on eräällä tavalla keskikastia pelastustoimen toiminnan mittauksessa. Koko maata koskevia mittareita on vähän, eikä niillä ole suurta ohjaavaa roolia. Tässä näkyy todennäköisesti pelastuslaitoksen asema valtionhallinnon ja kunnallisen hallinnon välillä; ei ole selvää kenen tehtävänä olisi asettaa tulevaisuuteen tähtäävät valtakunnalliset tavoitteet, kuten yhteistoimintaa, ympäristötehokkuutta, tasa-arvoasioita tai vaaraa aiheuttavien kohteiden / yksityisten talouksien tarkastusmääriä koskevat tavoitteet. Tutkimuksen rahoittajana olivat sisäministeriön pelastusosasto, Teknologian tutkimuskeskus VTT Oy ja Palosuojelurahasto. Hankkeen ohjausryhmässä toimivat sisäministeriöstä neuvotteleva virkamies Tiina Männikkö ja ylitarkastaja Jouni Pousi sekä tutkimusjohtaja Esa Kokki Pelastusopistosta ja tiimipäällikkö Liisa Poussa VTT:ltä

Katsaus tekoälyyn : tekoäly ja sen sovellutukset

Postgraduate seminar series with a title artificial intelligence and logic held at the Department of Military Technology of the National Defence University in 2020 and 2021. This book is a collection of some of talks that were presented in the seminar. The papers address ethics in autonomous military technology, algorithmic thinking, application of fuzzy logic in the Armed Forces, logic and skill, use of artificial intelligence technologies in information and psychological warfare, cyber security risks of artificial intelligence applications and algorithms, information acquisition strategies and artificial intelligence to support learning. This set of papers tries to give some insight to current issues of the artificial intelligence and logic. Seminars at the Department of Military Technology have a tradition to make publication based on the presentations, but only as an internal publication of the Finnish Defence Forces and in such a way has not hindered publication of the papers e.g. in international conferences. Publication of these papers in peer reviewed conferences has indeed been always the goal of the seminar, since it teaches writing conference level papers. We still hope that an internal publication in the department series is useful to the Finnish Defence Forces by offering an easy access to these papers

A Model for Social Networks

Social networks are organized into communities with dense internal connections, giving rise to high values of the clustering coefficient. In addition, these networks have been observed to be assortative, i.e. highly connected vertices tend to connect to other highly connected vertices, and have broad degree distributions. We present a model for an undirected growing network which reproduces these characteristics, with the aim of producing efficiently very large networks to be used as platforms for studying sociodynamic phenomena. The communities arise from a mixture of random attachment and implicit preferential attachment. The structural properties of the model are studied analytically and numerically, using the $k$-clique method for quantifying the communities.Comment: 15 pages (Latex), 6 figures (Postscript

Trim37-deficient mice recapitulate several features of the multi-organ disorder Mulibrey nanism

Mulibrey nanism (MUL) is a rare autosomal recessive multi-organ disorder characterized by severe prenatal-onset growth failure, infertility, cardiopathy, risk for tumors, fatty liver, and type 2 diabetes. MUL is caused by loss-of-function mutations in TRIM37, which encodes an E3 ubiquitin ligase belonging to the tripartite motif (TRIM) protein family and having both peroxisomal and nuclear localization. We describe a congenic Trim37 knock-out mouse (Trim37(-/-)) model for MUL. Trim37(-/-) mice were viable and had normal weight development until approximately 12 months of age, after which they started to manifest increasing problems in wellbeing and weight loss. Assessment of skeletal parameters with computer tomography revealed significantly smaller skull size, but no difference in the lengths of long bones in Trim37(-/-) mice as compared with wildtype. Both male and female Trim37(-/-) mice were infertile, the gonads showing germ cell aplasia, hilus and Leydig cell hyperplasia and accumulation of lipids in and around Leydig cells. Male Trim37(-/-) mice had elevated levels of follicle-stimulating and luteinizing hormones, but maintained normal levels of testosterone. Six-month-old Trim37(-/-) mice had elevated fasting blood glucose and low fasting serum insulin levels. At 1.5 years Trim37(-/-) mice showed non-compaction cardiomyopathy, hepatomegaly, fatty liver and various tumors. The amount and morphology of liver peroxisomes seemed normal in Trim37(-/-) mice. The most consistently seen phenotypes in Trim37(-/-) mice were infertility and the associated hormonal findings, whereas there was more variability in the other phenotypes observed. Trim37(-/-) mice recapitulate several features of the human MUL disease and thus provide a good model to study disease pathogenesis related to TRIM37 deficiency, including infertility, non-alcoholic fatty liver disease, cardiomyopathy and tumorigenesis.Peer reviewe

Networks of Emotion Concepts

The aim of this work was to study the similarity network and hierarchical clustering of Finnish emotion concepts. Native speakers of Finnish evaluated similarity between the 50 most frequently used Finnish words describing emotional experiences. We hypothesized that methods developed within network theory, such as identifying clusters and specific local network structures, can reveal structures that would be difficult to discover using traditional methods such as multidimensional scaling (MDS) and ordinary cluster analysis. The concepts divided into three main clusters, which can be described as negative, positive, and surprise. Negative and positive clusters divided further into meaningful sub-clusters, corresponding to those found in previous studies. Importantly, this method allowed the same concept to be a member in more than one cluster. Our results suggest that studying particular network structures that do not fit into a low-dimensional description can shed additional light on why subjects evaluate certain concepts as similar. To encourage the use of network methods in analyzing similarity data, we provide the analysis software for free use (http://www.becs.tkk.fi/similaritynets/)

Anisotrooppinen diffuusio kuvankäsittelyssä

Työssä käsitellään anisotrooppista diffuusiota kuvankäsittelymenetelmänä teoreettisesti ja numeerisesti. Diffuusio on fysikaalinen ilmiö, joka tasoittaa konsentraatioeroja ilman, että samalla syntyy tai häviää massaa. Jos samastamme harmaasävykuvan intensiteetin konsentraation kanssa, voimme diffuusion avulla tasoittaa intensiteettieroja kuvassa. Asettamalla rajoitteita diffuusion suunnalle ja voimakkuudelle voimme tehostaa kuvassa haluamiamme piirteitä ja toisaalta poistaa samalla kuvasta kohinaa. Suunnistettua diffuusiota kutsutaan anisotrooppiseksi diffuusioksi. Tarkastelemme kahta hieman erilaista versiota anisotrooppisesta diffuusiosta. Toinen näistä säilyttää ääriviivat ja tasoittaa niiden sisälle jäävän alueen, joten sitä voidaan käyttää kuvien segmentointiin eli alueiden erotteluun. Kutsumme sitä reunoja tehostavaksi diffuusioksi (edge-enhancing diffusion). Toinen esitelty menetelmä yhdistää katkonaisia linjoja kuvassa. Sitä kutsutaan koherenssia tehostavaksi diffuusioksi (coherence-enhancing diffusion). Luku 2 käsittelee diffuusiomenetelmien fysikaalista perustaa ja niiden luokittelua, sekä esittelee skaala-avaruuden käsitteen, jolla on merkitystä kuva-analyysissa. Luvussa 3 määrittelemme muodon diffuusiotensorille, joka diffuusioyhtälössä määrää, mihin suuntiin ja kuinka voimakkaasti diffuusio etenee kussakin kuvan pisteessä. Diffuusiotensorin muodostamista varten esittelemme kuvien tekstuurianalyysissa paljon käytetyn työkalun, rakennetensorin, joka sisältää tietoa kuvan intensiteettivaihteluista kussakin pisteessä. Luvuissa 4 ja 5 diffuusioyhtälö diskretoidaan ajan ja paikan suhteen. Luku 6 kuvailee laskennallisia yksityiskohtia, mm. konvoluutiomaskien muodostamista. Luvussa 7 havainnollistetaan, miten kuvatut diffuusiomenetelmät käytännössä toimivat, tarkastellaan parametrien valinnan vaikutusta ja näytetään joitakin sovelluksia. Luku 8 sisältää yhteenvedon edellä käsitellyistä aiheista. Anisotrooppinen diffuusio näyttää soveltuvan hyvin tiettyihin tehtäviin, esimerkiksi sormenjäljen syiden korostamiseen epäselvässä kuvassa. Menetelmät ovat kuitenkin laskennallisesti raskaita ja lisäksi herkkiä parametrien valinnalle. Laskentatehon jatkuvan halpenemisen vuoksi niillä saattaa silti olla tulevaisuutta myös nopeutta vaativissa käytännön sovelluksissa, etenkin yhdistettynä bayesilaisiin menetelmiin, joista olisi apua parametrien valinnassa