The dynamical strength of social ties in information spreading

We investigate the temporal patterns of human communication and its influence on the spreading of information in social networks. The analysis of mobile phone calls of 20 million people in one country shows that human communication is bursty and happens in group conversations. These features have opposite effects in information reach: while bursts hinder propagation at large scales, conversations favor local rapid cascades. To explain these phenomena we define the dynamical strength of social ties, a quantity that encompasses both the topological and temporal patterns of human communication

Central Limit Behavior in the Kuramoto model at the 'Edge of Chaos'

We study the relationship between chaotic behavior and the Central Limit Theorem (CLT) in the Kuramoto model. We calculate sums of angles at equidistant times along deterministic trajectories of single oscillators and we show that, when chaos is sufficiently strong, the Pdfs of the sums tend to a Gaussian, consistently with the standard CLT. On the other hand, when the system is at the "edge of chaos" (i.e. in a regime with vanishing Lyapunov exponents), robust $q$-Gaussian-like attractors naturally emerge, consistently with recently proved generalizations of the CLT.Comment: 15 pages, 8 figure

What comes first? Social strength or common friends?

[Abstract of]: NetMob, 5-7 April 2017, Milan, ItalySocial networks are made out of strong andweak links having very different structural anddynamical properties. Social scientists have longrecognized the value of weak links in information discovery but also their relative structuralweakness that makes them more likely to decayin the future. What what features of humaninteraction build a strong tie? Here we approachthis question from an practical way by findingwhat are the properties of social interactions thatmake ties more persistent and thus stronger tomaintain social interactions in the future. Usinga large longitudinal mobile phone database webuild a predictive model of tie persistence basedon intensity, structural and temporal patternsof social interaction. While our results confirmthat structural (embeddedness) and intensity(number of calls) are correlated with tie persistence, we find that daily temporal featuresof communication events in a tie are betterand more efficient predictors for tie persistence.Specifically, although communication betweenlinks is always bursty we find that links that aremore bursty than the average are more likely todecay, signaling that the strength of the tie isnot only reflected in the intensity or topology ofthe network, but also on how we distribute intime our interactions with our relationships. Ourresults not only are important to understandthe strength of social relationships but also tounveil the entanglement between the differenttemporal scales in networks, from microscopictie burstiness to network evolution

Time as a limited resource: Communication Strategy in Mobile Phone Networks

We used a large database of 9 billion calls from 20 million mobile users to examine the relationships between aggregated time spent on the phone, personal network size, tie strength and the way in which users distributed their limited time across their network (disparity). Compared to those with smaller networks, those with large networks did not devote proportionally more time to communication and had on average weaker ties (as measured by time spent communicating). Further, there were not substantially different levels of disparity between individuals, in that mobile users tend to distribute their time very unevenly across their network, with a large proportion of calls going to a small number of individuals. Together, these results suggest that there are time constraints which limit tie strength in large personal networks, and that even high levels of mobile communication do not fundamentally alter the disparity of time allocation across networks.Comment: 10 pages, 3 figures. Accepted for publication in Social Network

Structural and luminescence properties of undoped and Eu-doped SiOC thin films

We report on the investigation of the structural, chemical and optical properties of undoped and Eu-doped SiOC thin films synthetized by RF magnetron sputtering. Undoped SiOC exhibits an intense room temperature luminescence at ~ 500 nm, and an important contribution to this signal is due to the presence of Si-C bonds. Moreover, when inserted in a SiOC matrix, Eu ions have a higher solid solubility with respect to pure SiO2; as a consequence, we observe a reduction of Eu clustering phenomena. Furthermore the reducing properties of SiOC, related to the presence of C, allow the prevalence of the Eu2+ emission over the Eu3+ one. Through the control of the annealing conditions it is possible to obtain an intense light emission at 440 nm. These properties propose SiOC as a novel and efficient Si-based host matrix for Eu and open the way to promising perspectives of Eu-based materials for photonic applications and LED fabrication

Temporal patterns of communication in social networks

This thesis has been a joint project between Universidad Carlos III de Madrid and Telefónica Research (Spain). Specifically, the research has been conducted at the GISC (Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos), group of Universidad Carlos III and at the analytics and data mining and user modelling research teams of Telefónica Research. The main interest of this research has been in understanding and characterizing large networks of human interactions as continuously changing objects, which members appear and disappear over time and which interactions are characterized by temporal correlations and inhomogeneities. This constitutes a very challenging and novel topic. In fact, although many real social networks are temporal or dynamical networks, which elements and properties continuously change over time, traditional approaches to social network analysis are essentially static: ties (and tie weights) are given by the aggregated activity observed in a given time period, nodes and ties are considered persistent over time, temporal inhomogeneities and correlations between interaction events are neglected, etc. Within this frame, therefore, the time dimension of human behavior has typically been projected out. Although much effort has been devoted in the last years to characterize the temporal patterns of human interaction, a general understanding of how dynamically model real social networks is still missing. In this thesis we contribute to advancing the state of the art in this area by investigating the instantaneous, instead than the aggregated, contact network and by analyzing the role of temporal activity patterns of human interaction in the description and modeling of real social networks. Specifically, we investigated the role that topological and, in particular, temporal patterns of human interaction play in three main topics of social network analysis and data mining: the characterization of time (or attention) allocation in social networks, the prediction of link decay and/or persistence and the analysis and modeling of information spreading phenomena. To this end, we have analyzed large anonymized data sets of phone call communication traces (Call Detail Records or CDR) over long periods of time. Access to these observations was granted by Telefónica Research. The availability of empirical data about such massive networks allowed us to analyze and measure global features of human behavior and interaction and to characterize phenomena and tendencies that might be invisible at small scale. At the same time, the fine-grained resolution of the datasets we had access to and the fact that they cover a large sample of the population, ensure the significance and universality of our findings. The findings that emerge from our research indicate that the observed inhomogeneities and correlations of human temporal patterns of interactions significantly affect the current view of social networks, shifting from a very steady to a highly complex entity. Temporal patterns of communication are essential not only for a better characterization of the inherent properties of human behavior, but also, and more importantly, for the understanding and modeling of all those phenomena which are triggered by the way in which people communicate and behave. Examples are diffusion of epidemics, information spreading, opinion and influence phenomena and group formation. Our results indicate the necessity to incorporate temporal patterns of communication in the analysis of social networks: since structure and dynamics are tightly coupled, the analysis and modeling of human behavior has to factor in both. The work of this thesis combines data mining, the analysis of large datasets, theoretical modeling, simulations and experiments on empirical data. In addition, this also has a wide range of applications in many business sectors. In particular, at Telefónica Research, part of our techniques and findings have been successfully applied to areas such as social networks analysis, modeling human influence, customer segmentation and targeting in viral marketing campaigns. We believe this work has made a contribution to understanding and modeling real social networks and and we are confident that it will encourages further research in this field. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Entender la dinámica de comunicación entre personas en una red social es uno de los problemas clave de la ciencia contemporánea y juega un papel fundamental en situaciones tales como detección temprana de epidemias, pero también en procesos como la difusión de información comercial, marketing viral, propagación de noticias, opiniones o rumores. De hecho, todos esos procesos están estrictamente relacionados con la forma en que las personas están conectadas e interactúan y con los mecanismos que regulan la dinámica de esas interacciones. Tradicionalmente, el estudio de las redes sociales y de la dinámica de comunicación entre personas se ha basado principalmente en el análisis de cuestionarios y estudios dirigidos a pequeños grupos de individuos, limitando la generalización a gran escala de los resultados y por tanto una comprensión completa del comportamiento humano y de muchos procesos reales basados en ello. En los últimos años, la existencia de grandes bases de datos electrónicos sobre interacción entre personas, como e-mail, llamadas de teléfono o mensajes en redes sociales online como Facebook o Twitter, ha facilitado el estudio sobre el comportamiento humano y cambiado radicalmente la forma de entender y modelizar las redes sociales, tanto que se habla ya de un nuevo tipo de ciencia emergente: la ciencia de las redes sociales o ciencia social computacional. De hecho, el estudio del comportamiento humano basado en bases de datos electrónicos a gran escala y durante períodos largos de tiempo ofrece una oportunidad de estudiar y modelar los fenómenos sociales que no tiene precedentes en ciencias sociales, económicas o de sistemas complejos. La mayoría de estudios de redes sociales en las últimas décadas se han enfocado en caracterizar la estructura topológica de la red (con quién se relaciona cada individuo) y entender las propiedades de esa estructura durante un período de observación dado. Se ha observado, por ejemplo, que en las redes sociales la distancia topológica desde cualquier nodo de la red a otro es mucho más pequeña que el tamaño (número total de nodos) de la red (efecto de ”pequeño mundo”) o que en estas redes hay un número inusual de grandes conectores (hubs), que poseen la mayor parte de las conexiones sociales. Sin embargo, en estos estudios normalmente no se incluyen las propiedades temporales de la actividad humana y se asume que las redes sociales son objetos estáticos cuyas propiedades se obtienen agregando en el tiempo la actividad de los individuos: tanto los nodos de la red cuanto las conexiones sociales se consideran permanentemente activas y el peso o importancia de cada relación sólo depende del volumen total de interacción entre las dos personas involucradas. Además, se asume que los eventos no están relacionados entre sí y que la interacción entre dos personas ocurre de forma homogénea en el tiempo, o sea que puede ocurrir de forma aleatoria en cualquier instante. Sin embargo, estudios recientes de la actividad humana han demostrado que los patrones temporales de esta actividad son altamente heterogéneos. De hecho, las conexiones sociales se forman y se destruyen en el tiempo y la actividad humana, por ejemplo el número de email mandados por un mismo usuario al día o la interacción entre dos personas, se produce a ráfagas, es decir períodos muy intensos de conversaciones se alternan con largos períodos de inactividad. Además, se ha observado que la comunicación humana sucede en conversaciones en grupo, es decir, aunque se produce a ráfagas, ´estas ocurren a la vez entre los miembros de un grupo social. Esa heterogeneidad de los patrones temporales de la actividad humana afecta la forma de comprender y modelar las redes de interacción humana, las propiedades topológicas de las mismas, así como la dinámica de muchos procesos reales. Sin embargo, a pesar de su importancia, todavía se sabe muy poco de cómo incorporar las propiedades temporales en la descripción y modelización de las redes sociales. Nuestro principal objetivo ha sido avanzar en este problema y con dos propósitos principales. Por un lado, entender y cuantificar no solo las propiedades estructurales, sino también los patrones temporales de comunicación entre personas y comprender como afectan a la actual descripción de las redes sociales. Frente a la visión estática de una red social (cómo están conectados los individuos dentro de una red), nuestro estudio ha buscado entender también cuándo y cómo se producen esas relaciones sociales en el tiempo. Por otro lado, nos hemos interesado en entender cómo esos ritmos de interacción afectan procesos dinámicos globales con un particular interés en fenómenos de la difusión de informaciones en redes sociales. Como consecuencia, nuestro propósito más general ha sido proporcionar una mejor caracterización de las redes sociales como entidades dinámicas en lugar de estáticas, incluyendo no sólo las propiedades topológicas de la red sino también los patrones temporales. Este proyecto de tesis ha sido una colaboración entre la Universidad Carlos III de Madrid y Telefónica I+D, a través de la beca Becas de Formación de Doctores Telefónica I+D y Universidad Carlos III de Madrid y sucesivas colaboraciones. En particular, Telefónica I+D nos ha proporcionado el acceso a bases de datos totalmente anonimizadas de llamadas telefónicas (Call Detail Record o CDR), cuyo análisis nos ha permitido de investigar las propiedades estructurales y dinámicas de masivas redes sociales durante largos períodos de tiempo (aproximadamente 9.000 millones de llamadas entre 20 millones de usuarios durante períodos de 11-19 meses) construidas a partir de esos datos. Este gran volumen de datos y su extensión en tiempo garantiza la representatividad y universalidad de nuestros resultados. Nuestra metodología se ha basado entonces en el estudio de grandes redes sociales de llamadas telefónicas, en simulaciones sobre esas redes y la posterior análisis y modelización. Para alcanzar nuestros objetivos, en primer lugar hemos analizado y caracterizado las propiedades temporales de estas redes. De acuerdo con otros estudios, hemos observado que, dentro de la misma red egocéntrica de una persona, no todas las conexiones sociales tienen la misma importancia y que tanto los individuos como los enlaces entre ellos son altamente volátiles. Se ha observado además que la comunicación entre individuos no sucede de manera homogénea en el tiempo, sino que se produce a ráfagas y están organizadas en grupos de conversaciones. En segundo lugar hemos analizado el papel que todos estos aspectos temporales de la comunicación humana juegan en: (i) los procesos de organización y distribución de tiempo y atención de una persona dentro de su red de contactos, (ii) la caracterización de una relación social a partir de la observación de actividad entre dos personas y del rol que esa actividad tiene en la predicción de la persistencia o decaimiento de la misma relación en el futuro y (iii) procesos de difusión de información en redes sociales. Uno de los motivos por los cuales las redes sociales no han sido estudiadas de forma dinámica es el hecho de que los procesos de creación y destrucción de los enlaces sociales están enmascarados por la actividad a ráfagas de las interacciones humanas. La dificultad en el separar esos dos procesos, junta a la convicción de que la escala de tiempo que regula la creación y destrucción de los enlaces sociales es mucho mas lenta que la de interacción, han favorecido hasta ahora una descripción agregada y estática de las redes sociales, frente al estudio de la red instantánea. Sin embargo, nosotros hemos propuesto un método que nos permite separar las dos escalas de tiempo de esos dos procesos y analizar, con mucha precisión, la red instantánea de cada usuario. Este análisis nos ha permitido investigar cómo cantidades esenciales en el análisis de redes sociales, como la conectividad social de un individuo, están afectados por la continua formación (destrucción) de nuevos (antiguos) enlaces. Contrariamente a la infinita (o muy grande) capacidad social predicha por algunos modelos estáticos, nosotros hemos observado que existe un límite a dicha capacidad y que, a pesar que las conexiones sociales se forman y destruyen en el tiempo, cada individuo mantiene un número limitado y constante de contactos a lo largo del tiempo. Mientras el número de contactos que cada usuario mantiene en el tiempo nos da informaciones sobre su capacidad social, el número de conexiones creadas o destruidas en una dada ventana temporal mide su actividad social. La identificación y el análisis de estas dos medidas, que normalmente se consideran como una única cantidad (la conectividad social), nos han llevado al descubrimiento y caracterización de distintos tipos de estrategias de comunicación. Mientras algunos individuos mantienen en el tiempo siempre el mismo conjunto de contactos (estrategia estable), otros prefieren explorar varias partes de la red (estrategia exploradora) y están caracterizados por un círculo social muy volátil y muy poco conectado entre sí. Además hemos visto que la estrategia de comunicación de un individuo también caracteriza la estrategia de sus contactos, siendo estas dinámicas asortativas en la red. Es decir, la red est´a formada por grupos de individuos muy conectados y persistentes separados por grupos muy vol´atiles y desconectados. Este comportamiento afecta no sólo las dinámicas de cómo la gente distribuye su tiempo y atención entre su círculo social sino también, y más importante, procesos globales como la transmisión de información. En concreto nuestro estudio demuestra que, contrariamente al sentido común, las estrategias estables son más eficientes que las exploradoras para conocer antes información. El estudio de las propiedades dinamicas de la comunicación humana también nos ha llevado a demostrar que la forma en la que dos individuos interactúan en el tiempo permite caracterizar mucho más que el número total de comunicaciones: nos da información sobre el tipo de relación social que existe entre ellos. Por ello, hemos introducido simples cantidades para medir la duración total o el nivel de heterogeneidad temporal en una relación social. Esas cantidades, no sólo permiten distinguir entre distintos tipos de enlaces sociales, cosa imposible considerando sólo el número de llamadas, sino también nos dan información sobre el estado de la red social en una ventana futura. De hecho, aplicando un modelo sencillo de clasificación, hemos demostrado que tanto como las propiedades topológicas de los enlaces sociales, sus patrones temporales nos permiten predecir si un enlace, observado en un dado período temporal, es más o menos probable que decaiga o persista en el tiempo. Este estudio tiene importantes aplicaciones no sólo en la caracterización de un enlace social, sino en la predicción y gestión de la actividad en redes sociales. Finalmente, hemos analizado el impacto que los patrones temporales de comunicación tienen en el proceso de propagación de información. Para abordar este tema hemos utilizado simulaciones de uno de los modelos estándar en la propagación de epidemias e infecciones, el modelo SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado), sobre las secuencias reales de llamadas entre personas. De esta forma, hemos podido tener en cuenta todos los aspectos de la comunicación real y analizar desde un punto de vista no sólo cualitativo, sino también cuantitativo, los efectos que esos aspectos tienen en el número de gente a la que puede llegar la información y en la velocidad de dicho proceso. La principal conclusión del estudio es que el hecho que las interacciones humanas suceden en ráfagas ralentiza la difusión de información, ya que los grandes períodos de inactividad en la comunicación entre dos personas hacen menos probable el traspaso de una información de una a otra. Por otro lado, las conversaciones entre grupos de personas aceleran la difusión de información dentro de esos grupos. Esos dos efectos compiten y son los ingredientes fundamentales en el proceso de difusión en redes sociales y, en general, en todos los procesos donde el tiempo entre eventos de actividad humana es decisivo. Por último, hemos propuesto una simple forma para representar las redes sociales dentro del esquema tradicional estático, pero teniendo en cuenta también las propiedades temporales de la interacción humana a través de lo que hemos definido fuerza dinámica de un enlace, contrariamente a la fuerza estática dada por el volumen de comunicación entre dos personas. Nuestro estudio permite por primera vez una descripción básica de las redes sociales en donde la fuerza de los enlaces incluye algunos aspectos de la dinámica de las interacciones y abre la puerta a su utilización para modelizar, entender y analizar redes sociales dinámicas. El proyecto constituye una combinación de simulación, modelización teórica, experimentación en redes sociales empíricas y aplicación al entorno empresarial. En este aspecto, por ejemplo, Telefónica I+D ha mostrado amplio inter´es por los resultados de nuestra investigación y, de hecho, parte de los resultados y del trabajo realizado se han aplicado con éxito al análisis de redes sociales y a campañas de marketing viral

Threshold model of cascades in temporal networks

Threshold models try to explain the consequences of social influence like the spread of fads and opinions. Along with models of epidemics, they constitute a major theoretical framework of social spreading processes. In threshold models on static networks, an individual changes her state if a certain fraction of her neighbors has done the same. When there are strong correlations in the temporal aspects of contact patterns, it is useful to represent the system as a temporal network. In such a system, not only contacts but also the time of the contacts are represented explicitly. There is a consensus that bursty temporal patterns slow down disease spreading. However, as we will see, this is not a universal truth for threshold models. In this work, we propose an extension of Watts' classic threshold model to temporal networks. We do this by assuming that an agent is influenced by contacts which lie a certain time into the past. I.e., the individuals are affected by contacts within a time window. In addition to thresholds as the fraction of contacts, we also investigate the number of contacts within the time window as a basis for influence. To elucidate the model's behavior, we run the model on real and randomized empirical contact datasets.Comment: 7 pages, 5 figures, 2 table

Temporal patterns behind the strength of persistent ties

Social networks are made out of strong and weak ties having very different structural and dynamical properties. But what features of human interaction build a strong tie? Here we approach this question from a practical way by finding what are the properties of social interactions that make ties more persistent and thus stronger to maintain social interactions in the future. Using a large longitudinal mobile phone database we build a predictive model of tie persistence based on intensity, intimacy, structural and temporal patterns of social interaction. While our results confirm that structural (embeddedness) and intensity (number of calls) features are correlated with tie persistence, temporal features of communication events are better and more efficient predictors for tie persistence. Specifically, although communication within ties is always bursty we find that ties that are more bursty than the average are more likely to decay, signaling that tie strength is not only reflected in the intensity or topology of the network, but also on how individuals distribute time or attention across their relationships. We also found that stable relationships have and require a constant rhythm and if communication is halted for more than 8 times the previous communication frequency, most likely the tie will decay. Our results not only are important to understand the strength of social relationships but also to unveil the entanglement between the different temporal scales in networks, from microscopic tie burstiness and rhythm to macroscopic network evolution.EM acknowledges funding from Ministerio de Economía y Competividad (Spain) through projects FIS2013-47532-C3-3-P and FIS2016-78904-C3-3-P