Kallus, Zsófia

Hungarian

ELTE Digital Institutional Repository (EDIT)

EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNY EGYETEMTERMÉSZETTUDOMÁNYI KARSpatially Embedded Real-World Networks:Structure and Dynamicsfrom Global to Urban ScalesKALLUS ZSÓFIADoktori értekezés téziseiTémavezető: Vattay Gábor, PhDEgyetemi tanár, az MTA doktoraKomplex Rendszerek Fizikája TanszéktanszékvezetőjeFizika Doktori IskolaIskolavezető: Tél Tamás, PhDEgyetemi tanár, az MTA doktoraStatisztikus Fizika, Biológiai Fizika ésKvantumrendszerek Fizikája Doktori ProgramProgramvezető: Kürti Jenő, PhDEgyetemi tanár, az MTA DoktoraBudapest, 2018Bevezet®Egy komplex rendszer természeténél fogva kihívást jelent az egyszerűsítő, modellező lá-tásmódnak. Annak ellenére, hogy sok hasonló építőelemből tevődik össze, melyeketegyszerű kölcsönhatások vezérelnek, a rendszer mint egész váratlan tulajdonságokat ké-pes felmutatni. Az absztrakt gráfok sokoldalú eszközét adják az ilyen összekötött fizikairendszerek modellezésének – ahogyan azt a hálózattudomány iránti fokozott érdeklődésis mutatja. Szerkezeti és dinamikai tulajdonságaik egyaránt érdekesek, és gyakran nem-triviális folyamatokra az alap rendszer statikus tulajdonságai nyújtanak magyarázatot.A valós világ komplex rendszerei addicionális kihívásokat hordoznak magukban. Empi-rikus elemzésük a speciálisan megtervezett mérések és modellezés kombinációját tesziszükségessé, így kutatásuk gyakran interdiszciplináris csoportok végzik.A térbeli hálózatok vagy a földrajzi térbe, vagy egy olyan absztrakt geometriai térbe ágya-zottak, mely rendelkezik megfelelő távolság definícióval. A valós példák rendkívüli sok-színűséget mutatnak. Közülük sok kötődik nagyvárosokhoz – mint például az elektromoshálózatok, melyek az áramellátásért felelősek, az országokat összekötő kereskedelmi há-lózat, a városokat összekötő autópálya hálózata, a repterek hálózata, melyet a világotkeresztülszelő repülőjáratok kötnek össze, vagy akár az emberi érintkezések hálózata,melyet járványok kórokozói használhatnak világ körüli utazáshoz.Ezen nagyméretű hálózatok empirikus kutatása sokszor korlátozódik kisebb modell rend-szerek vagy részrendszerek tanulmányozásán alapuló következtetésekre. Nagy-skálájúhálózatok esetén pedig sokszor van szükség nem nyilvános adatok elemzésére, ami nemmindig hozzáférhető a kutatók számára. Míg ezen infrastrukturális hálózatok az embe-reket szolgálják ki, addig egy másik fontos hálózat típus a kapcsolati és kommunikációshálózatoké, melyeket maguk az egyének alkotnak. Ezek esetében a térbeli elhelyezkedésszintén csak kisebb vagy kísérleti rendszerek esetén volt elérhető – mért adatok hiányá-ban eloszlás modelleket használhatunk, ilyenek a közelségen alapuló modellek, mintpéldául a népszerű gravitációs modellek családja is.Az elmúlt években empirikus kutatásokra interdiszciplináris csoportok jöttek létre az-zal a céllal, hogy feltérképezzék alapvető, önszerveződő rendszerek hálózati modelljét,mint például az internet vagy a hálózatosodott társadalmak nagyvárosai. Ezen rendsze-rek gyors növekedését a társadalom számára való nagyfokú hasznosságuk segítette elő.Így mostanra nélkülözhetetlenné váltak, és szükséges jellemzőik feltárása és például akárokkal szembeni hatékony védelmük elősegítése. Ilyen kutatások során először a to-pológiát feltáró méréseket kell megtervezni, melyek segítségével elkészíthető a rendszeregy gráf absztrakciója, meghatározható az összeköttetések és a csomópontok relatív sú-lyozása. A modell kiegészíthető geolokációs mérésekkel is, hogy a rendszer teljes vagyrészleges térbeli begyázását adjuk.Ezen kutatási projektek új mérési rendszereket és szolgáltatásokat hoztak létre, hogymások is egyfajta virtuális lencsén keresztül nézhessék a kérdéses rendszert – épp mintahogyan egy asztrofizikus használna egy távcsövet, hogy információt gyűjtsön a körü-löttünk lévő Univerzumról. Az asztrofizikai kutatások nagy mennyiségű mérési adata-inak könnyű gyűjtése, kezelése, feldolgozása és kereshetősége érdekében tudományosadat központok jöttek létre. Ezek az ún. Virtuális Obszervatóriumok rutinszerűen hasz-nálnak statisztikus elemzésekhez térbeli tulajdonságokat, és így mintájukra az újonnan2nagy mennyiségű adattal találkozó kutatók, mint a hálózattudomány művelői, új típu-sú virtuális obszervatóriumokat hoztak létre. Példák erre az internet hálózat mérései, avárostudomány vagy az online kapcsolati hálózatok kutatása. Utóbbi esetében a szemé-lyes eszközökön alapuló kollektív érzékelés fejlődését egy csendes forradalom követte aszemélyes vonatkozású pozíció adatok társadalmi megítélésében. Ezek együttesen tet-ték lehetővé, hogy kutatók minden eddiginél nagyobb mennyiségű nyíltforrású adatotelemezzenek.Doktori tanulmányaim során nagy kiterjedésű, földrajzilag beágyazott, valós hálózatokvizsgálatát tűztem ki célul. A tézis három része három ilyen fizikai rendszerhez kap-csolódik: a router szintű internet hálózathoz, kibertér globális közösségéhez, melyektagjait a Twitter online platform köti össze, ill. Nagy-London régió városlakóihoz, akikaktívan használják egy mobilkommunikációs hálózat tornyait. Független tudományosprojektekben vehettem részt, a korábban leírt felderítő méréseket végző csapatokkalkollaborációban. Megállapításainkat öt fejezetben mutatom be. Önálló eredményeima hálózati mérések empirikus elemzéséből nyert tudással gazdagítják ismereteinket avizsgált rendszerekről.I - Internet hálózati mérések1. Likelihood leképezés probabilisztikus geolokációhozAz első fejezet összefoglalót ad korábbi interneten végzett topológia felderítő kísérletsorozatokról, ill. a router szintű hálózat csomópontjainak térbeli beágyazásáról. Az ex-tenzív hálózati tomográfiás mérések a PlanetLab végponti gépeiről végezték. A felmérésaz inter-PlanetLab minta hálózat térbeli beágyazásával folytatódott, ami egy statisztikusmodell alapú, aktív geolokációs módszerrel történt. Ugyanezt a valószínűségi geoloká-ciós módszert más, például tematikus cím felderítő méréssorozatok esetén is alkalmaz-hatjuk. Ezen kísérletek mindegyike több ezer átfedő térbeli eloszlást eredményezhet.A fejezet eredményei:T1. Bevezettem egy térbeli aggregálási módszert, ami a térbeli bizonytalanság statisz-tikus mértékeinek egy családján alapszik. Hatékonyan alkalmaztam átfedő térbelieloszlások aggregálására. A térbeli likelihood térképeket különböző, nagy volu-menű kísérletsorozatok eredményének kiértékelésénél használtam fel. Megmutat-tam, hogy a módszer alkalmas globális lefedettséget adó nagyvolumenű célponthalmazok város szintű csoportosulási struktúráját felfedni. [1]3II - Egy globális közösségi hálózat2. Geopolitikai régiók eektív magja és perifériájaA második fejezet áttekintést adott a Twitter közösségi platform publikus fiókjaiból állókapcsolati hálózat korábban végzett felderítéséről. Lehetőségünk van az ismert helyrőlposztoló egyéni felhasználók alapján a világ országai és államai közötti kapcsolati hálótelőállítani az adminisztrációs határok szerinti aggregálással. Az egymást említő és köve-tő felhasználói kapcsolatokat aggregálva súlyozott gráf reprezentációkat kapunk, magasszintű átlagoltsággal.A fejezet eredményei:T2. Elvégeztem a globális regionális kapcsolati hálózat szerkezeti elemzését két súlyo-zott, irányított regionális gráf reprezentáció alapján. Vírusterjedési szimuláció se-gítségével meghatároztam az egyes csomópontok effektív összekötöttségét és glo-bális fertőzési erejét. K-shell dekompozícioval a hálózat magjától mért absztrakttávolságok meg lettek határozva. Megmutattam, hogy kombinálva a két típusúcsúcs centralitás mértéket, a globális regiós hálózatnak az effektív mag-periférihálózata sikeresen feltárható. [2]3. Egy szociális hálózaton terjed® világjárvány rejtett mintázataA harmadik fejezet összefoglalót ad arról, hogyan fedték fel historikus világjárványok egykiterjedt halmazának rejtett geometriáját. Ehhez a szerzők a világ reptereit összekötőhálózat földrajzi linkhosszait helyettesítették egy hálózati effektív távolsággal1. Hason-lóan vizsgálva az információ utazását egy közösségi hálózaton, a regionális kapcsolatigráfokat effektív távolságon alapuló beágyazáshoz használtam. Twitter üzeneteket és aGoogle keresőmotor feljegyzéseit használtam a térben és időben leírt hír trajektória elő-állításához. A kategóriájának elsőjeként rekordot felállító ?Gangnam Style? videó, egykisebb közönségtől indulva ért el világméretű lefedettséget – ez pedig a terjedési folya-matot kivételesen alkalmassá teszi a fertőzések világjárványaival való összehasonlításra.A fejezet eredményei:T3. Adaptáltam az effektív távolság módszerét kommunikációs hálózaton való hír ter-jedés modellezésre. Bemutattam a regionális kapcsolati hálózat egy magas valószí-nűségű hírforráspont körüli absztrakt beágyazását. Megmutattam, hogy ez a folya-mat a gráfon, a hálózatok által hajtott vírusterrjedési jelenségekhez hasonlóságotmutat. A rendszer internál eredményeit külső méréssel meghatározott érkezsésiidő becslésekkel vetettem össze ugyanazon beágyazáson, és megmutattam, hogya statisztikus viselkedés változatlanul hasonló marad. [3]1DOI: 10.1126/science.124520044. A kibertér közösségeinek térbeli elemzéseA negyedik fejezet az egyének ismeretségi gráfjának egy alacsonyabb szintű földrajzi agg-regálását mutatja be, melyben az elegendően kicsi és egyenlő területű HEALPix felosztáscelláit használtam. Így előállítható nagy kiterjedésű, térbe ágyazott gráf reprezentáci-ók egy sorozata – az alapul szolgáló online hálózat összeköttetéseinek finom felbontásúrészleteit megőrizve. Ez a korábban vizsgált hálózatoknál sokkal nagyobb kiterjedésű,és lefedettségű adathalmazt eredményezett.A fejezet eredményei:T4. Modularitás alapú skaság szimulációt alkalmaztam egy nagy kiterjedésű, súlyozottgráfokból álló sorozat klaszterezési elemzéséhez, és megmutattam, hogymodulá-ros topológiái struktúrájuk van.T5. Bemutattam az azonosított közösségek földrajzi térbe vetített projekcióit, és ele-meztem ezek térbeli kompaktságát és távolba nyúló befolyását. Megmutattam,hogy általánosan erős kompaktság jellemzi őket, és emellett megtaláltam a nyelvikorlátok és politikai konfliktus zónák széttartó hatásának lenyomatait is.T6. Bemutattam két particionálási típus összehasonlító elemzését: az adminisztráci-ós és a hálózat-alapú felosztásokét, és megmutattam, hogy a szociális kapcsolatokfeltárt klaszterei magasabb minőségű kohéziót ad, mint a geopolitikai határvona-lakon alapuló felosztás. [4]III - Városi mobilitás5. El®rejelezhet®ség és városi lokális aktivitás mintázatokAz ötödik fejezet összefoglalást ad arról, hogyan változtatta át az erősen hálózatosodottvárosi lakosság a kommunikációs tornyokat az emberi aktivitás lokális szintjének mé-résére alkalmas szenzorhálózattá. A helyi aktivitás idősorok néhány meghatározó hetimintázat szerinti klaszterbe particionálhatóak – például üzleti vs. lakossági körzetek.(Ezekre a klaszterekre gondolhatunk a városi mobilitás funkcionális ’klíma’ zónáiként.)A fejezet eredményei:T7. Bemutattam városi helszínek egy előrejelezhetőségi elemzését, a lokális aktivitá-si idősorok szabályos és szabálytalan részekre való bontása alapján. Elemeztemaz előrejelezhetőség határait Nagy-London régió erősen szabályos emberi aktivi-tás mintázataira. (Az előző analógiát kiterjesztve, a városnak ezen nézete a helyi’időjárási’ idősorok változékonyságának felel meg.) Prediktabilitási mérőszámoksegítségével megmutattam a térbeli aggregálás különböző szintjeinek simító hatá-sát és a funkcionális klaszterek hatékonyságát. Megmutattam, hogy a helyszínekaktivitási volumenjeit a helyi különleges események zajszinttől való megkülönböz-tetsére lehet használni. használhatóak különböző méréstípusoknl egyaránt.Egyúttal azonosítottunk különleges eseményeket, melyek a tipikus zajszintektőlelváló mintázatot mutatnak, és különböző aktivitás típusok idősoraiban hagytaklenyomatot. [5]5PublikációkA dolgozat alapjául szolgáló publikációk:[1] Zs. Kallus, P. Hága, P. Mátray, G. Vattay, S. Laki. Complex Geography of the InternetNetwork. ACTA PHYSICA POLONICA B 42:(5) pages 1057-1069. 2010.[2] Zs. Kallus, N. Barankai, D. Kondor, L. Dobos, T. Hanyecz, J. Szüle, J. Stéger, T.Sebők, G. Vattay, I. Csabai. Regional properties of global communication as reflectedin aggregated Twitter data. In: CogInfoCom 2013, pages 429-434. 2013.[3] Zs. Kallus, D. Kondor, J. Stéger, I. Csabai, E. Bokányi, G. Vattay. Video Pandemics.In: Ict Innovations 2017: Data-driven Innovation, pages 3-12. Springer. 2017.[4] Zs. Kallus, N. Barankai, J. Szüle, G. Vattay. Spatial Fingerprints of CommunityStructure in Human Interaction Network for an Extensive Set of Large-Scale Regions.PLOS ONE 10:(5) Paper e0126713. 2015.[5] D. Kondor, S. Grauwin, Zs. Kallus, I. Gódor, S. Sobolevsky, C. Ratti. Predictionlimits of mobile phone activity modeling. Prediction limits of mobile phone activitymodelling. Royal Society open science, 4(2), 160900. 2017.Egyéb publikációk:6. A. Bodor, L. Diósi, Zs. Kallus, T. Konrad. Structural features of non-Markovianopen quantum systems using quantum chains. PHYSICAL REVIEW A 87:(5) Paper052113 7 p. 2013.7. L. Dobos, J. Szüle, T. Bodnár, T. Hanyecz, T. Sebők, D. Kondor, Zs. Kallus, J Stéger, I.Csabai, G. Vattay. A multi-terabyte relational database for geo-tagged social networkdata. In: CogInfoCom 2013. pp. 289-294. 2013.8. D. Kondor, I. Csabai, L. Dobos, J. Szüle, N. Barankai, T. Hanyecz, T. Sebők, Zs.Kallus, G. Vattay. Using Robust PCA to estimate regional characteristics of languageuse from geo-tagged Twitter messages. In: CogInfoCom 2013. pp. 393-398. 2013.9. I. Gódor, Zs. Kallus, D. Kondor, S. Grauwin, S. Sobolevsky. The Signatures of CityLife. Ericsson Mobility Report, November 2014, pp 28-29. 2014.10. T. Sebők, Zs. Kallus, S. Laki, P. Mátray, J. Stéger, J. Szüle, G. Vattay. NetworkMeasurement Virtual Observatory: An Integrated Database Environment for Inter-net Research and Experimentation. In International Conference on Testbeds andResearch Infrastructures (pp. 65-74). Springer. 2014.11. Zs. Kallus, D. Kondor, I. Csabai, G. Vattay. Uncovering the hidden geometry of world-wide online news dynamics. NETSCI 2015, (Accepted, not presented), InternationalSchool and Conference on Network Science, Spain. 2015.12. I. Gódor, P. Jonsson, Zs. Kallus, D. Kondor. The Digital Signatures of Sport. EricssonMobility Report June 2015, pp 20-23. 2015.6

Spatially embedded real-world networks: Structure and dynamics from global to urban scales

https://edit.elte.hu/xmlui/bitstream/handle/10831/46514/thesesHUN.pdf?sequence=2&amp;isAllowed=y

Spatially embedded real-world networks: Structure and dynamics from global to urban scales

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

ELTE Digital Institutional Repository (EDIT)