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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AQRPF6| Type: | Tese de Doutorado |
| Title: | Tie strength in co-authorship social networks: analyses, metrics and a new computational model |
| Authors: | Michele Amaral Brand?o |
| First Advisor: | Mirella Moura Moro |
| First Referee: | Ana Paula Couto da Silva |
| Second Referee: | Jonice de Oliveira Sampaio |
| Third Referee: | Jose Palazzo Moreira de Oliveira |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo |
| Abstract: | O estudo de relacionamentos sociais tem sido utilizado para construir modelos rigorosos que revelam a evolução de redes sociais e seus dinamismos. Uma propriedade dos relacionamentos sociais é a força, a qual tem sido aplicada em diferentes contextos como por exemplo: difusão de informação, análises de padrões em logs de comunicação e avaliação da produtividade científica de pesquisadores. Especialmente, analisar a força dos relacionamentos permite investigar como diferentes relacionamentos desempenham papéis distintos e identificar o impacto em nível micro e macro na rede. O objetivo desta tese é medir a força dos relacionamentos de co-autoria em redes sociais acadêmicas não-temporais e temporais. As principais contribuições são: (1) uma revisão do estado-da-arte e uma taxonomia para redes sociais profissionais, que contextualizam o problema abordado neste trabalho; (2) uma análise de como propriedades topológicas relacionam-se com a força dos relacionamentos, pois nossos resultados mostram que diferentes propriedades topológicas explicam variações na força dos relacionamentos de co-autoria, dependendo da área de pesquisa; (3) uma nova métrica chamada tieness que é fácil de calcular e melhor diferencia a força dos relacionamentos em diferentes níveis em redes sociais de co-autoria não-temporais; (4) uma análise da dinâmica das forças dos relacionamentos ao longo do tempo através de dois algoritmos, um já existente e um proposto aqui, chamado STACY (Strength of Ties Automatic-Classifier over the Years); e (5) um novo modelo computacional chamado temporal_tieness que diretamente classifica com baixo custo computacional a força dos relacionamentos em redes sociais temporais de co-autoria. |
| Abstract: | In social networks, tie strength has been largely explored in different contexts, such as information diffusion and evaluation of scientific productivity. In this thesis, we measure the strength of co-authorship ties in non-temporal and temporal social networks. In sum, the main contributions are: (1) a survey and a taxonomy of social professional networks; (2) an analysis of how topological properties relate to tie strength in non-temporal networks, which reveal how different properties explain variations in tie strength; (3) a new metric called tieness that better differentiates tie strength in distinct levels in non-temporal networks; (4) a new algorithm to measure tie strength called STACY (Strength of Ties Automatic-Classifier over the Years), which is able of better identifying strong ties than a state of the art algorithm; and (5) a new computational model called temporal_tieness to classify tie strength in temporal networks with low computational cost. |
| Subject: | Sistemas de recomendação Computação Co-autoria Redes de relações sociais |
| language: | Inglês |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-AQRPF6 |
| Issue Date: | 20-Apr-2017 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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