Tie strength in co-authorship social networks: analyses, metrics and a new computational model

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Tese de doutorado

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Membros da banca

Ana Paula Couto da Silva
Jonice de Oliveira Sampaio
Jose Palazzo Moreira de Oliveira
Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo

Resumo

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.

Assunto

Sistemas de recomendação, Computação, Co-autoria, Redes de relações sociais

Palavras-chave

Rede social, Força dos relacionamentos, Redes temporais

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