Resumen

El estudio de las redes sociales, donde las personas están ubicadas geográficamente y cómo podrían estar conectadas entre sí, es un tema candente de interés actual, debido a su relevancia inmediata en aplicaciones importantes, desde la creación de técnicas eficientes de inmunización para detener epidemias hasta el diseño de mejores paradigmas de transporte y planificación urbana para la comprensión de cómo se propagan y toman forma los rumores y opiniones con el tiempo. Desarrollamos un modelo de Red Social Compleja Espacial (SSCN) que captura no solo las características esenciales de conectividad de las redes sociales de la vida real, incluida una distribución de grado de cola pesada y un alto agrupamiento, sino también la ubicación espacial de los individuos, reproduciendo la ley de Zipf para la distribución de poblaciones de ciudades, así como otros aspectos observados. Luego simulamos el experimento Small-World de Milgram en nuestro modelo SSCN, obteniendo un buen acuerdo cualitativo con los resultados conocidos y arrojando luz sobre el papel desempeñado por varias atributos de la

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Estudio; Redes sociales; Geográfico; Conectado; Espacial; Simulación
• Keywords:Study; Social networks; Geographical; Connected; Spatial; Simulation