Resumen

El comportamiento de la multitud desafía nuestra comprensión fundamental de los fenómenos sociales. Involucrando interacciones complejas entre múltiples escalas temporales y espaciales de actividad, sus mecanismos de gobierno desafían el análisis convencional. Utilizando 1.5 millones de mensajes de Twitter del movimiento 15M en España como ejemplo de autoorganización multitudinaria, describimos la dinámica de coordinación del sistema midiendo estadísticas de bloqueo de fase en diferentes frecuencias utilizando transformadas de wavelet, identificando 8 bandas de frecuencia de oscilaciones sincronizadas entre 15 nodos geográficos. Luego aplicamos métodos de inferencia de entropía máxima para describir modelos de Ising que capturan la sincronía transitoria en nuestros datos en cada banda de frecuencia. Los modelos muestran que todas las bandas de frecuencia del sistema operan cerca de puntos críticos de su espacio de parámetros y mientras las frecuencias rápidas presentan solo unos pocos estados metaestables mostrando sincronización todo o nada, las frecu

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Comportamiento de multitudes; Fenómenos sociales; Interacciones; Autoorganización; Dinámicas de coordinación; Bandas de frecuencia
• Keywords:Crowd behaviour; Social phenomena; Interactions; Self-organization; Coordination dynamics; Frequency bands