Power Laws

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  • Ignacio Uman
  • Power Laws

    1. 1. La Web como ecosistema informacional y las leyes de la potencia (power laws)
    2. 2. Internet: la imprenta del siglo XXI Piscitelli, A. (2005)
    3. 3. Preguntas iniciales <ul><li>¿Qué vemos de la Web y qué </li></ul><ul><li>no? </li></ul><ul><li>¿Cómo entender la dinámica </li></ul><ul><li>de la información? </li></ul>
    4. 4. Crecimiento exponencial
    5. 6. Web superficial y Web profunda <ul><li>Superficial (+visible): Páginas estáticas, disponibles y públicas. </li></ul><ul><li>Profunda (-visible): Bases de datos, sitios dinámicos desconocidos por la mayoría y redes intranet. Es 500 veces mayor que la Web de superficie. </li></ul>http://sims.berkeley.edu
    6. 7. Continentes de la Web <ul><li>“ Estructura gráfica de la Web”. Investigación realizada por: Andrei Broder y sus colegas de Altavista. Nodos analizados: 200 millones (cerca de un 1/5 de todas las páginas Web en 1999). </li></ul><ul><li>Cuatro continentes: núcleo central, adentro, afuera e islas/rulos. </li></ul>
    7. 9. Principios para entender la Red <ul><li>Conexión preferencial </li></ul><ul><li>Dependencia de la distancia </li></ul><ul><li>Estructura fractal subyacente </li></ul><ul><li>Reconocimiento </li></ul>
    8. 10. <ul><li>1. Conexión preferencial: No importa tanto la distancia al nodo (largo del cable) sino su ancho de banda (abundancia de bits). Esto explica que los nodos más ricos son los que más conexiones atraen (el ganador se queda con todo). </li></ul>
    9. 11. <ul><li>2. Dependencia de la distancia: aunque no sea el criterio definitivo, la distancia también importa. 2 km de fibra óptica son más caros que 0,5 km…. Los nodos no aparecen al azar en los mapas: hay más routers donde más demanda hay de ellos, por lo que la demanda es una propiedad de quienes quieren usarlos. </li></ul>
    10. 12. <ul><li>3. Estructura fractal subyacente: Pone en correspondencia la densidad de la población y la densidad de nodos de Internet. La distribución de routers sobre el territorio de EE.UU. conforma un conjunto fractal (objetos autosimilares). </li></ul>
    11. 13. <ul><li>4. Reconocimiento: Carácter exponencial de la Red (expansión) asociada a su Naturaleza libre de escala. </li></ul>
    12. 14. ¿Cómo entender, entonces, el ecosistema de la Web? <ul><li>Pensando en una red libre de escala (Faloutsos P. C. y M., 2000; Barabàsi, 2001) donde la interacción de elementos simples desprovistos de toda inteligencia terminan generando un cerebro y una piel global inesperada y superpoderosa. </li></ul>
    13. 15. Albert László Barabási <ul><li>Profesor de Física de la Universidad de Notre Dame (Indiana, EE.UU) </li></ul><ul><li>Experto en redes complejas, realizó investigaciones cruciales en </li></ul><ul><li>redes libres de escala y redes biológicas </li></ul><ul><li>Director del proyecto de redes auto-organizativas de esa </li></ul><ul><li>Universidad : http://www.nd.edu/~networks/ </li></ul>
    14. 16. <ul><li>De acuerdo a Barabási: </li></ul><ul><li>- Todo sistema complejo tiene una estructura subyacente en red (por ej. la Web). </li></ul><ul><li>- El descubrimiento de que el apiñamiento (clustering) es ubicuo lo ha transformado rápidamente de una propiedad única de la sociedad a una propiedad genérica de las redes complejas. </li></ul><ul><li>- La impresión común de que Internet contribuye al desmoronamiento de las distancias tiene base matemática: si la distancia entre un par de humanos es de 6, entre un par de páginas Web cualquiera es de 19. </li></ul><ul><li>- Los cubos (hubs), sin embargo, pueden resultar más importantes todavía, y este es el principal mensaje de Linked: mantienen la cohesión de la mayoría de las redes. </li></ul>
    15. 17. Distribución desigual: Pocos nodos con muchos links (muy ricos), muchos nodos con pocos links (muy pobres).
    16. 18. <ul><li>Al que tiene se le dará más y tendrá en abundancia y al que no tiene se le quitará aún lo que tiene (conexión preferencial) </li></ul>Efecto Mateo: parábola de los talentos
    17. 19. El impacto de lo altamente improbable
    18. 20. ¿Qué son las leyes de la potencia (power laws)? <ul><li>Son leyes que describen ASIMETRÍA (Zipf/Pareto). Explican situaciones en las que los fenómenos extraordinarios son escasos y donde los fenómenos comunes abundan (Piscitelli, 2005). </li></ul>
    19. 21. Power Laws -Pocos elementos con un alto valor (la cola de la izquierda en los diagramas). -Un número medio de elementos con valores intermedios (la parte media del diagrama). -Una gran cantidad de elementos que tienen un ranking bajísimo (la cola de la derecha en los diagramas) .
    20. 22. Tomemos como ejemplo un sitio especializado hipotético (ej. Useit.com) Rango del sitio en toda la Web Visitas (pageviews) Rango del sitio en el tema especializado # 20.000 10.000.000 1º más grande # 40.000 5.000.000 2º más grande # 60.000 3.333.333 3º más grande # 80.000 2.500.000 4º más grande # 100.000 2.000.000 5º más grande
    21. 23. Ejemplos donde se visualizan power laws <ul><li>-Frecuencia de palabras en el Quijote de la Mancha. -Distribución de nombres propios. -Dispersión de superficies visuales en arquitectura (un paredón dice poco, mucho más dirá un farolito bien ubicado). -Estética: preferencia de colores en pintura. -Mnemotécnica. -Temas de newsgroups. -Tamaños de las páginas webs y de otros tipos de archivos (imágenes, audio, etc.) -Número de enlaces que salen de un sitio web (out). -Número de enlaces que llegan a un sitio web (in). La mayoría de las páginas tienen sólo un enlace a ellas y hay pocas páginas con muchos enlaces. -Fecha de actualización de las páginas -Uso de las palabras en buscadores: la mayoría de las consultas son muy comunes y poco significativas. </li></ul>
    22. 24. Pareto (80/20) <ul><li>Hay muchas cosas sin importancia y algunas claves. El 80% de las resoluciones de problemas se originan en el 20% de los elementos. </li></ul><ul><li>Por ende: el 20 % de la población se apoderará del 80 % de los recursos, independientemente de la cultura estudiada. </li></ul>
    23. 25. Principio de Pareto en Internet <ul><li>Una minoría de internautas representarán la mayoría de las visitas. Una minoría de archivos serán causantes de los mayores costos de edición. Una minoría de problemas causarán el grueso del retraso de un proceso. Una minoría de ideas que representarán la mayor causa de atracción de atención. El 20% de los Motores de Búsqueda generarán el 80% de las visitas (Google + Yahoo). El 20% de las palabras clave generarán el 80% de las visitas a una página determinada. </li></ul><ul><li>El 20 % de las redes sociales captarán al 80% de los usuarios (Facebook + MySpace). </li></ul>
    24. 27. Capital Social <ul><li>Recusos integrados en las redes personales de cada uno o por asociaciones. </li></ul><ul><li>Se basa en RECIPROCIDAD: Cada usuario decide qué está dispuesto a dar a cambio y qué cosas requiere de los otros (Nan Lin, Duke University, 2001). </li></ul>
    25. 28. Pensar FACEBOOK <ul><li>Power laws en FB (pocos contactos concentran la mayoría de amigos y son HUBS) </li></ul><ul><li>Conexiones preferenciales y atractores (80/20) </li></ul><ul><li>Clusters (agrupamiento de contactos en FB) </li></ul><ul><li>Capital social como clave (ir más allá de lo que básicamente me brinda la Plataforma) </li></ul>
    26. 30. http://apps.facebook.com/socgraph/

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