Invitación a Interacción 2009

A éste evento si hay que ir…pero como ponente!, vamos a ver que se tiene antes del 15 de Abril.

Acerca de Analisis de Redes Sociales en Español

Buscando información acerca de análisis de redes sociales, he encontrado este sitio web que quiero compartir con los interesados en el tema de habla hispana.

http://www.redes-sociales.net/

Algunos temas de Investigación en Social Network Analysis.

Leyendo acerca de SNA, he encontrado este listado de temas de investigación en ésta interesante área.

Todos son temas muy interesantes a mi parecer, y estaré profundizando mas en algunos de ellos, algo conozco acerca de minería web para clickstreams buscando reconocer tendencias de los usuarios de los sitios web referentes a la preferencia de imágenes o texto en las paginas web. He aquí el listado de temas de investigación.

• Descubrimiento de comunidades y análisis a gran escala de redes sociales online y offline.
• Personalización para búsquedas y para interacción social.
• Recomendaciones para adquisición de productos, información de adquisición y establecimiento de relaciones sociales.
• Protección de datos dentro de las comunidades
• Detección de mal comportamiento en comunidades.
• Algoritmos de minería web para clickstreams, documentos y corrientes de búsqueda
• Preparación de datos para la minería web
• Patrones de presentación para usuarios finales y expertos
• evolución de patrones en la web
• dinámica y evolución de patrones de redes sociales, predicción de tendencias.
• análisis de redes sociales contextuales
• análisis temporal sobre topologías de redes sociales.
• algoritmos de búsqueda sobre redes sociales
• modelado y análisis de redes sociales basados en multiagentes.,
• Aplicación de análisis de redes sociales
• detección de anomalías en la evolución de  redes sociales.

Lista de Papers del evento de ACM:

http://workshops.socialnetworkanalysis.info/SNAKDD2008/

SNA-KDD Workshop

Workshop on Social Network Mining and Analysis

Lista de Papers del evento:

Regular Papers

1. Rongjing Xiang and Jennifer Neville. Pseudolikelihood EM for Within-Network Relational Learning

2. Debora Donato, Stefano Leonardi and Mario Paniccia. Combining Transitive Trust and Negative Opinions for better Reputation Management in Social Networks

3. Arindam Banerjee and Sugato Basu. A Social Query Model for Decentralized Search

4. Mark Goldberg, Malik Magdon-Ismail, Stephen Kelley, Konstantin Mertsalov and William
Wallace. Communication Dynamics of Blog Networks

5. Vikas Bahirwani, Doina Caragea, Waleed Aljandal and William Hsu. Ontology Engineering and Feature Construction for Predicting Friendship Links in the Live Journal Social Network

6. Nishith Pathak, Colin DeLong, Arindam Banerjee and Kendrick Erickson. Social Topic Models for Community Extraction

7. Santi Phithakkitnukoon and Ram Dantu. Adequacy of Data for Characterizing Caller Behavior

8. karl branting. Overcoming Resolution Limits in MDL Community Detection

9. Ralf Klamma and Christian Haasler. Wikis as Social Networks: Evolution and Dynamics

10. Zhao Xu, Volker Tresp, Shipeng Yu and Kai Yu. Nonparametric Relational Learning for Social Network Analysis

11. Barna Saha and Lise Getoor. Group Proximity Measure for Recommending Groups in Online Social Networks

Poster Papers

1. Hoda Eldardiry and Jennifer Neville. A Resampling Technique for Relational Data Graphs

2. Habiba, Yintao Yu, Tanya Berger-Wolf and Jared Saia. Finding Spread Blockers in Dynamic Networks

3. Rumi Ghosh and Kristina Lerman. Community Detection using a Measure of Global Influence

4. Elena Zheleva, Lise Getoor, Jennifer Golbeck and Ugur Kuter. Using Friendship Ties and Family Circles for Link Prediction

5. Brian Gallagher and Tina Eliassi-Rad. Leveraging Label-Independent Features for Classification in Sparsely Labeled Networks: An Empirical Study

6. Miklos Kurucz, Andras A. Benczur and Attila Pereszlenyi. Large-Scale Principal Component Analysis on LiveJournal Friends Network

7. Steffen Oldenburg (@web.de), Martin Garbe, Clemens Cap and Lukas Zielinski. Comparative analysis of tag suggestion algorithms

8. Pelin Angin and Jennifer Neville. A Shrinkage Approach for Modeling Non-Stationary Relational Autocorrelation

Reality Mining and Psychohistory

I´ve always been interested in science fiction, I grew up reading Isaac Asimov and Ray Bradbury books, with the time everything seems to be more possible and things that used to be fiction are right now just real; reality mining appears to my eyes as a way to do real social networking stimulation (SNS), I can still remember the concept of psychohistory:

While one cannot foresee the actions of a particular individual, the law of statistics as applied to large groups of people could predict the general flow of future events. It´s amazing imagining to predict the future, reality mining give us a way to do human interactions a measurable thing in order to analyze the outcomes.

Waber has developed a new concept “network tightening” that looks forward to improve the density of informal networks by spotting weak areas and engineering connections between individuals and this is an approach to social network stimulation

Reality mining makes human interactions a measurable business and SNA a less subjective research area. Topics like mapping the social connections to software models, patterns of interaction analysis, and possible applications are a really interesting research area that can make the fiction a real business.