Hoy voy a aprovechar una excusa peregrina para hablar de lo que por algún motivo se me antoja imperiosamente, que son tetas y culos. Que (este pronombre es un puntero a excusa) es
[Nota: aquí quise incrustar un tuit de Analía Plaza que, aparentemente, fue borrado por su autora meses después.]
Lo primero que tengo que decir al respecto es que las tetas y culos que asocia al Cabo de Gata el Instagram de quienqueira que haya tomado esas capturas son prácticamente las mismas que en el mío (y otro día os cuento por qué tengo Instagram, porque ni lo sabéis ni os lo podéis imaginar), a saber,
He escrito de grafos, he escrito de mapas; hoy hablaré de la combinación de ambas cosas.
Tengo un grafo cuyos nodos están geoposicionados. Lo quiero estudiar utilizando herramientas de grafos (vía igraph) pero después representarlos sobre una capa con información geográfica (una foto satelital de Google Maps, vamos).
La red va a ser la de guifi.net en los derredores de Barcelona. guifi.net es un proyecto para crear una red de telecomunicaciones mancomunada, abierta, libre y neutral.
Debido a la positiva acogida de la propuesta para organizar un curso de redes sociales con R… pues se va a hacer.
Cuándo: Los días 9 (jueves), 15 y 22 (miércoles ambos) de abril, de 18:00 a 20:30-21:00 horas. Lugar: Las cuevas de MartinaCocina (Cascorro 11, 28005 Madrid). Programa: Las partes 1-6 de este tutorial. Se completará en modo taller resolviendo por el camino las dudas que surjan y discutiendo los conceptos que aparecen en él.
Se me ha propuesto organizar un curso, taller o similar de redes sociales y su análisis con R. De nuevo, presencial.
Mi propuesta —dado que soy lego en el asunto— es organizar un taller basado en este. Ahí va mi propuesta: en una serie de sesiones en MartinaCocina plantamos un proyector y una pizarra y entre todos vamos avanzando en el tutorial y resolviendo las dudas colaborativamente.
Por supuesto, el asunto no estaría planteado como clase unidireccional en el que alguien habla y explica y los demás asienten.
Anuncio algo que no he conseguido hacer: agrupar grafos por topología. Pero no me he quedado lejos. Y espero que si alguien tiene alguna idea al respecto, nos lo haga saber al resto en la coda.
Contexto (disfrazado). Hay usuarios que tienen correos electrónicos. La relación esperada es de uno a uno. Pero la realidad es, como siempre, mucho más compleja: hay usuarios que tienen varios correos y correos compartidos por varios usuarios.
O algo así. Aunque alguno puede pensar que no es en su perjuicio sino en su beneficio. A saber.
Solo que con collusion (un plugin para el navegador) uno puede construir gráficos tales como
que significa lo que su leyenda dice y que aquí traduzco brevemente. Uno instala en plugin y comienza a navegar por internet. Al hacerlo, collusion detecta esos sitios con los que las páginas que uno visita comparte información a través de galletitas y similares.
Acá va otra selección de cuatro enlaces relevantes –que no necesariamente nuevos— de la semana. El primero, Using Metadata to find Paul Revere recoge a modo de historia, que algunos encontrarán amena, una aplicación de rudimentos del álgebra lineal al análisis de redes sociales. Dada una matriz de incidencia A (personas que pertenecen a clubes) es posible calcular índices de proximidad entre personas (o entre clubes) calculando no más AA'. El resto hasta ganar el premio de Netflix es pura heurística.
Seamos honestos: en representaciones gráficas de grafos similares a
no vemos/entendemos un carajo. Al menos yo.
Es cierto que de vez en cuando los fabrico. Y que aquellos a quienes se los enseño con la cara muy seria, asienten (o, incluso aplauden) por algún motivo. Sospecho que porque piensan que el emperador está vestido (y no en porretas, como parece que les da pudor reconocer).
Afortunadamente, hay quienes han asumido el problema (de la falta de interpretabilidad, consecuencia del exceso de información irrelevante de ese tipo de representaciones) y están proponiendo soluciones.
Me quedé el otro día en el modelo probabilístico de los grafos aleatorios exponenciales. Quedaba una última parte y al ensayar su redacción me di cuenta de que me había metido en un huerto: la cosa es mucho más vasta de lo que a primera vista parecía.
Así que me limitaré a repasar lo más básico tratando de no meter demasiado la pata.
Tradicionalmente, se utilizaba para estimar los parámetros de un grafo la llamada técnica de la función de seudo-verosimilitud.
Ayer dejamos abierto el problema de la inferencia en grafos. La idea fundamental es la de suponer que un grafo determinado no es tanto un grafo en sí como una realización de un proceso aleatorio de generación de aristas entre un determinado número de nodos.
El planteamiento es análogo al que se hace con las series temporales: no es tan importante la serie en sí como el hecho de que pueda probarse que obedece a un modelo autorregresivo, ARIMA, etc.
Sea un colegio y $latex a_i$ sus alumnos. Sea $latex y_{ij} \in {0,1}$ el indicador de que el alumno i es amigo del alumno j. Con eso tenemos montado un grafo (o, si se prefiere, una red social).
Muchos análisis que se hacen sobre este tipo de redes son meramente descriptivos pero, ¿es posible la inferencia sobre este tipo de conjunto de datos?
Por ejemplo, en el grafo que describo más arriba, cabría preguntarse si hay reciprocidad, es decir, si $latex P( y_{ij} = 1 | y_{ji} = 1 )$ es mucho mayor que $latex P( y_{ij} = 1 | y_{ji} = 0)$.
Una de las principales objeciones que se le pueden hacer a mi entrada de ayer es que puede estar confundiendo la causa con efecto: puede que parte de la radialidad de la red que obtuve tenga que ver con el tamaño desproporcionado de Madrid que, a su vez, podría haber sido causado por la radialidad de la red tradicional de las comunicaciones españolas.
Así que enviemos una partida de pescado en malas condiciones a Mercamadrid, convidemos a toda la provincia, veámosla fenecer víctima de contumaces diarreas y rehagamos la simulación suponiendo que
Me propuse hace un tiempo combinar lo que aprendí creando rutas callejeras por Zaragoza con una entrada que escribí sobre la estructura radial de las vías de transporte de España. El problema que me planteo es si tiene sentido que la red de carreteras Española tenga estructura radial habida cuenta de la geometría peninsular bajo ciertas hipótesis, siempre discutibles y mejorables, de partida.
Así que, en primer lugar, cargué los paquetes de R necesarios, un fichero que creé que contenía las capitales de provincia, su latitud, su longitud y la población de las respectivas provincias y fabriqué una red de carreteras muy ineficiente que unía todos los nodos entre sí:
