Seminario: “Caracterización y análisis del COVID-19 con base en redes sociales usando un enfoque M k_cores sobre una red acoplada”
22-IFecha: 7 de abril de 2022 a las 11:00 hrs
Presenta: Gilberto Sinuhé Torres Cockrell
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesores: Dr. Eric Alfredo Rincón García y Dr. Roman Anselmo Mora Gutiérrez
Resumen:
La detección de comunidades es una herramienta importante para el análisis de redes complejas, puesto que permite el estudio de estructuras e identificar uno o varios conjuntos de individuos, cuya colaboración a través de la red facilita su identidad por medio de sus características y objetivos compartidos. En años recientes, el estudio de las redes complejas y sus aplicaciones han sido un tema de interés, debido a que cada vez más actividades pueden ser modeladas en forma de red. La detección de comunidades ha demostrado ser valiosa en una serie de dominios como: La propagación de enfermedades, sistemas de transporte, redes de comunicación o electricidad, relaciones sociales, entre otros. La tendencia de la homogeneidad en las redes sociales cambia la ventaja en la difusión de la información competitiva a gran escala revelando características fundamentales de los contagios y la propagación de rumores. Sin embargo, los impactos a la tendencia de la homogeneidad permiten analizar poderosos comportamientos humanos colectivos que siguen sin estar claros, debido a que la tendencia a mayor homogeneidad se refuerza y protege la información de la pérdida de datos.
Considerando esta información en el presente trabajo se analizó la enfermedad de COVID-19 a través del acoplamiento de redes biológicas, sociales y económicas con la finalidad de determinar grupos homogéneos.