Propriedades estatísticas de redes complexas reais
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Brasil
UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26798 |
Resumo: | We present a study of social networks based on the analysis of Brazilian and Portuguese family names (surnames). We construct networks whose nodes are names of families and whose edges represent parental relations between two families (each individual). From these networks we extract the connectivity distribution, clustering coe cient, shortest path and centrality. We nd that the connectivity distribution follows an approximate power law. We associate the number of hubs, centrality and entropy to the degree of miscegenation in the societies in both countries. Our results show that Portuguese society has a higher miscegenation degree than Brazilian society. All networks analyzed lead to approximate inverse square power laws in the degree distribution. We conclude that this parameter tends to be independent of the network size considered. The assortative mixing of all networks is negative, showing that the more connected vertices are connected to vertices with lower connectivity. Finally, the network of surnames presents some small world characteristics. |
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Propriedades estatísticas de redes complexas reaisRedes sem escalaRedes de sobrenomesEntropiaCentralidadeCorrelaçãoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICAWe present a study of social networks based on the analysis of Brazilian and Portuguese family names (surnames). We construct networks whose nodes are names of families and whose edges represent parental relations between two families (each individual). From these networks we extract the connectivity distribution, clustering coe cient, shortest path and centrality. We nd that the connectivity distribution follows an approximate power law. We associate the number of hubs, centrality and entropy to the degree of miscegenation in the societies in both countries. Our results show that Portuguese society has a higher miscegenation degree than Brazilian society. All networks analyzed lead to approximate inverse square power laws in the degree distribution. We conclude that this parameter tends to be independent of the network size considered. The assortative mixing of all networks is negative, showing that the more connected vertices are connected to vertices with lower connectivity. Finally, the network of surnames presents some small world characteristics.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqNa Física Estatística uma área muito ativa é o estudo das redes sem escala, pois estas descrevem bem muitos sistemas reais. Esses problemas envolvem uma grande quantidade de constituintes e exige a aquisição e análise de muitos dados. Neste cenário, apresentamos um estudo de redes sociais baseado na análise de nomes de família, brasileiros e portugueses. Construímos as redes usando os sobrenomes como nós, para tanto adquirimos amostragens das sociedades coletando pessoas a partir da internet, com cada indivíduo estabelecendo a conexão entre os grupos de famílias. Extraímos as principais propriedades estatísticas dessas redes como a distribuição de conectividade, a centralidade, a entropia etc. Associamos essas propriedades ao grau de miscigenação das sociedades. Nossos resultados mostram que a sociedade portuguesa é mais heterogênea que a sociedade brasileira. Veri camos que a distribuição de conectividade segue uma lei de potência com expoente γ ∼ 2 na distribuição de grau e que esse parâmetro tende a ser independente do tamanho N da rede. E a correlação de grau de todas as redes é negativa, mostrando que a rede possui um caráter social através da transmissão de características culturais, mas também um forte fator biológico em sua formação.BrasilUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICASilva, Luciano Rodrigues daMohan, Madras Viswanathan GandhiMacedo Filho, Antonio deSilva, Marco Antonio Alves daSilva Júnior, RaimundoDuarte, Gerdivane Ferreira2019-03-15T21:32:55Z2019-03-15T21:32:55Z2018-11-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfDUARTE, Gerdivane Ferreira. Propriedades estatísticas de redes complexas reais. 2018. 133f. Tese (Doutorado em Física) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26798info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2019-05-26T06:17:11Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/26798Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2019-05-26T06:17:11Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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We present a study of social networks based on the analysis of Brazilian and Portuguese family names (surnames). We construct networks whose nodes are names of families and whose edges represent parental relations between two families (each individual). From these networks we extract the connectivity distribution, clustering coe cient, shortest path and centrality. We nd that the connectivity distribution follows an approximate power law. We associate the number of hubs, centrality and entropy to the degree of miscegenation in the societies in both countries. Our results show that Portuguese society has a higher miscegenation degree than Brazilian society. All networks analyzed lead to approximate inverse square power laws in the degree distribution. We conclude that this parameter tends to be independent of the network size considered. The assortative mixing of all networks is negative, showing that the more connected vertices are connected to vertices with lower connectivity. Finally, the network of surnames presents some small world characteristics. |
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