Cuantificación de estados emergentes en procesos dinámicos de redes sociales y de actividad cerebral

Del Pozo, Sofía Morena

Registro:

Documento:	Tesis Doctoral
Título:	Cuantificación de estados emergentes en procesos dinámicos de redes sociales y de actividad cerebral
Título alternativo:	Quantification of emergent states in dynamic processes of social networks and brain activity
Autor:	Del Pozo, Sofía Morena
Editor:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Publicación en la Web:	2025-02-25
Fecha de defensa:	2024-07-03
Fecha en portada:	2024
Grado Obtenido:	Doctorado
Título Obtenido:	Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Físicas
Departamento Docente:	Departamento de Física
Director:	Balenzuela, Pablo
Director Asistente:	Tagliazucchi, Enzo Rodolfo
Consejero:	Trevisan, Marcos Alberto
Jurado:	Laguna, María Fabiana; Billoni, Orlando Vito; Solovey, Guillermo
Idioma:	Español
Palabras clave:	REDES COMPLEJAS; REDES SOCIALES; REDES DE CONECTIVIDAD FUNCIONAL; CONCIENCIA; SESGO MEDIATICO; SESGO DE CONFIRMACION; POLARIZACION; CAMARAS DE ECOCOMPLEX NETWORK; SOCIAL MEDIA; FUNCTIONAL CONNECTIVITY NETWORKS; CONSCIOUSNESS; CONFIRMATION BIAS; CONFIRMATION BIAS; MEDIA BIAS; POLARIZATION; ECHO CHAMBERS
Formato:	PDF
Handle:	https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7568_DelPozo
PDF:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7568_DelPozo.pdf
Registro:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7568_DelPozo
Ubicación:	FIS 007568
Derechos de Acceso:	Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Del Pozo, Sofía Morena. (2024). Cuantificación de estados emergentes en procesos dinámicos de redes sociales y de actividad cerebral. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7568_DelPozo

Resumen:

Con el surgimiento de la ciencia moderna, los límites entre las áreas del conocimiento se acentuaron. Sin embargo, en la actualidad enfrentamos fenómenos que desafían los enfoques tradicionales, demandando la integración de diversas disciplinas. Estos fenómenos, conocidos como sistemas complejos, surgen de la interacción de múltiples elementos que generan fenómenos emergentes. Un caso de integración disciplinaria particularmente útil para el estudio de estos fenómenos es la teoría de redes, que representa sistemas mediante grafos, con nodos como elementos y enlaces como relaciones. Además, las técnicas de procesamiento del lenguaje natural constituyen otro enfoque valioso, ya que permiten estudiar sistemáticamente el contenido semántico en grandes volúmenes de datos. En esta tesis, desarrollamos métodos basados en dichas herramientas para cuantificar fenómenos emergentes en redes sociales y en la actividad cerebral humana. Analizamos, por un lado, el comportamiento colectivo de individuos compartiendo noticias en Twitter, creando una metodología sistemática para estudiar estructuras emergentes del flujo de información y la relación con los sesgos personales y mediáticos. Esto permitió estudiar el sesgo de confirmación en las redes sociales y clasificar medios de comunicación argentinos según sus sesgos políticos. También representamos datos de resonancias magnéticas funcionales en redes complejas, obtenidos en diferentes estados de conciencia, y desarrollamos un método que nos permitió estudiar la teoría del núcleo dinámico sobre la conciencia humana.

Abstract:

With the rise of modern science, the boundaries between areas of knowledge became more distinct. However, today we face phenomena that challenge traditional approaches, requiring the integration of various disciplines. These phenomena, known as complex systems, arise from the interaction of multiple elements that generate emergent behavior. One particularly useful instance of disciplinary integration for studying these phenomena is network theory, which represents systems through graphs, with nodes as elements and links as relationships. Additionally, natural language processing techniques offer another valuable approach, allowing for the systematic study of semantic content in large volumes of data. In this thesis, we develop methods based on these tools to quantify emergent phenomena in social networks and human brain activity. We analyze the collective behavior of individuals sharing news on Twitter, creating a systematic methodology to study emergent structures in the flow of information and their relation to personal and media biases. This enabled us to examine confirmation bias in social media and classify Argentine media outlets according to their political biases. We also represent functional magnetic resonance imaging data in complex networks, obtained in different states of consciousness, and developed a method that allowed us to study the Dynamic Core Hypothesis of human consciousness.

Citación:

---------- APA ----------

Del Pozo, Sofía Morena. (2024). Cuantificación de estados emergentes en procesos dinámicos de redes sociales y de actividad cerebral. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7568_DelPozo

---------- CHICAGO ----------

Del Pozo, Sofía Morena. "Cuantificación de estados emergentes en procesos dinámicos de redes sociales y de actividad cerebral". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2024.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7568_DelPozo

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