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Visualization of evolving social networks using actor-level and community-level trajectories

Título
Visualization of evolving social networks using actor-level and community-level trajectories
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2013
Autores
Márcia Oliveira
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
João Gama
(Autor)
FEP
Revista
Título: Expert SystemsImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 30
Páginas: 306-319
ISSN: 0266-4720
Editora: Wiley-Blackwell
Indexação
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais
Outras Informações
ID Authenticus: P-006-7M2
Abstract (EN): Visualization of static social networks is a mature research field in information visualization. Conventional approaches rely on node-link diagrams that provide a representation of the network topology by representing nodes as points and links between them as lines. However, the increasing availability of longitudinal network data has spurred interest in visualization techniques that go beyond the static node-link representation of a network. In temporal settings, the focus is on the network dynamics at different levels of analysis (e.g. node, communities and whole network). Yet, the development of visualizations that are able to provide actionable insights into different types of changes occurring in the network and their impact on both the neighbourhood and the overall network structure is a challenging task. In such settings, traditional node-link representations can prove to be limited (Yi et al., 2010). Alternative methods, such as matrix graph representations, fail in tasks involving path finding (Ghoniem et al., 2005). This work attempts to overcome these issues by proposing a methodology for tracking the evolution of dynamic social networks, at both the node-level and the community-level, based on the concept of temporal trajectory. We resort to three-order tensors to represent evolving social networks, and we further decompose them using a Tucker3 model. The two most representative components of this model define the 2D space where the trajectories of social entities are projected. To illustrate the proposed methodology, we conduct a case study using a set of temporal self-reported friendship networks.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 14
Documentos
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