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Rhythms of the collective brain: Metastable synchronization and cross-scale interactions in connected multitudes

机译:集体大脑的节奏:亚稳同步和   连通群众中的跨尺度互动

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摘要

Crowd behaviour challenges our fundamental understanding of social phenomena.Involving complex interactions between multiple temporal and spatial scales ofactivity, its governing mechanisms defy conventional analysis. Using 1.5million Twitter messages from the 15M movement in Spain as an example ofmultitudinous self-organization, we describe the coordination dynamics of thesystem measuring phase-locking statistics at different frequencies usingwavelet transforms, identifying 8 frequency bands of entrained oscillationsbetween 15 geographical nodes. Then we apply maximum entropy inference methodsto describe Ising models capturing transient synchrony in our data at eachfrequency band. The models show that 1) all frequency bands of the systemoperate near critical points of their parameter space and 2) while fastfrequencies present only a few metastable states displaying all-or-nonesynchronization, slow frequencies present a diversity of metastable states ofpartial synchronization. Furthermore, describing the state at each frequencyband using the energy of the corresponding Ising model, we compute transferentropy to characterize cross-scale interactions between frequency bands,showing 1) a cascade of upward information flows in which each frequency bandinfluences its contiguous slower bands and 2) downward information flows whereslow frequencies modulate distant fast frequencies.
机译:人群行为挑战了我们对社会现象的基本理解,涉及多个时间和空间活动规模之间的复杂相互作用,其控制机制无视常规分析。以来自西班牙15M运动的150万条Twitter消息为例,以多个自组织为例,我们描述了该系统的协调动力学,该系统使用小波变换来测量不同频率下的锁相统计,从而识别出15个地理节点之间的8个夹带振荡频带。然后我们应用最大熵推论方法来描述伊辛模型在每个频带上捕获我们数据的瞬态同步。这些模型显示:1)系统的所有频带都在其参数空间的临界点附近运行; 2)快速频率仅呈现几个亚稳态,显示全同步或非同步状态,而慢频率则呈现部分亚稳态的亚稳态。此外,使用相应的Ising模型的能量描述每个频段的状态,我们计算传递熵以表征频段之间的跨尺度相互作用,显示1)一系列向上的信息流,其中每个频段都影响其连续的较慢频段,而2 )向下的信息流,其中低频率调制远处的快速频率。

著录项

  • 作者

    Aguilera, Miguel;

  • 作者单位
  • 年度 2018
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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