fractal symmetry
and Power law distributions Simetria Fractal
y Leyes de potencias
simetría interna,
simetría en profundidad
Recursivity /
Recursividad, Invariant Fractal /
Invariancia Fractal,
similaridad,
autosimilaridad, invarianza bajo cambios
de escala, invariancia de escala, escala, conectividad
www.fgalindosoria.com/informatica/properties/symmetry/invariant_fractal.htm
INFORMATICS PROPERTIES /
PROPIEDADES INFORMÁTICAS
Dimension Density and Frecuency Symmetry Form
Dimensión Densidad y
Frecuencia Simetría Forma
Fernando Galindo Soria
English (www.fgalindosoria.com/en/ )
Español (www.fgalindosoria.com )
Red de Desarrollo Informatico REDI
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Creación
de la página www Cd. de México 4 de Enero
del 2011
Ultimas actualizaciones 4 de Enero del 2011
|
Similarity,
Power-Law Distributions, Exponential Decay, S-->
e* S* Una Ecuación de la Naturaleza, Zipf's
Law / Ley de Zipf, Benford's
Law / Ley de Benford, Sucesión
de Farey Long
Tail / Larga cola, Ondas
de Elliott, Invariancia
de Escala, Conectividad y Redes Complejas ************************************************************************* *************************************************************************
Predecir una crisis “de libro” parece fácil, nadie lo
hizo, predecir terremotos parece fácil, nadie lo hace Posted by emulenews en 16 noviembre 2008 “...¿Está el caos determinista detrás de la impredicibilidad de las crisis financieras y de los terremotos? Algunos opinan que sí. Otros que no. E incluso, algunos, están a mitad de camino, como los indios Bikas K. Chakrabarti, Arnab Chatterjee, y Pratip Bhattacharyya, “Two-fractal overlap time series: Earthquakes and market crashes,” Pramana Journal of Physics, 71: 203-210, August 2008 . Los autores encuentran similitudes entre la serie temporal del comportamiento de los mercados y la de los seismos con un modelo extremadamente simple, dos fractales de Cantor sumados,...” Dinámica de los procesos periódicos naturales y socioeconómicos Joaquín González Álvarez “Se trata en forma general de la dinámica de los procesos cíclicos naturales y económicos y las crisis financieras periódicas utilizando los métodos de la dinámica no lineal y los conceptos de Caos y Fractal.” http://casanchi.com/mat/dinamicaprocesos01.pdf Escala y ‘Escalaje’ en Arquitectura : Inteligencia Visual que adquiere identidad en la Geografía Tesis Doctoral Universidad Politécnica de Madrid, Escuela Técnica Superior de Arquitectura Departamento de Urbanística y Organización del Territorio, 2007 Sofía Letelier Parga - Arquitecta Director de Tesis: Dr. Arq. Guillermo Cabeza Arnaiz Co-Director: Dr. Ing. Julio Pozueta Echavarry http://oa.upm.es/1363/1/SOFIA_LETELIER_PARGA.pdf ************************************************************************* Similarity, Power-Law
Distributions, Exponential
Decay An Information-Theoretic Definition of Similarity Dekang Lin Department of Computer
Science, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada Last modified
23-Jun-2003 http://www.cs.ualberta.ca/~lindek/papers/sim.pdf arXiv:0706.1062v2
[physics.data-an] 2 Feb 2009 Power-Law Distributions in Empirical Data Aaron Clauset, Cosma Rohilla Shalizi, And
M. E. J. Newman Abstract. Power-law distributions occur in many
situations of scientific interest and have significant consequences for our
understanding of natural and man-made phenomena. Unfortunately, the detection
and characterization of power laws is complicated by the large fluctuations
that occur in the tail of the distribution—the part of the distribution
representing large but rare events—and by the difficulty of identifying the
range over which power-law behavior holds. Commonly used methods for
analyzing power-law data, such as least-squares fitting, can produce
substantially inaccurate estimates of parameters for power-law distributions,
and even in cases where such methods return accurate answers they are still
unsatisfactory because they give no indication of whether thedata obey a
power law at all. Here we present a principled statistical framework for
discerning and quantifying power-law behavior in empirical data. Our approach
combines maximum-likelihood fitting methods with goodness-of-fit tests based
on the Kolmogorov-Smirnov statistic and likelihood ratios. We evaluate the
effectiveness of the approach with tests on synthetic data and give critical
comparisons to previous approaches. We also apply the proposed methods to
twenty-four real-world data sets from a range of different disciplines, each
of which has been conjectured to follow a powerlaw distribution. In some
cases we find these conjectures to be consistent with the data while in
others the power law is ruled out. http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/0706/0706.1062v2.pdf http://arxiv.org/abs/0706.1062 Exponential decay http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_decay Half-life of
knowledge http://en.wikipedia.org/wiki/Half-life_of_knowledge ************************************************************************* ************************************************************************* S--> e* S* Una Ecuación de la Naturaleza S--> e* S* Una Ecuación de la Naturaleza http://www.fgalindosoria.com/ecuaciondelanaturaleza/index.htm ************************************************************************* *************************************************************************
Zipf's law / La Ley de Zipf o Ley del mínimo esfuerzo Benford's
Law and Zipf's Law http://www.cut-the-knot.org/do_you_know/zipfLaw.shtml Ley de Zipf “Zipf's
law, named after the Harvard linguistic professor George Kingsley Zipf
(1902-1950), is the observation that frequency of occurrence of some event (
P ), as a function of the rank ( i) when the rank is determined by
the above frequency of occurrence, is a power-law function Pi ~
1/ia with the exponent a close to unity” http://www.nslij-genetics.org/wli/zipf/ Zipf's law (definition) http://www.nist.gov/dads/HTML/zipfslaw.html BOOK Human behavior and the
principle of least effort George Kingsley Zipf Published 1949
by Addison-Wesley Press in Cambridge, Mass. Zipf's law “Zipf's law
states that given some corpus of natural language utterances, the frequency
of any word is inversely proportional to its rank in the frequency table.
Thus the most frequent word will occur approximately twice as often as the
second most frequent word, which occurs twice as often as the fourth most
frequent word, etc.” (Wikipedia August 21, 2008) http://en.wikipedia.org/wiki/Zipf's_law Zipf's Law Dr. Richard S. Wallace “The Zipf
curve is a characteristic of human languages, and many other natural and
human phenomena as well. Zipf noticed that the populations of cities followed
a similar distribution. There are a few very large cities, a larger number of
medium-sized ones, and a large number of small cities. If the cities, or the
words of natural language, were randomly distributed, then the Zipf curve
would be a flat horizontal line. “ http://www.alicebot.org/articles/wallace/zipf.html La ley de Zipf Javier
Sampedro 13/12/2009 http://www.elpais.com/articulo/opinion/ley/Zipf/elpepusocdgm/20091213elpdmgpan_3/Tes XXI. El Caos Ordena la Lingüística. La Ley De Zipf http://bibliotecadigital.ilce.edu.mx/sites/ciencia/volumen3/ciencia3/150/htm/sec_23.htm La Web y el Principio del Mínimo Esfuerzo “El principio del mínimo esfuerzo, enunciado en la obra de G.
Zipf, permite explicar muchos resultados del comportamiento humano, y por ende
se ha llamado la Ley de Zipf. Este mes exploramos esta ley empírica y
su relación con la Web.” http://www.dcc.uchile.cl/~rbaeza/inf/zipf.html Zipf
Curves and Website Popularity http://www.useit.com/alertbox/zipf.html Cómo usar Google Analytics para Optimizar campañas
Adwords? 2ª parte By Juan Cruz Aliaga, Enero 20, 2009 “En esta ocasión veremos el uso de la ley de Zipf para encontrar oportunidades de optimización en nuestras campañas, basado en las palabras claves existentes.” ************************************************************************* Benford's
law / Ley de Benford Benford's law “Benford's
law, also called the first-digit
law, states that in lists of numbers from many real-life sources of data,
the leading digit is distributed in a specific, non-uniform way. According to
this law, the first digit is 1 almost one third of the time” (Wikipedia
August 21, 2008) http://en.wikipedia.org/wiki/Benford%27s_law Ley de Benford “La ley de Benford, también conocida como la ley del
primer dígito, asegura que, en los números que existen en la vida real,
aquellos números que empiezan por el dígito 1 ocurren con mucha más
frecuencia que el resto de números” (Wikipedia 21 de Agosto del 2008) http://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Benford Los números suelen empezar por «1» “Una teoría matemática llamada Ley de Benford predice que en
un conjunto determinado de números, aquellos cuyos primer dígito es «1»
aparecerán de forma más frecuente que los números números que empiezan por
otros dígitos.” http://www.microsiervos.com/archivo/azar/numeros-1-ley-benford.html Explorando la Ley de Benford,
visualmente http://www.microsiervos.com/archivo/ciencia/ley-de-benford-visualmente.html Benford's Law http://mathworld.wolfram.com/BenfordsLaw.html Following
Benford's Law, or Looking Out for No. 1 By
Malcolm W. Browne (From The
New York Times, Tuesday, August 4, 1998) http://www.rexswain.com/benford.html ************************************************************************* ************************************************************************* La curiosa sucesión de Farey y sus fascinantes propiedades “La Sucesión de Farey es una de esas
curiosidades matemáticas a la vez llenas de belleza y fáciles de entender que
casualmente descubrió un no-matemático, John Farey, en 1928. La idea es tomar un número natural (ej. n = 3) y
empiezar a definir la serie Farey(3) como una serie de fracciones que tienen
como numerador y denominador los números entre 1 y n. En el caso
de F(3) escribiendo todas estas fracciones serían 1/1, 1/2, 1/3,
2/1, 2/2, 2/3,
3/1, 3/2, 3/3 .” http://www.microsiervos.com/archivo/ciencia/sucesion-de-farey.html Sucesión de Farey “Una sucesión de Farey es una sucesión matemática de fracciones
irreductibles entre 0 y 1 que tienen un denominador menor o igual a n
en orden creciente. Cada sucesión de Farey comienza en el 0, denotado por la fracción
0⁄1, y termina en el 1, denotado por la fracción
¹⁄1, aunque algunos autores suelen omitir ambos términos.”
(Wikipedia, 28 de Septiembre del 2008) http://es.wikipedia.org/wiki/Sucesi%C3%B3n_de_Farey *************************************************************** Actividad rítmica
del músculo papilar inducida por estimulación de alta frecuencia: ritmos n:1,
formas de transición e histéresis http://scielo.unam.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-99402004000100002&lng=es&nrm=iso Simulación Electrónica de Estructuras Biofísicas y sus Comportamientos. Maite de Castro 13 de mayo de 1998 “Ellos han
observado fenómenos tales como bloqueo de fase, ritmos no periódicos
siguiendo típicas secuencias de escalera del diablo y _árbol de Farey” http://chaos.usc.es/uploads/Galego/tesis_De_Castro.pdf ************************************************************************* ************************************************************************* Long Tail
An example of a
power law graph showing popularity ranking. To the right is the long tail; to
the left are the few that dominate. Notice that the areas of both regions
match. “The Long
Tail or long tail refers to the statistical
property that a larger share of population rests within the tail of a probability distribution than observed
under a 'normal' or Gaussian distribution. The term has gained
popularity in recent times as a retailing concept describing the niche
strategy of selling a large number of unique items in relatively small
quantities – usually in addition to selling fewer popular items in large
quantities. The Long Tail was popularized by Chris Anderson in an October 2004 Wired
magazine article, in which he mentioned Amazon.com
and Netflix
as examples of businesses applying this strategy.[1][2] Anderson
elaborated the concept in his book The Long Tail: Why the Future of
Business Is Selling Less of More (ISBN
1-4013-0237-8).[3] The
distribution and inventory costs of businesses successfully applying this
strategy allow them to realize significant profit out of selling small
volumes of hard-to-find items to many customers instead of only selling large
volumes of a reduced number of popular items. The total sales of this large
number of "non-hit items" is called the Long Tail. Given a large
enough availability of choice, a large population of customers, and
negligible stocking and distribution costs, the selection and buying pattern
of the population results in a power law
distribution curve, or Pareto distribution. This suggests that a
market with a high freedom of choice will create a certain degree of
inequality by favoring the upper 20% of the items ("hits" or
"head") against the other 80% ("non-hits" or "long
tail").[4]
This is known as the Pareto principle or 80–20 rule. The Long Tail concept
has found some ground for application, research, and experimentation. It is a
term used in online business, mass media, micro-finance (Grameen Bank,
for example), user-driven innovation (Eric
von Hippel), and social network mechanisms (e.g., crowdsourcing,
crowdcasting,
peer-to-peer), economic models, and marketing
(viral marketing). A frequency distribution with a long tail
has been studied by statisticians since at least 1946.[5] The term has
also been used in the insurance business for many years.[1] Statistical meaning
The tail
becomes bigger and longer in new markets (depicted in red). In other words,
whereas traditional retailers have focused on the area to the left of the
chart, online bookstores derive more sales from the area to the right. The long
tail is the name for a
long-known feature of some statistical distributions (such as Zipf,
power laws,
Pareto distributions and general Lévy distributions).
The feature is also known as heavy tails, fat tails,
power-law tails, or Pareto tails. In "long-tailed"
distributions a high-frequency or high-amplitude population is followed by a
low-frequency or low-amplitude population which gradually "tails
off" asymptotically. The events at the far end of the
tail have a very low probability of occurrence. As a rule of
thumb, for such population distributions the majority of occurrences (more
than half, and where the Pareto
principle applies, 80%) are accounted for by the first 20% of items in
the distribution. What is unusual about a long-tailed distribution is that
the most frequently-occurring 20% of items represent less than 50% of
occurrences; or in other words, the least-frequently-occurring 80% of items
are more important as a proportion of the total population. Power law
distributions or functions characterize an important number of behaviors from
nature and human endeavor. This fact has given rise to a keen scientific and
social interest in such distributions, and the relationships that create
them. The observation of such a distribution often points to specific kinds
of mechanisms, and can often indicate a deep connection with other, seemingly
unrelated systems. Examples of behaviors that exhibit long-tailed
distribution are the occurrence of certain words in a given language, the
income distribution of a business or the intensity of earthquakes (see: Gutenberg-Richter law). Chris Anderson's and Clay
Shirky's articles highlight special cases in which we are able to modify
the underlying relationships and evaluate the impact on the frequency of
events. In those cases the infrequent, low-amplitude (or low-revenue) events
— the long tail, represented here by the portion of the curve to the right of
the 20th percentile — can become the largest area under the line. This
suggests that a variation of one mechanism (internet access) or relationship
(the cost of storage) can significantly shift the frequency of occurrence of
certain events in the distribution. The shift has a crucial effect in
probability and in the customer demographics of businesses like mass media
and online sellers. However, the
long tails characterizing distributions such as the Gutenberg-Richter law or the
words-occurrence Zipf's law, and those highlighted by Anderson and
Shirky are of very different, if not opposite, nature: Anderson and Shirky
refer to frequency-rank relations, whereas the Gutenberg-Richter law and the Zipf's
law are probability distributions. Therefore, in these latter cases
"tails" correspond to large-intensity events such as large
earthquakes and most popular words, who dominate the distributions. By
contrast, the long tails in the frequency-rank plots highlighted by Anderson
and Shirky would rather correspond to short tails in the associated
probability distributions, and therefore illustrate an opposite phenomenon
compared to the Gutenberg-Richter and the Zipf's
laws. [edit] Chris Anderson
and Clay Shirky The phrase the
Long Tail was, according to Chris Anderson, first coined by him[6]. The concept
drew in part from a February 2003 essay by Clay Shirky,
"Power Laws, Weblogs and Inequality",[4]
which noted that a relative handful of weblogs have many links going into
them but "the long tail" of millions of weblogs may have only a
handful of links going into them. Beginning in a series of speeches in early
2004 and culminating with the publication of a Wired magazine article
in October 2004, Anderson described the effects of the Long Tail on current
and future business models. Anderson later extended it into the book The
Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More (2006). Anderson argues
that products in low demand or that have a low sales volume can collectively
make up a market share that rivals or exceeds the relatively few current
bestsellers and blockbusters, if the store or distribution channel is large
enough. Anderson cites earlier research by Erik Brynjolfsson, Yu
(Jeffrey) Hu, and Michael D. Smith, that showed that a
significant portion of Amazon.com's sales come from obscure books that are
not available in brick-and-mortar stores. The Long Tail is a potential market
and, as the examples illustrate, the distribution and sales channel
opportunities created by the Internet often enable businesses to tap that
market successfully. An Amazon
employee described the Long Tail as follows: "We sold more books today
that didn't sell at all yesterday than we sold today of all the books that
did sell yesterday."[7] Anderson has
explained the term as a reference to the tail of a demand
curve.[8]
The term has since been rederived from an XY graph that is created
when charting popularity to inventory. In the graph shown above, Amazon's
book sales or Netflix's movie rentals would be represented along the vertical
axis, while the book or movie ranks are along the horizontal axis. The total
volume of low popularity items exceeds the volume of high popularity items.” (Wikipedia, 12/ix/2010) http://en.wikipedia.org/wiki/Long_Tail ************************ Larga cola La larga estela o larga cola (en el original en inglés The Long Tail) fue una expresión acuñada por Chris Anderson en un artículo de la revista Wired de octubre de 2004 para describir determinados tipos de negocios y modelos económicos tales como Amazon.com o Netflix. Lo hizo a partir de un texto publicado por Clay Shirky, uno de sus redactores. El término larga cola se utiliza normalmente en estadística en relación con distribuciones de riqueza o con el uso del vocabulario. La larga cola en estadística
La larga estela, en color amarillo, puede comprender un área incluso mayor que la de la primera parte de la función. La larga cola es el nombre coloquial para una bien conocida característica de las distribuciones estadísticas (Zipf, Ley de potencias, distribuciones de Pareto o/y en general distribuciones de Lévy). La característica es también conocida como heavy tails, power-law tails, o las colas de Pareto. Estas distribuciones son semejantes al gráfico de la izquierda. En estas distribuciones una amplia frecuencia o gran frecuencia de transacciones es seguida por una baja frecuencia o baja amplitud de la población que disminuye gradualmente. En muchos casos, los acontecimientos de baja frecuencia o escasa amplitud -la larga cola, representada aquí por la porción amarilla del gráfico- pueden abarcar la mayor parte del gráfico. La evolución social y la larga cola según Chris Anderson Internet y el entorno digital han cambiado las leyes de distribución y las reglas del mercado. La reducción en el coste de almacenamiento y distribución que permiten las nuevas tecnologías, hace que no sea ya necesario focalizar el negocio en unos pocos productos de éxito, en los superventas. Hay que darse cuenta de que ahora existen dos mercados: uno centrado en el alto rendimiento de pocos productos y otro, nuevo y todavía no familiar, basado en la suma o acumulación de todas las pequeñas ventas de muchos productos, que puede igualar o superar al primero. Son el antiguo mercado de masas y el nuevo nicho de mercados, representados por la cabeza y la cola de la conocida gráfica de distribución estadística. (Wikipedia, 12/ix/2010) http://es.wikipedia.org/wiki/Larga_cola ************************************************************************* La búsqueda del “otro” trafico (longtail) Escrito por Juan el Abril 22, 2008 05:05
pm en Estrategias
de Marketing Online “Muchas veces los clientes están convencidos que solamente
conseguirán tráfico a su página web con las palabras clave más genéricas. Piensan
que todo el resto de usuarios piensan igual. Veamos un caso real. ...Un cliente nos solicitó un proyecto de una tienda de
vinos...comenzamos a analizar todo el tráfico web...Comprar vino si era la
que más tráfico le generaba al segundo mes de lanzar online el proyecto, PERO SOLO ERA UN 5% DE TODO EL TRAFICO. Otras palabras asociadas a Comprar Vino, por ejemplo
Comprar Vino Crianza, Comprar Vino Rioja, Comprar Cava, etc… generaban sólo
un 3%. http://blog-marketing-internet.es/index.php/2008/04/22/la-busqueda-del-otro-trafico-longtail/ ************************************************************************* ************************************************************************* “Pi,”
la película. La visión de un matemático Posted by emulenews en 16 noviembre 2008 “Para un matemático, las películas sobre matemáticos tienen un atractivo especial, y entre ellas destaca “Pi” de Darren Aronofsky, que nos presenta a un matemático Maximilian Cohen (interpretado por Sean Gullette), más parecido a un esquizofrénico paranoico que un investigador serio, quien pretende entender el comportamiento caótico de la bolsa utilizando teoría de números. Cuando escuchamos la voz en off de Max afirmando que “la matemática es el lenguaje de la Naturaleza, … hay patrones por todas partes en la Naturaleza, … y también en los mercados bursátiles,” me viene a la cabeza el libro “La geometría fractal de la Naturaleza” (1977, traducido en Tusquets Editores en 1997) de Benoit Mandelbrot, matemático de IBM que acuñó el término fractal. Pero, ¿hay comportamiento fractal en la bolsa? A finales de la década de 1920, Raph Nelson Elliott descubrió que los mercados siguen ciclos repetitivos y desarrolló una estructura fractal para modelarlos, la teoría de ondas de Elliot. Existen dos tipos de ondas que se suceden entre sí las impulsivas y las correctivas. Las primeras están formadas por 5 ondas, 3 impulsivas y 2 correctivas; las segundas están formadas por 3 ondas, 2 correctivas y 1 impulsiva. Todas estas ondas están formadas por ondas más pequeñas, que a su vez están formadas por ondas aún más pequeñas, y así sucesivamente...” http://francisthemulenews.wordpress.com/2008/11/16/pi-la-pelicula-la-vision-de-un-matematico/ Análisis técnico “El análisis técnico, dentro del análisis bursátil, es el estudio de la acción del mercado, principalmente a través del uso de gráficas, con el propósito de predecir futuras tendencias en el precio.” (Wikipedia 2/I/2010) http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_t%C3%A9cnico Categoría: Análisis técnico (Wikipedia 2/I/2010) http://es.wikipedia.org/wiki/Categor%C3%ADa:An%C3%A1lisis_t%C3%A9cnico Teoría de las Ondas de Elliott “La Teoría de las Ondas de Elliott desarrollada por Ralph Nelson Elliott (1871–1948), se basa en el principio de los movimientos de los precios del mercado financiero a través de las ondas que lo forman y el estudio de su formación gráfica. Está basada en la teoría de Dow y es un avance significativo con respecto a ella. Tras la muerte de Elliott está teoría quedó casi en el olvido y años más tarde fue A.J. Frost y Robert Prechter quien con su libro Principio de las Ondas de Elliott (1978) la hizo popular.” (Wikipedia 2/I/2010) http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_las_Ondas_de_Elliott Mercado
de Capitales Estudios
sobre Bolsa, Fondos de Inversión y política monetaria del BCE 15 La
geometría fractal y las ondas de Elliot Antonio
Cortés Cal, Carmen de Llano Fernández, José Manuel Viqueira Liñares Pag. 321 Teoria de las ondas de Elliott http://www.youtube.com/watch?gl=ES&hl=es&v=an74rPw0YmU ************************************************************************* ************************************************************************* Invariancia de Escala, Conectividad y Redes Complejas Invariancia de Escala
Una aventura personal hacia las redes complejas. Por malambo http://invariancia.blogalia.com/ http://invariancia.blogalia.com/historias/ ¿Quién diseña la potencia del entramado social? Por malambo en
Invariancia.Sociología | 2005-11-12 ”El hecho es
impresionante, o por lo menos a mi no deja de asombrarme. ¿Quién decide que
las personas queden conectadas unas con otras según una ley de potencias?...todas las sociedades, tanto pasadas como actuales, las
tribus o las grandes urbes respeten a rajatabla la ley que dice que la distribución de probabilidad de que
alguien tenga k conocidos es una ley de potencias? http://invariancia.blogalia.com/historias/34657 ************************************************************************* El mundo es un pañuelo Por malambo en Invariancia.General
| 2005-11-18 “Modelos de mundo pequeño. Se cree que casi
cualquier par de personas en el mundo puede conectarse por una corta cadena
de amistades intermedias, de longitud típica de alrededor de seis. Este
fenómeno, conocido coloquialmente como la "separación de seis
grados" recientemente ha sido sujeto de considerable interés dentro de
la comunidad física. Este paper proporciona una corta revisión del tópico.” http://invariancia.blogalia.com/historias/34841 Models of the Small World A Review M. E. J. Newman Santa Fe
Institute, 1399 Hyde Park Road, Santa Fe, NM 87501 http://arxiv.org/PS_cache/cond-mat/pdf/0001/0001118v2.pdf El mágico numero siete mas menos dos The
Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for
Processing Information George A.
Miller The Psychological Review, 1956, vol. 63, pp. 81-97 http://www.musanim.com/miller1956/ Six Degrees: The Science of a Connected Age http://www.amazon.com/Six-Degrees-Science-Connected-Market/dp/0393325423/ref=pd_bxgy_b_text_b ************************************************************************* Navegadores sociales en Internet Por malambo en
Invariancia.Sociología | 2005-11-26 http://invariancia.blogalia.com/historias/35094 ************************************************************************* Folcsonomía “Folcsonomía es una indización social, es decir, la
clasificación colaborativa por medio de etiquetas simples en un espacio de
nombres llano, sin jerarquías ni relaciones de parentesco predeterminadas. Se
trata de una práctica que se produce en entornos de software social”
(Wikipedia, 14 de Septiembre del 2008) http://es.wikipedia.org/wiki/Folcsonom%C3%ADa Folksonomy “Folksonomy
(also known as collaborative tagging, social classification, social indexing,
and social tagging) is the practice and method of collaboratively creating
and managing tags to annotate and categorize content. In contrast to
traditional subject indexing, metadata is generated not only by experts but
also by creators and consumers of the content. Usually, freely chosen
keywords are used instead of a controlled vocabulary.[1] Folksonomy
is a portmanteau of the words folk and taxonomy, hence a
folksonomy is a user generated taxonomy.” (Wikipedia September 9, 2008) http://en.wikipedia.org/wiki/Folksonomy ************************************************************************* Dunbar's number “Dunbar's
number is a theoretical
cognitive limit to the number of people with whom one can maintain stable social relationships. These are
relationships in which an individual knows who each person is, and how each
person relates to every other person.[1]
Proponents assert that numbers larger than this generally require more
restricted rules, laws, and enforced norms to maintain a stable, cohesive group.
No precise value has been proposed for Dunbar's number, but a commonly cited
approximation is 150.” (Wikipedia February 7, 2009) http://en.wikipedia.org/wiki/Dunbar%27s_number Número de Dunbar “El número de Dunbar es, según el antropólogo Robin
Dunbar, la cantidad de individuos con los que una persona puede mantener
una relación estable. Dunbar teoriza que este valor, aproximadamente 150,
está relacionado con el tamaño del neocórtex
cerebral. Esta relacionado, según él, con la capacidad de proceso de ésta.”
(Wikipedia, 7 de Febrero del 2009) http://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_de_Dunbar ************************************************************************* ************************************************************************* |
INFORMATICS PROPERTIES /
PROPIEDADES INFORMÁTICAS
Dimension Density and Frecuency Symmetry Form
Dimensión Densidad y
Frecuencia Simetría Forma