Detección de comunidades en un modelo de votación Ising

Ponente(s): Gabor Toth .

En el modelo Ising de epines en bloques, existe una población heterogénea de votantes subdividida en varios grupos. Estos votantes interactúan entre sí, influenciando su decisión de cómo votar, tanto dentro de cada grupo como entre grupos distintos. Generalmente, la interacción es más fuerte dentro de los grupos. Presentamos el problema de reconstruir la estructura grupal del modelo a partir de una muestra de votaciones de la población entera. Después de la definición del modelo, daremos un algoritmo sencillo de implementar basado en la comparación de las correlaciones empíricas entre votos que permite llevar a cabo la detección de las comunidades de votantes directamente partir de los datos. Finalmente, daremos ejemplos de aplicaciones del algoritmo a la investigación de la estructura de sociedades a partir de datos de votación.