Kertész János
20
08
02
02
Előadó
Egy nagyobb munkahely alkalmazottainak kapcsolatrendszere nagyon bonyolult, a csoportok, osztályok, főosztályok, stb. miatt egymásba ágyazott és átfedő hálózat. Mindenkinek van egy saját, több közösségből álló kapcsolatrendszere, amelyek a sok közös ismerősön keresztül egymásba gabalyodnak. Az előadás az ilyen hálózatok kibogozásában hasznos módszerekről és alkalmazásaikról fog szólni, különös tekintettel a nagyvállalatok esetére. E módszerekkel több fontos kérdésre kereshetünk választ: Hasonló-e a cégen belüli formális és informális hálózat? Melyek a kulcsfontosságú csoportok?

The system of relationships between employees in a larger workplace is very complex due to the various teams, departments and management groups that form an integrated, overlapping network. Everyone has their own network comprising many communities that intertwine through shared acquaintances. This lecture focuses on the practical methods and applications that help unpick these networks with special consideration given to interrelationships within large companies. These methods allow us to look for answers to many important questions: Are formal and informal networks similar within a company and which are the key groups?

Mindennapi életünk során rengeteg digitális nyomot hagyunk: telefonhívásaink, internetes kapcsolataink, vásárlásaink, belépőkártyáink használata digitálisan tárolt adatok tömegét eredményezik tevékenységeinkről, szokásainkról, kapcsolatainkról. Hasonlóan, az ipari termelés, a szolgáltatások, a kultúra vagy a sport világában is hatalmas mennyiségben, folyamatosan képződik a digitális információ. Az adatok az emberi tevékenységek komplex rendszereiről vallanak, amelyekről a megfelelő hálózati váz tanulmányozásával lehet a legtöbbet megtudni. Ehhez fel kell derítenünk a hálózatok topológiája és működése közötti összefüggéseket. Példákon mutatjuk be, hogyan lehet a modern hálózattudomány segítségével a "digitális lábnyomokat" a társadalom vagy a gazdaság törvényszerűségeinek megismerésére felhasználni.

We leave numerous digital traces during our daily lives: our telephone calls, Internet connections, purchases and use of access cards result in a multitude of digitally stored data on our activities, habits and relationships. Similarly, industrial manufacturing, services, culture and the world of sport also create a wealth of digital information. The data reveals a complex system of human activity that we can learn most about through the study of an appropriate network framework. For this, we need to explore the connections between the network topology and its function. With a series of examples, János Kertész presents how we can, with the help of modern network studies, use “digital footprints” to recognise social and economic patterns.

20
08
02
02
Előadó

Vajon milyen matematikai eszközökkel lehet leírni, megérteni és elemezni egy olyan nagy hálózatot, amelynek még a pontos szerkezetét sem tudjuk megadni? Gondoljunk az internetre, az emberi agyra, vagy pl. az emberek közötti ismeretségek hálózatára! Lehetséges-e egy ilyen hatalmas hálózatot egy sokkal kisebbel modellezni, a nagy hálózathoz hasonlót generálni valamilyen egyszerű véletlenszerű folyamattal? Vagy esetleg célszerűbb egy ilyen nagy hálózatot folytonos közegként elképzelni, ahogy az atomokból felépülő anyagot makroszkópikusan kezeljük?

What kind of mathematical tools can one use to describe, understand and analyse a network that we do not even know the exact structure of? Think of the Internet, the human brain or the network of relationships between humans. Is it possible to model a network of this enormity with a much smaller one, or to one similar by means of a simple randomised procedure? Or is it more practical to imagine such a large network as a constant medium, in the same way we take a macroscopic view of materials built from atoms?

Hátraugró
Tudományos blogok
Dec 30, 2021 | 20:33 pm
Researchers at the ELTE Department of Ethology in Budapest observed 32 dogs during separation from the owner and retested them two years later. They found that 41% of dogs were stable, 38 % improved, 16 % worsened in separation behaviour.[…]
Dec 30, 2021 | 20:19 pm
English text belowAz öregedési folyamatban kiemelt szerepet játszó CDKN2A gén hasonló aktivitási mintázatot mutat a kutyák szöveteiben, mint az emberekében az ELTE kutatóinak legújabb vizsgálata szerint. Így a gén alkalmas lehet a biológiai életkor pontos becslésére, valamint egyes, öregedéssel kapcsolatos[…]
Dec 30, 2021 | 20:00 pm
Akinek az a benyomása, hogy egyre több a kutyák viselkedésével foglalkozó tudományos vizsgálat, az nem téved. Tizenöt éve meredeken emelkedik a kutyás kutatások száma. A világ vezető kutyaviselkedéssel foglalkozó kutatócsoportja pedig Magyarországon dolgozik, és tizenöt éve tartja a vezető pozícióját, állapították[…]
Dec 30, 2021 | 19:58 pm
English text belowA szemkontaktusnak alapvető szerepe van az emberi kommunikációban és kapcsolatokban. Amikor beszélgetés során egymás szemébe nézünk, jelezzük, hogy figyelünk egymásra. „Szemezni" azonban nemcsak emberekkel, de négylábú társainkkal is szoktunk. Az ELTE etológusainak új kutatása szerint a rövid orrú,[…]
MTA hírek
Jul 1, 2022 | 00:00 am
A koronavírus okozta veszteségek enyhítése és az egészségügyben dolgozók támogatása – e két cél érdekében kezdeményezett gyűjtést 2021-ben az MTA 194. közgyűlése. A beérkezett egyéni felajánlások alapján összegyűlt több mint 12 millió, az MTA hozzájárulásával együtt 20 millió forintot az[…]
Jun 28, 2022 | 00:00 am
Jun 27, 2022 | 09:30 am
Mikor és milyen célból alapították a legfontosabb tudományos társaságokat? Hogyan változott a felépítésük és szerepük az idők folyamán? Egyebek mellett ezekre a kérdésekre válaszol a nemzeti tudományos akadémiákat bemutató sorozatában Hamza Gábor akadémikus, az Eötvös Loránd Tudományegyetem Római Jogi és[…]
Jun 24, 2022 | 00:00 am
152 kutató nyerte el idén az MTA Bolyai János Kutatási Ösztöndíját a szakértői értékelések és a kollégiumok javaslatai alapján, a Bolyai János Kutatási Ösztöndíj Kuratóriuma döntése nyomán. Cikkünkben ismertetjük a támogatásra javasolt kutatók névsorát.
Érdekességek

A Magyar Tudományos Akadémia elnöke 2009. januárjában felhívást tett közzé annak érdekében, hogy kimagasló teljesítményű fiatal kutatóknak lehetőséget teremtsen az MTA kutatóintézeteiben új kutatócsoportok létrehozására. A kezdeményezés célja, hogy haza csábítsa a jelenleg külföldön dolgozó, már jelentős eredményeket elért magyar kutatókat, illetve itthon tartsa a legkiválóbbakat, hogy akadémiai intézetek kutatócsoportjainak vezetőiként a következő években nemzetközileg is meghatározó, ígéretes kutatási programokkal növelhessék az egyes kutatóintézetek és Magyarország versenyképességét.

Legalábbis ez derült ki a Tardos Gábor matematikussal, a Lendület program egyik nyertesével készült beszélgetésből. A digitális kódok újszerű megalkotója szereti a Harry Pottert, ráadásul a fia gyakran győzedelmeskedik felette a különböző logikai játékokban.

A tüskevári hangulatban eltöltött gyermekkori nyarak jó alapot adtak a később orvoskutatóként is nevet szerző Buday Lászlónak, aki a Lendület program keretében a növekedési faktorok jelátviteli pályáit kutatja, magánemberként pedig a finom halászlét kínáló éttermeket.
Interjú Stipsicz András matematikussal, a Lendület program nyertesével arról, hogy miben segítheti a Lendület program a matematikusokat, miért érdekes és miért lehet hasznos a többdimenziós felületek kutatása.

„Én azt szeretem, ha egy kérdésre ki lehet hozni egy nagyon egyszerű, nagyon világos választ, úgy, hogy a kettő közötti út esetleg nem nyilvánvaló.”

Interjú Kóczy Á. László matematikus-közgazdásszal, a Lendület program nyertesével

ESEMÉNYNAPTÁR