Zipf’s law is one of the empirical statistical regularities found within many natural systems, ranging from protein sequences of immune receptors in cells to the intensity of solar flares from the sun. Verifying the universality of Zipf’s law can provide many opportunities for us to further seek the commonalities of phenomena that possess the power law behavior. Since power law-like phenomena, as many studies have previously indicated, is often interpreted as evidence for studying complex systems, exploring the universality of Zipf’s law is also of potential capability in explaining underlying generative mechanisms and endogenous processes, i.e. self-organization and chaos theory. The main purpose of this study was to verify whether Zipf’s law is valid for city sizes, city numbers and population extracted from natural cities. Unlike traditional city boundaries extracted by applying census-imposed and top-down imposed data, which are arbitrary and subjective, the study established the new kind of boundaries of cities, namely, natural cities through using four location-based social media data from Twitter, Brightkite, Gowalla and Freebase and head/tail breaks rule. In order to capture and quantify the hierarchical level for studying heterogeneous scales of cities, ht-index derived from head/tail breaks rule was employed. Furthermore, the validation of Zipf’s law was examined. The result revealed that the natural cities had deviations in subtle patterns when different social media data were examined. By employing head/tail breaks method, the result calculated the ht-index and detected that hierarchy levels were not largely influenced by spatial-temporal changes but rather data itself. On the other hand, the study found that Zipf’s law is not universal in the case of using location-based social media data. Compared to city numbers extracted from nightlight imagery, the study found out the reason why Zipf’s law does not hold for location-based social media data, i.e. due to bias of customer behavior. The bias mainly resulted in the emergence of natural cities were much more frequent than others in certain regions and countries so that making the emergence of natural cities was not exhibited objectively. Furthermore, the study showed whether Zipf’s law could be well observed depends not only on the data itself and man-made limitations but also on calculation methods, data precisions and scales and the idealized status of observed data.

A evolução da computação móvel melhora a capacidade de comunicação e colaboração das pessoas. Os principais pilares desta transformação são: o desenvolvimento e produção de dispositivos móveis com capacidade multimídia e equipados com duas ou mais interfaces de rede, a disponibilidade de conectividade sem fio ubíqua e a popularização de aplicações sociais online. As redes sociais online merecem destaque pelas funcionalidades que permitem a criação e compartilhamento de conteúdo digital dentro de círculos sociais, também chamado de mídia social. Serviços na web anexam a localização geográfica do dispositivo ao conteúdo digital, criando as chamadas mídias sociais baseadas em localização. Equipadas com seus telefones e tablets, as pessoas estão criando e consumindo mídias sociais em qualquer lugar. Entretanto, é um desafio manter tais dispositivos móveis conectados nos ambientes de rede sem fio atuais e de próxima geração e.g., múltiplos provedores de acesso e múltiplas tecnologias de comunicação. Pesquisas recentes propõem componentes para o gerenciamento de conectividade sem fio que fazem uso simultâneo do contexto de conectividade atual e de um conjunto destes dados coletados no passado. Tais componentes são preditores de mobilidade, mecanismos de handover ou gerenciadores de mobilidade que utilizam dados de contexto de conectividade de forma particular para atingir seus propósitos. Na presente investigação, propomos uma metodologia que orquestra os principais componentes de gerenciamento de conectividade em um laço retro alimentado. Argumentamos que a coleta de dados de contexto de conectividade pode ser projetada como um sistema de sensoreamento, cujo sensores são as interfaces de rede sem fio. Como parte deste sistema de sensoriamento, os círculos sociais podem assistir o gerenciamento de conectividade compartilhando dados de contexto de conectividade. A ideia central é utilizar serviços baseados em localização para compartilhar dados de contexto de conectividade dentro dos círculos sociais. Desta forma, as redes sociais online adicionam escala para o sistema e permite colaboração em volta de dados de contexto recentes, locais, personalizados e sociais. O objetivo é melhorar experiências de conectividade sem fio e.g., métricas de QoS (Quality of Service) como: vazão, latência e qualidade do sinal. Relatamos como os dados de contexto de conectividade são manipulados com um modelo baseado em grafos e métricas como: intensidade do vértice e grau centralidade. Com isso, identificamos áreas com alta densidade de handovers, definimos a reputação dos usuários e revelamos a cobertura das redes. Resultados de experimentos mostram que a colaboração pode melhorar métricas de QoS de ~18 a ~30% se comparado ao uso de um preditor de mobilidade ou um sistema operacional moderno, respectivamente. Esta discussão se desdobra com foco na viabilidade da solução em termos de sobrecarga de armazenamento e consumo de energia. Os promissores resultados experimentais indicam que nossa solução pode melhorar experiências de conectividade sem fio de usuários móveis / The evolution of mobile computing improves communication and collaboration among people. The main pillars of this transformation are: the development and production of mobile devices with multimedia capabilities and equipped with two or more network interfaces, the availability of ubiquitous wireless connectivity and the popularity of online social applications. Online social networks noteworthy features that allow for the creation and sharing of digital content within social circles, also called textit Social Media. Web Services attach the geographic location of the device to the digital content, creating the so-called textit location-based social media. Equipped with their phones and tablets, people are creating and consuming social media anywhere. However, it is a challenge to keep such mobile devices connected in current and next generation wireless network environments textit e.g., multiple ISPs (Internet Service Provider) and multiple communication technologies. Recent researches proposes components for managing wireless connectivity that make simultaneous use of the current and past connectivity context data. Such components are mobility predictors, handovers mechanisms or mobility managers that use connectivity context data in a particular way to achieve its purposes. In this research, we propose feasiable a methodology that orchestrates the main components of the connectivity management in a feedback loop. We argue that the process of gathering connectivity context data can be designed as a sensing system, whose sensors are wireless network interfaces. As part of this sensing system, the social circles may assist the management of connectivity by sharing connectivity context data. The main idea is to use location-based services to share connectivity context data within social circles. Thus, online social networks add scale to the system and enables collaboration around recent, local, and social context data. The goal is to enhance wireless connectivity experiences in terms of QoS ( textit Quality of Service) metrics textit e.g., throughput, latency and signal quality. We report how this data is handled using complex networks metrics e.g., vertexs strength and centrality degree, to identify high density handover areas, define the mobile users reputation and to reveal the networks coverage. Real experiments showed that collaboration can improve QoS metrics from ~18 to ~30% if compared to just use a mobility predictor or a modern operational system, respectively. The discussion unfolds with focus on the collaborations efficiency as function of time, number of users, discovered area size and mobility patterns. The promising experimental results indicate that our solution can enhance mobile users wireless connectivity experiences

A evolução da computação móvel melhora a capacidade de comunicação e colaboração das pessoas. Os principais pilares desta transformação são: o desenvolvimento e produção de dispositivos móveis com capacidade multimídia e equipados com duas ou mais interfaces de rede, a disponibilidade de conectividade sem fio ubíqua e a popularização de aplicações sociais online. As redes sociais online merecem destaque pelas funcionalidades que permitem a criação e compartilhamento de conteúdo digital dentro de círculos sociais, também chamado de mídia social. Serviços na web anexam a localização geográfica do dispositivo ao conteúdo digital, criando as chamadas mídias sociais baseadas em localização. Equipadas com seus telefones e tablets, as pessoas estão criando e consumindo mídias sociais em qualquer lugar. Entretanto, é um desafio manter tais dispositivos móveis conectados nos ambientes de rede sem fio atuais e de próxima geração e.g., múltiplos provedores de acesso e múltiplas tecnologias de comunicação. Pesquisas recentes propõem componentes para o gerenciamento de conectividade sem fio que fazem uso simultâneo do contexto de conectividade atual e de um conjunto destes dados coletados no passado. Tais componentes são preditores de mobilidade, mecanismos de handover ou gerenciadores de mobilidade que utilizam dados de contexto de conectividade de forma particular para atingir seus propósitos. Na presente investigação, propomos uma metodologia que orquestra os principais componentes de gerenciamento de conectividade em um laço retro alimentado. Argumentamos que a coleta de dados de contexto de conectividade pode ser projetada como um sistema de sensoreamento, cujo sensores são as interfaces de rede sem fio. Como parte deste sistema de sensoriamento, os círculos sociais podem assistir o gerenciamento de conectividade compartilhando dados de contexto de conectividade. A ideia central é utilizar serviços baseados em localização para compartilhar dados de contexto de conectividade dentro dos círculos sociais. Desta forma, as redes sociais online adicionam escala para o sistema e permite colaboração em volta de dados de contexto recentes, locais, personalizados e sociais. O objetivo é melhorar experiências de conectividade sem fio e.g., métricas de QoS (Quality of Service) como: vazão, latência e qualidade do sinal. Relatamos como os dados de contexto de conectividade são manipulados com um modelo baseado em grafos e métricas como: intensidade do vértice e grau centralidade. Com isso, identificamos áreas com alta densidade de handovers, definimos a reputação dos usuários e revelamos a cobertura das redes. Resultados de experimentos mostram que a colaboração pode melhorar métricas de QoS de ~18 a ~30% se comparado ao uso de um preditor de mobilidade ou um sistema operacional moderno, respectivamente. Esta discussão se desdobra com foco na viabilidade da solução em termos de sobrecarga de armazenamento e consumo de energia. Os promissores resultados experimentais indicam que nossa solução pode melhorar experiências de conectividade sem fio de usuários móveis / The evolution of mobile computing improves communication and collaboration among people. The main pillars of this transformation are: the development and production of mobile devices with multimedia capabilities and equipped with two or more network interfaces, the availability of ubiquitous wireless connectivity and the popularity of online social applications. Online social networks noteworthy features that allow for the creation and sharing of digital content within social circles, also called textit Social Media. Web Services attach the geographic location of the device to the digital content, creating the so-called textit location-based social media. Equipped with their phones and tablets, people are creating and consuming social media anywhere. However, it is a challenge to keep such mobile devices connected in current and next generation wireless network environments textit e.g., multiple ISPs (Internet Service Provider) and multiple communication technologies. Recent researches proposes components for managing wireless connectivity that make simultaneous use of the current and past connectivity context data. Such components are mobility predictors, handovers mechanisms or mobility managers that use connectivity context data in a particular way to achieve its purposes. In this research, we propose feasiable a methodology that orchestrates the main components of the connectivity management in a feedback loop. We argue that the process of gathering connectivity context data can be designed as a sensing system, whose sensors are wireless network interfaces. As part of this sensing system, the social circles may assist the management of connectivity by sharing connectivity context data. The main idea is to use location-based services to share connectivity context data within social circles. Thus, online social networks add scale to the system and enables collaboration around recent, local, and social context data. The goal is to enhance wireless connectivity experiences in terms of QoS ( textit Quality of Service) metrics textit e.g., throughput, latency and signal quality. We report how this data is handled using complex networks metrics e.g., vertexs strength and centrality degree, to identify high density handover areas, define the mobile users reputation and to reveal the networks coverage. Real experiments showed that collaboration can improve QoS metrics from ~18 to ~30% if compared to just use a mobility predictor or a modern operational system, respectively. The discussion unfolds with focus on the collaborations efficiency as function of time, number of users, discovered area size and mobility patterns. The promising experimental results indicate that our solution can enhance mobile users wireless connectivity experiences