No Chile, país de terremotos, a surpresa foi total quando multitudinários saques a estabelecimentos comerciais começaram logo depois do megassismo que atingiu, na madrugada de sábado 27 de fevereiro de 2010, Concepción, a terceira maior área metropolitana do país. Organizaram-se nos bairros estratégias de autodefesa por temor aos rumores sobre a chegada de saqueadores. Para se restabelecer a ordem social, foi decretado Estado de Exceção. Este estudo exploratório e qualitativo busca enxergar a relação entre terremoto, violência coletiva e insegurança urbana com base nos depoimentos de homens e mulheres que entrevistamos em Concepción dois anos depois do cataclismo. Inspirados no debate teórico sobre a memória coletiva, analisaremos os silêncios e olvidos que fazem parte dos testemunhos; assim, iremos interrogar o caráter inédito que os entrevistados, mas também acadêmicos e autoridades, outorgaram aos saques pós-terremoto, que, como iremos ver, foram interpretados como sintoma do deterioramento moral da sociedade chilena sob o regime neoliberal. Por intermédio de diferentes registros do passado, buscaremos rastros sobre conflitos sociais e políticos em outros momentos da história telúrica nacional. Sobre os episódios de 2010 em específico, e seguindo os trabalhos de Charles Tilly e Javier Auyero, apresentamos numa escala microespacial alvos, dinâmicas e repertórios dos saques conforme as rememorações dos consultados, entre eles, donos de lojas vitimizados pela multidão. Por fim, para indagar o deslocamento do medo do terremoto ao medo dos outros, chamaremos a atenção sobre os modos pelos quais são representados diferentes bairros da cidade e o papel dos rumores. / Chileans, a population used to earthquakes, woke up with surprise in the morning of February 27th, 2010 since right after the earthquake that hit Concepción, the third largest metropolitan area in the country, massive looting to stores came about. Fed by rumors about roving mobs, Concepcion residents formed their own neighborhood defense squads to guard their homes, whereas the Chilean government declared State of Exception to restore the social order. Drawing on testimonies of men and women I interviewed in Concepción two years after the disaster, this exploratory and qualitative research examines the relationship between earthquake, collective violence, and urban insecurity. Following a theoretical discussion about collective memories, I explore how silence and forgetting are active elements in the process of collective remembering. In addition, this project analyzes the sense of exceptionality that my interviewees, other scholars, and state authorities have assigned to looting in the aftermath of the earthquake; events that, as I shall demonstrate, were interpreted as a symptom of moral decadence of Chilean society under the neoliberal regime. By scrutinizing historical data about past earthquakes, I look at traces of social and political conflicts associated with the occurrence of natural disaster like the one I describe here. Concerning the 2010 facts, I make use of the framework offered by Charles Tilly and Javier Auyero to present, at a micro-scale level, looting targets, dynamics and repertoires based on narratives collected empirically (among them, testimonies of storeowners who were victimized by the crowd). Finally, to explore the displacement of fearin particular, from the fear to earthquake to the fear of the othersI point out the need to pay attention to the ways in which different neighborhoods are conceived of as well as the role of rumors.

No Chile, país de terremotos, a surpresa foi total quando multitudinários saques a estabelecimentos comerciais começaram logo depois do megassismo que atingiu, na madrugada de sábado 27 de fevereiro de 2010, Concepción, a terceira maior área metropolitana do país. Organizaram-se nos bairros estratégias de autodefesa por temor aos rumores sobre a chegada de saqueadores. Para se restabelecer a ordem social, foi decretado Estado de Exceção. Este estudo exploratório e qualitativo busca enxergar a relação entre terremoto, violência coletiva e insegurança urbana com base nos depoimentos de homens e mulheres que entrevistamos em Concepción dois anos depois do cataclismo. Inspirados no debate teórico sobre a memória coletiva, analisaremos os silêncios e olvidos que fazem parte dos testemunhos; assim, iremos interrogar o caráter inédito que os entrevistados, mas também acadêmicos e autoridades, outorgaram aos saques pós-terremoto, que, como iremos ver, foram interpretados como sintoma do deterioramento moral da sociedade chilena sob o regime neoliberal. Por intermédio de diferentes registros do passado, buscaremos rastros sobre conflitos sociais e políticos em outros momentos da história telúrica nacional. Sobre os episódios de 2010 em específico, e seguindo os trabalhos de Charles Tilly e Javier Auyero, apresentamos numa escala microespacial alvos, dinâmicas e repertórios dos saques conforme as rememorações dos consultados, entre eles, donos de lojas vitimizados pela multidão. Por fim, para indagar o deslocamento do medo do terremoto ao medo dos outros, chamaremos a atenção sobre os modos pelos quais são representados diferentes bairros da cidade e o papel dos rumores. / Chileans, a population used to earthquakes, woke up with surprise in the morning of February 27th, 2010 since right after the earthquake that hit Concepción, the third largest metropolitan area in the country, massive looting to stores came about. Fed by rumors about roving mobs, Concepcion residents formed their own neighborhood defense squads to guard their homes, whereas the Chilean government declared State of Exception to restore the social order. Drawing on testimonies of men and women I interviewed in Concepción two years after the disaster, this exploratory and qualitative research examines the relationship between earthquake, collective violence, and urban insecurity. Following a theoretical discussion about collective memories, I explore how silence and forgetting are active elements in the process of collective remembering. In addition, this project analyzes the sense of exceptionality that my interviewees, other scholars, and state authorities have assigned to looting in the aftermath of the earthquake; events that, as I shall demonstrate, were interpreted as a symptom of moral decadence of Chilean society under the neoliberal regime. By scrutinizing historical data about past earthquakes, I look at traces of social and political conflicts associated with the occurrence of natural disaster like the one I describe here. Concerning the 2010 facts, I make use of the framework offered by Charles Tilly and Javier Auyero to present, at a micro-scale level, looting targets, dynamics and repertoires based on narratives collected empirically (among them, testimonies of storeowners who were victimized by the crowd). Finally, to explore the displacement of fearin particular, from the fear to earthquake to the fear of the othersI point out the need to pay attention to the ways in which different neighborhoods are conceived of as well as the role of rumors.

As redes sociais se tornaram um novo e importante meio de intercâmbio de informações, ideias e comunicação que aproximam parentes e amigos sem importar as distâncias. Dada a natureza aberta da Internet, as informações podem fluir muito fácil e rápido na população. A rede pode ser representada como um grafo, onde os indivíduos ou organizações são o conjunto de vértices e os relacionamentos ou conexões entre os vértices são o conjunto de arestas. Além disso, as redes sociais representam intrinsecamente a estrutura de um sistema mais complexo que é a sociedade. Estas estruturas estão relacionadas com as características dos indivíduos. Por exemplo, os indivíduos mais populares são aqueles com maior número de conexões. Em particular, é aceito que a estrutura da rede pode afetar a forma como a informação se propaga nas redes sociais. No entanto, ainda não está claro como a estrutura influencia na propagação, como medir seu impacto e quais as possíveis estratégias para controlar o processo de difusão. Nesta tese buscamos contribuir nas análises da interação entre as dinâmicas de propagação de informações e rumores e a estrutura da rede. Propomos um modelo de propagação mais realista considerando a heterogeneidade dos indivíduos na transmissão de ideias ou informações. Nós confirmamos a presença de propagadores mais influentes na dinâmica de rumor e observamos que é possível melhorar ou reduzir expressivamente a difusão de uma informação ao selecionar uma fração muito pequena de propagadores influentes. No caso em que se objetiva selecionar um conjunto de propagadores iniciais que maximizem a difusão de informação, a melhor opção é selecionar os indivíduos mais centrais ou importantes nas comunidades. Porém, se o padrão de conexão dos vértices está negativamente correlacionado, a melhor alternativa é escolher entre os indivíduos mais centrais de toda a rede. Por outro lado, através de abordagens topológicas e de técnicas de aprendizagem máquina, identificamos aos propagadores menos influentes e mostramos que eles atuam como um firewall no processo de difusão. Nós propomos um método adaptativo de reconexão entre os vértices menos influentes para um indivíduo central da rede, sem afetar a distribuição de grau da rede. Aplicando o nosso método em uma pequena fração de propagadores menos influentes, observamos um aumento importante na capacidade de propagação desses vértices e da rede toda. Nossos resultados vêm de uma ampla gama de simulações em conjuntos de dados artificiais e do mundo real e a comparação com modelos clássicos de propagação da literatura. A propagação da informação em redes é de grande relevância para as áreas de publicidade e marketing, educação, campanhas políticas ou de saúde, entre outras. Os resultados desta tese podem ser aplicados e estendidos em diferentes campos de pesquisa como redes biológicas e modelos de comportamento social animal, modelos de propagação de epidemias e na saúde pública, entre outros. / On-line Social networks become a new and important medium of exchange of information, ideas and communication that approximate relatives and friends no matter the distances. Given the open nature of the Internet, the information can flow very easy and fast in the population. The network can be represented as a graph, where individuals or organizations are the set of vertices and the relationship or connection among the vertices are the set of edge. Moreover, the social networks are also intrinsically representing the structure of a more complex system that is the society. These structures are related with characteristics of the subjects, like the most popular individuals have many connections, the correlation in the connectivity of vertices that is a trace of homophily phenomenon, among many others. In particular, it is well accepted that the structure of the network can affect the way the information propagates on the social networks. However, how the structure impacts in the propagation, how to measure that impact and what are the strategies for controlling the propagation of some information, it is still unclear. In this thesis, we seek to contribute in the analysis of the interplay between the dynamics of information and rumor spreading and the structure of the networks. We propose a more realistic propagation model considering the heterogeneity of the individuals in the transmission of ideas or information. We confirm the presence of influential spreaders in the rumor propagation process and found that selecting a very small fraction of influential spreaders, it is possible to expressively improve or reduce de diffusion of some information on the network. In the case we want to select a set of initial spreaders that maximize the information diffusion on the network, the simple and best alternative is to select the most central or important individuals from the networks communities. But, if the pattern of connection of the networks is negatively correlated, the best alternative is to choose from the most central individuals in the whole network. On the other hand, we identify, by topological approach and machine learning techniques, the least influential spreaders and show that they act as a firewall in the propagation process. We propose an adaptative method that rewires one edge for a given vertex to a central individual, without affecting the overall distribution of connection. Applying our proposed method in a little fraction of least influential spreaders, we observed an important increasing in the capacity of propagation of these vertices and in the overall network. Our results are from a wide range of simulations in artificial and real-world data sets and the comparison with the classical rumor propagation model. The propagation of information is of greatest relevance for publicity and marketing area, education, political or health campaigns, among others. The results of this these might be applicable and extended in different research fields like biological networks and animal social behavior models.

As redes sociais se tornaram um novo e importante meio de intercâmbio de informações, ideias e comunicação que aproximam parentes e amigos sem importar as distâncias. Dada a natureza aberta da Internet, as informações podem fluir muito fácil e rápido na população. A rede pode ser representada como um grafo, onde os indivíduos ou organizações são o conjunto de vértices e os relacionamentos ou conexões entre os vértices são o conjunto de arestas. Além disso, as redes sociais representam intrinsecamente a estrutura de um sistema mais complexo que é a sociedade. Estas estruturas estão relacionadas com as características dos indivíduos. Por exemplo, os indivíduos mais populares são aqueles com maior número de conexões. Em particular, é aceito que a estrutura da rede pode afetar a forma como a informação se propaga nas redes sociais. No entanto, ainda não está claro como a estrutura influencia na propagação, como medir seu impacto e quais as possíveis estratégias para controlar o processo de difusão. Nesta tese buscamos contribuir nas análises da interação entre as dinâmicas de propagação de informações e rumores e a estrutura da rede. Propomos um modelo de propagação mais realista considerando a heterogeneidade dos indivíduos na transmissão de ideias ou informações. Nós confirmamos a presença de propagadores mais influentes na dinâmica de rumor e observamos que é possível melhorar ou reduzir expressivamente a difusão de uma informação ao selecionar uma fração muito pequena de propagadores influentes. No caso em que se objetiva selecionar um conjunto de propagadores iniciais que maximizem a difusão de informação, a melhor opção é selecionar os indivíduos mais centrais ou importantes nas comunidades. Porém, se o padrão de conexão dos vértices está negativamente correlacionado, a melhor alternativa é escolher entre os indivíduos mais centrais de toda a rede. Por outro lado, através de abordagens topológicas e de técnicas de aprendizagem máquina, identificamos aos propagadores menos influentes e mostramos que eles atuam como um firewall no processo de difusão. Nós propomos um método adaptativo de reconexão entre os vértices menos influentes para um indivíduo central da rede, sem afetar a distribuição de grau da rede. Aplicando o nosso método em uma pequena fração de propagadores menos influentes, observamos um aumento importante na capacidade de propagação desses vértices e da rede toda. Nossos resultados vêm de uma ampla gama de simulações em conjuntos de dados artificiais e do mundo real e a comparação com modelos clássicos de propagação da literatura. A propagação da informação em redes é de grande relevância para as áreas de publicidade e marketing, educação, campanhas políticas ou de saúde, entre outras. Os resultados desta tese podem ser aplicados e estendidos em diferentes campos de pesquisa como redes biológicas e modelos de comportamento social animal, modelos de propagação de epidemias e na saúde pública, entre outros. / On-line Social networks become a new and important medium of exchange of information, ideas and communication that approximate relatives and friends no matter the distances. Given the open nature of the Internet, the information can flow very easy and fast in the population. The network can be represented as a graph, where individuals or organizations are the set of vertices and the relationship or connection among the vertices are the set of edge. Moreover, the social networks are also intrinsically representing the structure of a more complex system that is the society. These structures are related with characteristics of the subjects, like the most popular individuals have many connections, the correlation in the connectivity of vertices that is a trace of homophily phenomenon, among many others. In particular, it is well accepted that the structure of the network can affect the way the information propagates on the social networks. However, how the structure impacts in the propagation, how to measure that impact and what are the strategies for controlling the propagation of some information, it is still unclear. In this thesis, we seek to contribute in the analysis of the interplay between the dynamics of information and rumor spreading and the structure of the networks. We propose a more realistic propagation model considering the heterogeneity of the individuals in the transmission of ideas or information. We confirm the presence of influential spreaders in the rumor propagation process and found that selecting a very small fraction of influential spreaders, it is possible to expressively improve or reduce de diffusion of some information on the network. In the case we want to select a set of initial spreaders that maximize the information diffusion on the network, the simple and best alternative is to select the most central or important individuals from the networks communities. But, if the pattern of connection of the networks is negatively correlated, the best alternative is to choose from the most central individuals in the whole network. On the other hand, we identify, by topological approach and machine learning techniques, the least influential spreaders and show that they act as a firewall in the propagation process. We propose an adaptative method that rewires one edge for a given vertex to a central individual, without affecting the overall distribution of connection. Applying our proposed method in a little fraction of least influential spreaders, we observed an important increasing in the capacity of propagation of these vertices and in the overall network. Our results are from a wide range of simulations in artificial and real-world data sets and the comparison with the classical rumor propagation model. The propagation of information is of greatest relevance for publicity and marketing area, education, political or health campaigns, among others. The results of this these might be applicable and extended in different research fields like biological networks and animal social behavior models.

Os modelos de Daley-Kendall e Maki-Thompson são os dois modelos estocásticos para difusão de rumores mais citados até o momento. Em ambos, uma população finita fechada e totalmente misturada é subdividida em três classes de indivíduos denominados ignorantes, informantes e contidos. Depois de um rumor ser introduzido na população, difunde-se através desta seguindo determinadas regras que dependem da classe à qual a pessoa que sabe do rumor pertence. Tanto a proporção final de indivíduos que nunca chegam a conhecer o rumor quanto o tempo que este demora em ser difundido são variáveis de interesse para os modelos propostos. As técnicas encontradas na literatura para estudar modelos de rumores são o princípio de difusão de constantes arbitrárias; argumentos de martingais; o método de funções geradoras e a análise de versões determinísticas do processo. Neste trabalho apresentamos uma alternativa para essas técnicas baseando-nos na teoria de cadeias de Markov \"density dependent\'\'. O uso desta nova abordagem nos permite apresentar resultados assintóticos para um modelo geral que tem como casos particulares os famosos modelos de Daley-Kendall e Maki-Thompson, além de variações de modelos de rumores apresentados na literatura recentemente. / Daley-Kendall and Maki-Thompson models are the two most cited stochastic models for the spread of rumours phenomena, in scientific literature. In both, a closed homogeneously mixing population is subdivided into three classes of individuals called ignorants, spreaders and stiflers. After a rumor is introduced in the population, it spreads by following certain rules that depend on the class to which the individual who knows the rumor belongs. Both the final proportion of the population never hearing the rumor and the time it takes are variables of interest for the proposed models. The main tools used to study stochastic rumours have been the principle of the diffusion of arbitrary constants, martingale arguments, generating functions and the study of analogue deterministic versions. Relying on the theory of density dependent Markov chains, we present an alternative to these tools. This approach allows us to establish asymptotical results for a general model that has as particular cases the classical Daley-Kendall and Maki-Thompson models, and other variations for rumour models reported in the literature recently.

Os modelos de Daley-Kendall e Maki-Thompson são os dois modelos estocásticos para difusão de rumores mais citados até o momento. Em ambos, uma população finita fechada e totalmente misturada é subdividida em três classes de indivíduos denominados ignorantes, informantes e contidos. Depois de um rumor ser introduzido na população, difunde-se através desta seguindo determinadas regras que dependem da classe à qual a pessoa que sabe do rumor pertence. Tanto a proporção final de indivíduos que nunca chegam a conhecer o rumor quanto o tempo que este demora em ser difundido são variáveis de interesse para os modelos propostos. As técnicas encontradas na literatura para estudar modelos de rumores são o princípio de difusão de constantes arbitrárias; argumentos de martingais; o método de funções geradoras e a análise de versões determinísticas do processo. Neste trabalho apresentamos uma alternativa para essas técnicas baseando-nos na teoria de cadeias de Markov \"density dependent\'\'. O uso desta nova abordagem nos permite apresentar resultados assintóticos para um modelo geral que tem como casos particulares os famosos modelos de Daley-Kendall e Maki-Thompson, além de variações de modelos de rumores apresentados na literatura recentemente. / Daley-Kendall and Maki-Thompson models are the two most cited stochastic models for the spread of rumours phenomena, in scientific literature. In both, a closed homogeneously mixing population is subdivided into three classes of individuals called ignorants, spreaders and stiflers. After a rumor is introduced in the population, it spreads by following certain rules that depend on the class to which the individual who knows the rumor belongs. Both the final proportion of the population never hearing the rumor and the time it takes are variables of interest for the proposed models. The main tools used to study stochastic rumours have been the principle of the diffusion of arbitrary constants, martingale arguments, generating functions and the study of analogue deterministic versions. Relying on the theory of density dependent Markov chains, we present an alternative to these tools. This approach allows us to establish asymptotical results for a general model that has as particular cases the classical Daley-Kendall and Maki-Thompson models, and other variations for rumour models reported in the literature recently.