Stability in flux: community structure in dynamic networks.
Journal of the Royal Society Interface, 2011, 8, 1031-1040
John Bryden, Sebastian Funk, Nicholas Geard, Seth Bullock and Vincent A. A. Jansen
El artículo presenta un modelo para entender cómo se crean (y se mantienen) comunidades -i.e grupos que interactuán fuertemente en su interior pero menos fuertemente entre ellos. Un tema central es cómo los procesos que producen esas comunidades pueden terminar (o no) separando la población total o la mantienen todavía conectada.
Para ello establecen un modelo en que las conexiones son modificadas (rewired) a través de dos procesos: Un proceso homofílico -donde se conectan dos nodos si comparten sus estados (y se borra otra relación). Y además un proceso aleatorio -donde los cambios suceden al azar. El modelo también incluye procesos para el cambio de estados. Uno de ellos es la dispersión de estado -se elije una conexión cualquiera y se establece que ambos nodos tienen el mismo estado- o innovación -elije un nodo cualquiera y establece que ese nodo tiene un estado elegido al azar. El proceso de innovación, en realidad, corresponde al equivalente al proceso de azar, pero es importante para renovar la población.
Los resultados de las simulaciones son bastante claros: Una población donde se encuentran comunidades conectadas (i.e no un sólo gran componente o comunidades separadas), que en general pareciera corresponder al mundo social que observamos, sólo se produce en los puntos medios de las relaciones entre los procesos: Cuando hay tanto modificación por procesos homofílicos y por procesos aleatorios, y cuando el cambio de estado se produce tanto por expansión de estados como por innovación. Cuando domina un proceso entonces se forman las otras configuraciones mencionadas.
¿Cuál es la importancia de todo esto? Muy sencillo. Hace no mucho más allá de 10 años (en 1999) Duncan Watts desarrolló específicamente modelos de ‘mundos pequeños’ para dar cuenta de redes con alto grado de agrupación -donde se forman clusters de personas con alta densidad interna de conexiones- pero al mismo tiempo conectadas por lazos de larga distancia -entre grupos que de otra forma no estarían conectados, y que permiten una baja distancia promedio entre grupos. Ahora, para ‘crear’ esas redes no tenía ningún proceso a la mano, y tuvo que usar un ‘sustrato’ para producirlos. El modelo presentado en el artículo permite crear a través de procesos específicos ese tipo de redes (o más bien, unas relativamente similares, los lazos entre grupos aquí no son necesariamente lazos globales que conecten secciones que si no estarían separadas). Lo que era algo dado hace tan sólo 10 años, ahora es algo producido internamente en el análisis.
Esto también es muestra de algo más general. El análisis de redes, en general, ha pasado de una concentración en configuraciones estáticas a una preocupación por la dinámica de las redes: los procesos mediante los cuales se crean o se destruyen conexiones. Y eso claramente sólo puede implicar una mejor comprensión de estos fenómenos. O para decirlo de otra forma, son tiempos interesantes en estos temas
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