Cómo optimizar la conexión entre redes

Investigadores del Centro de Astrobiología y dos universidades madrileñas han ideado una teoría que hace predicciones y plantea estrategias de éxito durante la conexión y competición entre redes. El estudio, que publica la revista Nature Physics, se puede aplicar a las redes sociales, comerciales, biológicas y tecnológicas.

Cómo optimizar la conexión entre redes
Red de blogs de carácter conservador (en rojo) y liberal (azul) sobre política en EEUU en 2004. / J. Aguirre et al.

Tres investigadores del Centro de Astrobiología (CAB, CSIC-INTA), el Centro de Tecnología Biomédica (Universidad Politécnica de Madrid) y la Universidad Rey Juan Carlos han desarrollado una nueva teoría para entender la competición que aparece entre diferentes redes al entrar en conexión, así como para diseñar estrategias óptimas para que cada red se beneficie de las uniones con otras redes.

Las posibles aplicaciones de esta nueva teoría, cuyos detalles publica Nature Physics, abarcan desde las redes sociales a las comerciales, pasando por la propagación de enfermedades o el diseño eficiente de redes tecnológicas.

El trabajo aplica la denominada teoría de perturbaciones, una forma de describir sistemas complejos en términos sencillos. En física se aplica al contexto de la teoría de grafos para identificar las claves de la conexión entre dos o más redes.

Los autores muestran que es posible hacer uso de esta teoría de manera fácil, mostrando ejemplos en redes sociales, ecosistemas, dominios web o redes genéticas.

El estudio parece explicar los procesos de conexión y competición entre redes y ayuda a predecir, antes de que se produzcan, las consecuencias de dicho fenómeno. Mediante un desarrollo matemático basado en la teoría de perturbaciones, se ha conseguido explicar el estado final de la conexión entre varias redes partiendo únicamente del estado previo a la conexión.

Se pueden predecir las consecuencias de una conexión y eligir los nodos beneficiados

“Conociendo únicamente la naturaleza de las redes que entran en competición al ser conectadas, podemos predecir cuáles serán las consecuencias de dicha conexión y elegir los nodos –o elementos– conectores que más beneficiarán a una u otra red” explica Jacobo Aguirre, investigador del CAB.

“La idea surgió estudiando las conexiones entre redes biológicas relacionadas con procesos evolutivos de poblaciones de RNA –prosigue–, y en muchos casos, una de las redes absorbía la práctica totalidad de la población y no entendíamos la razón”.

A partir de ahí, un largo camino de cálculos analíticos y simulaciones numéricas les llevó a dar con la solución: el estado final sólo dependía de los nodos que actuaban como conectores entre ambas redes y de lo ‘fuerte’ que era cada una de las redes antes de conectarse.

“Lo sorprendente es que pequeñas variaciones en estas cuestiones pueden cambiar radicalmente el resultado final de la competición. De esta forma, una red débil puede ganar a otra más fuerte o por el contrario ser barrida por ella en función de cómo se conecten entre sí”, explica Aguirre.

El ejemplo de los dos ecosistemas

Los resultados presentan una aplicación potencial en una gran diversidad de sistemas. Supongamos, por ejemplo, dos ecosistemas aislados donde existe una red de relaciones tróficas –o alimentarias– entre especies y cuyo equilibrio se mantiene en el tiempo. En el momento en que una o más especies de cada ecosistema entran en contacto, las cadenas alimentarias de ambos ecosistemas se alteran, pudiendo producir un beneficio o perjuicio en alguno de los dos ecosistemas.

Gracias a la nueva teoría propuesta en este trabajo, es posible avanzar cuáles serán las consecuencias de la conexión entre ambos ecosistemas, e identificar la conexión entre especies que beneficiaría a uno u otro ecosistema.

Javier Buldú, del Centro de Tecnología Biomédica, avanza que los resultados “permiten identificar qué redes están siendo perjudicadas por la conexión con otras redes, cuantificar ese perjuicio y proponer posibles estrategias de conexión para mejorar la situación actual”.

Al agregar un amigo en Facebook se crea un flujo de información entre nuestras redes de contactos

Según el investigador, las aplicaciones a las redes sociales son claras ya que ahora es posible comprender cómo la conexión entre dos comunidades afecta a la importancia de cada uno de los individuos en una red social: “Cuando agregamos a un nuevo amigo en Facebook, estamos creando un nuevo flujo de información entre nuestra red de contactos y la red de nuestro nuevo amigo. Las consecuencias de la nueva conexión afectan a ambos grupos y no solamente a los individuos conectores”.

Con esta nueva metodología, es posible analizar cómo el flujo de información dentro de una red se ve alterado por conexiones con otras redes, cuantificar cómo está siendo la difusión de información dentro de cada una de las redes e identificar cuál de ellas está siendo más eficaz.

Otro de los retos es trasladar las posibles aplicaciones de esta nueva teoría al conocimiento de las redes cerebrales. David Papo, científico israelí especializado en neurociencias, comenta que durante cualquier actividad cognitiva “nuestro cerebro actúa como una compleja red de comunicaciones donde, a su vez, se pueden identificar diversas subredes. Sería fundamental entender cómo estas subredes están conectadas entre sí, y si la conexión entre ellas está potenciando el papel de alguna de ellas”.

Aunque es pronto para avanzar resultados, Papo y sus colaboradores están trabajando en su aplicación al análisis de señales cerebrales obtenidas mediante magnetoencefalografía. “Sería clave poder ver diferencias en las conexiones entre subredes en un individuo sano y un paciente con una determinada patología. Nos ayudaría a entender porqué distintas enfermedades provocan el fallo de una determinada actividad cognitiva” apunta el científico.

Referencia bibliográfica:

J. Aguirre, D. Papo, J. M. Buldú. “Successful strategies for competing networks”. Nature Physics, 24 de febrero de 2013. DOI:10.1038/NPHYS2556.

Fuente: CAB (INTA-CSIC)
Derechos: Creative Commons
Artículos relacionados