#Redes Complejas

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Enredando ciencias y humanidades
El estudio de las redes no es algo nuevo. Existe un extenso recorrido que va desde la sociología hasta las redes complejas y cuyos orígenes se remontan hasta principios del siglo XVIII, cuando Leonhard Euler funda la «teoría de grafos» al resolver de manera formal el llamado «problema de los siete puentes de Königsberg». Euler inaugura así una nueva rama de las matemáticas que se convertiría en la base formal del estudio de redes. Casi dos siglos después, el psicólogo austríaco Jacob Levy Moreno desarrolla los «sociogramas» para representar gráficamente las relaciones entre individuos en un dado grupo social. Desde principios del siglo XX, algunos sociólogos han utilizado el término «redes sociales» y han insistido en la importancia de estudiar la estructura y los patrones de las redes de relaciones entre personas. En la década de 1970 el sociólogo Wayne Zachary analizó durante tres años los vínculos de amistad de 34 miembros de un club de karate representando la información en un diagrama de red que le permitió predecir el comportamiento del grupo.
¿Por qué entonces el estudio de las redes complejas cobra tanta relevancia recién a principios del siglo XXI? ¿Por qué la ciencia de redes no surgió con fuerza a partir de los trabajos de Euler? Existen dos razones fundamentales que han demorado el surgimiento del análisis de las redes complejas: por un lado, la dificultad para acceder a los datos —o la incapacidad para recolectarlos y compartirlos— y por otro, la ausencia de herramientas matemáticas e informáticas avanzadas que permitan visualizar y analizar redes suficientemente grandes y/o complejas. El desarrollo de Internet ha logrado, de manera directa o indirecta, resolver ambos problemas; pero más importante aún es el hecho de que la familiaridad con la que nos movemos en Internet ha permitido que el concepto de red se incorpore de manera natural en nuestro imaginario. Desde entonces hemos comenzado a mirar el mundo como un conjunto de redes: sociales, comerciales, de transporte, profesionales, financieras, etc. Esta nueva «conectividad global» ha sacado a la luz problemas que no podríamos habernos planteado hace dos, cinco o quince siglos atrás simplemente porque no formaban parte del imaginario.
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La sublime sencillez de las redes complejas | Gustavo Ariel Schwartz
En las últimas décadas el mundo se ha enredado. Vemos redes por todas partes: desde redes sociales a redes terroristas, desde redes de telefonía móvil a redes neuronales; redes de transporte, redes que regulan el metabolismo, redes de colaboraciones científicas, de escritores, de obras artísticas, de palabras. El estudio de las redes complejas permea los más diversos ámbitos de las ciencias y de las humanidades y permite abordar de manera cuantitativa el estudio de fenómenos hasta hace poco tiempo impensables. Muchos sistemas, tanto artificiales —Internet, la red eléctrica, el tráfico aéreo— como naturales —complejos de proteínas, ecosistemas, sociedades—, tienen en común el hecho de que pueden ser pensados en términos de redes: es decir como un conjunto de nodos —puntos, objetos, conceptos— unidos entre sí por enlaces —líneas, relaciones, vínculos—. La manera en que los diversos nodos se relacionan entre sí determina la estructura de la red y esta estructura afecta tanto la dinámica como las propiedades generales del sistema.
Las redes complejas se caracterizan, entre otras cosas, porque la distancia topológica —medida en términos de enlaces— entre dos nodos cualesquiera de la red es relativamente pequeña. Esta propiedad se conoce popularmente con el nombre de «mundos pequeños» (small worlds). En los años 60 del siglo pasado, el psicólogo Stanley Milgram de la Universidad de Harvard llevó a cabo un experimento en el que mostraba que dos personas cualesquiera de Estados Unidos estaban conectadas entre sí a través de tan sólo otras cinco personas —en promedio—. Es lo que se conoce como el fenómeno de los «seis grados de separación» en redes sociales. A finales de los años 90, los investigadores Duncan Watts y Steven Strogatz formalizaron el problema y desarrollaron una serie de modelos y herramientas matemáticas para abordar el estudio cuantitativo de las redes complejas. Al año siguiente, los físicos László Barabási y Réka Albert introducen el concepto de redes «libre de escala» en el que sería luego uno de los artículos seminales en el estudio de las redes complejas. Curiosamente, el experimento propuesto por Milgram había sido planteado treinta años antes por el escritor húngaro Frigyes Karinthy, en un cuento titulado Chains. Así, la teoría de redes complejas se ha nutrido en sus orígenes de ideas literarias y de terminología y herramientas matemáticas y estadísticas provenientes de los ámbitos de la psicología y la sociología.
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Tejiendo mundos | Josep Perelló
La física de los inicios del siglo pasado descubre el caos en los sistemas planetarios de la mano de Jules Henri Poincaré. El caos admite la imposibilidad del determinismo a ultranza en sistemas con tan sólo tres elementos en interacción. Añadir más elementos a un sistema imposibilita predecir perfectamente su futuro, ya sean planetas, péndulos o muelles. Este fue un gran dolor de cabeza para los científicos más reflexivos como el propio Poincaré. El mecanicismo para entender el mundo, patas arriba. El físico y matemático francés también reflexionó durante las primeras décadas del siglo veinte acerca de la creatividad: un fenómeno que atañe a una configuración inestable de diversos elementos que encajan de forma emergente, sin prefiguración consciente alguna. Según Poincaré, la novedad irrumpe a partir del caos, con múltiples elementos en interacción que cristalizan al menos provisionalmente en estructuras discursivas que denominó
toutes-faites y Poincaré escoge como metáfora la meteorología para contarlo. Marcel Duchamp, de hecho, representa una nube en la parte superior de su Gran Vidrio. La pieza azarosamente agrietada y con un engranaje para moler semillas de cacao en su parte inferior a modo de parodia mecanicista es crucial en la trayectoria de un artista que también exploró los ready-made (o toutes-faites) como condensaciones de materia que engendran ideas y ocurrencias pendientes de cierta interpretación por parte del espectador. Duchamp leía ciencia variada y tampoco debía ser casualidad que dejase pasar sus ojos por libros sobre geometría no euclidiana que demuestran que la distancia más corta entre dos puntos del espacio no es necesariamente la línea recta. [seguir leyendo…]

 
Palabras como sistemas dinámicos | Marta Macho Stadler
[…] El cuentacuentos Héctor Urién defiende que los relatos cambian al ser narrados, pero que siempre existen ciertos atractores que hacen reconocibles las historias, a pesar de ser moldeadas y transformadas por el narrador. Urién se refiere a la narración oral, que se diferencia de la escrita precisamente por su carácter dinámico. Defiende que los relatos orales están en continuo cambio, se transforman cada vez que varían el cuentista, el público o el entorno. Entiendo que Urién los presiente como una red compleja, en la que la estructura del relato muta, se mueve, evoluciona, se recombina, se reinventa. ¿Y cómo es posible que tales mudanzas no impidan reconocer la historia «base» que se está narrando? El cuentacuentos lo atribuye a «… su naturaleza viva, autoorganizada, caótica y fractal». El relato oral es «orgánico», se transforma cada vez que es contado y, a pesar de todo, es posible reconocer la historia, una historia que quizás habíamos escuchado con distintos matices, a este u otro narrador.
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Redes complejas: Una oportunidad para reflexionar sobre los misterios del lenguaje | Bernat Corominas-Murtra
En el ejercicio de la actividad científica el investigador debe afrontar una permanente sensación de incomodidad y desasosiego. El científico trabaja, por definición, sobre entornos no del todo comprendidos. Cualquiera que se haya adentrado en profundidad en el estudio del lenguaje sabe que este sentimiento de desazón e incomodidad se manifiesta de manera particularmente violenta. La descripción de este desasosiego se recoge en la primera página de la fantástica introducción a la filosofía del lenguaje de Manuel García-Carpintero: «(...) Pero cuestionarnos cómo expresaríamos eso [el lenguaje] tan cotidiano que sabemos, eso que hemos adquirido con tanta facilidad, basta para sumirnos en la perplejidad».
El lenguaje encierra una paradójica relación entre la más absoluta cotidianidad y transparencia y el más abismal misterio. La sospecha de que algo tan aparentemente accesible esconde trampas endiabladas alerta al investigador de que el riesgo de una aproximación superficial, aparentemente coherente pero fundamentalmente errónea, no es nada despreciable. Hay varias razones por las que el lenguaje es particularmente inaccesible a una exploración científica cuantitativa y de naturaleza estadística.
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Evolución, redes complejas y detectores de belleza | Albert Flexas Oliver
A menudo oímos que «el ser humano piensa porque tiene manos» y le otorgamos una importancia crucial a la evolución física que llevó a una rama de primates a convertirse en lo que hoy conocemos como
Homo sapiens. Las pruebas, en efecto, indican que la locomoción bípeda liberó las manos, que ello permitió el uso de herramientas, el control del fuego y todo un cambio de conductas que incluyen el paso a una dieta más blanda y rica en proteínas, que a su vez permitía la reducción de la musculatura masticatoria y la expansión de la cavidad craneal y el importante órgano que contiene. Dicha evolución física, por tanto, conllevaba en todo momento el crecimiento del cerebro, y con ello la capacidad de idear nuevas herramientas y nuevas conductas que a su vez alimentaban la evolución del cerebro. Sin embargo, a pesar de tener muy claras las características físicas que nos convirtieron en humanos, pocas veces nos planteamos unas capacidades cognitivas más allá del lenguaje, que a menudo se considera que cambió nuestra forma de pensar. Se trata de una visión lineal de la evolución cognitiva, que no tiene en cuenta otras características exclusivamente humanas como el juicio moral y la apreciación estética. También se trata de una visión parcelada del cerebro. [seguir leyendo…]
 
Cultura y complejidad | Juan Luis Suárez
[…] En general, tenemos una visión muy estática acerca de la cultura ya que normalmente pensamos en ella en términos de objetos —un disco, un libro, un cuadro— o de sus creadores —el pintor, el músico, el escritor—. Recientemente la economía y los cambios sociales nos han hecho notar que las audiencias son tan importantes como los objetos y sus creadores en cualquier ámbito cultural. En realidad, estas observaciones apuntan a algo que ya se intuía: que la cultura es una red compleja en la que creadores, objetos, instituciones y consumidores se encuentran ligados por una serie muy grande de relaciones con cargas semánticas muy variadas, según el contexto en el que se desarrollan. Sin entender cómo funcionan las redes culturales no podemos entender qué significa ser humano en la época de las redes. Entender la cultura de la época barroca como un sistema complejo ha sido uno de los objetivos de mi grupo de investigación en los últimos años. Para ello partimos de la hipótesis de que el «barroco» no es una propiedad de un objeto, un autor o un género, sino que se trata de una cualidad que emerge de un sistema de cultura bajo determinadas circunstancias.
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Mapeo de redes: Ciencia y altruismo | Kevin W. Boyack y Richard Klavans
[…] El término «mapeo científico» (
sciencemapping) hace referencia a un conjunto de metodologías a medio camino entre la visualización de información y el análisis de redes que se utilizan para representar los resultados de actividades científicas. Los gráficos obtenidos a menudo toman la forma de diagramas en red en los que los diferentes nodos —objetos de la red— representan artículos, temas, publicaciones o autores, y los enlaces —es decir, las conexiones entre objetos— expresan las relaciones entre los nodos de la red. Desde un punto de vista más general, estos métodos de mapeo se pueden utilizar para representar cualquier tipo de red compleja, y de hecho han sido usados para representar mapas de objetos que van desde genes, proteínas y enfermedades, hasta la estructura de Wikipedia, redes de transporte o conjuntos de organizaciones no gubernamentales. [seguir leyendo…]

 
Macroscopios para explorar y navegar entre la ciencia y la tecnología | Lisel Record y Katy Börner
[…] ¿Cómo podemos entender mejor la complejidad de nuestro mundo visto a través de unas lentes digitales? Los macroscopios son herramientas que facilitan este proceso ya que nos ayudan a identificar patrones en los datos que son demasiado grandes o complejos como para ser percibidos a simple vista (figura 1). En muchos sentidos funcionan como los microscopios, que amplían nuestra capacidad de visión para apreciar objetos que son demasiado pequeños como para ser distinguidos sin ayuda. Las herramientas macroscópicas nos dan la oportunidad de analizar los datos desde diferentes ángulos. Esto nos permite valernos de grandes conjuntos de datos no sólo para contestar preguntas predeterminadas, sino también para dar pie a otras nuevas.
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