Redología

Enlaces Sobre Enlaces

A veces las preguntas mas simples son las mas difíciles de responder y las mas provechosas (heurísticamente hablando) a la larga. Newton pensaba en su famosa manzana y la comparaba con planetas. Althusser le daba vueltas el psicoanálisis en su relación con lo social. Borges soñaba con conjuntos que agruparan "puertas, balanzas, tártaros, jacintos, ángeles, bibliotecas, laberintos, anclas" y terminó citado en textos filosóficos de Foucault.

La pregunta que nos hacemos en este teórico es: ¿Que tienen en común Internet, el sistema nervioso de un gusano, la cadena alimenticia, el correo postal, el Messenger, las luciérnagas tailandesas, las citas en papers científicos, las venas, el tráfico o el partido naranja en Ucrania?

¿Que menos que decir que se trata de objetos complejos, complicados, cubiertos de aristas que apuntan en trayectorias extrañas?

Las llamada Ciencia de la Complejidad, polémica como pocas, está tratando hace unos 30 años (aunque siempre se podría decir que muchos años mas o menos), a partir de los trabajos de Ilya Prigogine y René Thom entre otros, de encontrar al decir de Bateson las pautas que conectan complejidades anidadas entre lo matemático y la incertidumbre, entre el azar y la necesidad, entre el tiempo y la eternidad.

El Instituto de Santa Fe, heredero de Prigogine,mas allá de sus intereses y fuentes de financiación, viene poniendo sobre el tapete un subconjunto de problemáticas relacionadas con la complejidad, que algunos dan por llamar la Ciencia de las Redes Complejas, aunque Mark Newman un físico del que usaremos profusamente sus papers acá, prefiere decir que aun no ha llegado al estado de "ciencia".

La denominación “ciencia de las redes” se debe a la reciente incorporación de físicos y cientificos hard a un campo social soft conocido como “análisis de redes sociales” (ARS en castellano o SNA, Social Network Analysis en inglés). El ARS surge de los pioneros trabajos de Moreno ("Who shall survive?"), Almack y Freeman en la década del 30, aunque los los antecedentes hay que buscarlos en la Teoría de grafos ("Puentes de Konigsberg") que dio origen a la topología. Mencionaremos también los aportes indirectos de Lazarfeld y los Mass Communication Research y de la sociología matemática (50’) a  Granovetter ('70) que demostó que la potencia de las redes sociales no proviene sólo de la fuerza de las relaciones directas y fuertes sino de las indirectas y alejadas aunque sean débiles y además los aportes del procesamiento de bases de datos gigantescas mediante computadoras (90’) y su simulación.

Mas allá del origen, rescatemos la convergencia en el campo de las redes de múltiples disciplinas del conocimiento. La perspectiva de redes puede ser un lugar privilegiado para avanzar en la renovación de la teoría social y de las ciencias duras y porque no en la revisión de la división “Ciencias Sociales” y “Ciencias Naturales” a mi entender inadecuada. 

Imaginemos un grupo de músicos que van llegando al teatro, cada uno con su instrumento. Poco a poco se acomodan sobre el escenario, mientras el iluminador hace las últimas pruebas. Se ensaya, se afina. El piano se "sintoniza" con uno de los violines, otros están en sus cosas. Pero a medida que nos acercamos a la hora del concierto la conexión va creciendo. Llega el momento: sube el telón. El directos empieza con su cocktail de gestos y comienza "Adios Nonino". Lo que podemos ir diciendo es que ante situaciones  nuevos como las partituras y los gestos de inicio del director (un atractor en términos complejidad) los nodos de una red (músicos) se integran en procesos de autoorganización. "Adios Nonino" es mas que la suma de las partes. En el límite de estos fenómenos pueden aparecer procesos innovadores o creativos de un nuevo orden, es decir la red puede volverse mas inteligente (y llegamos hasta el mejor jazz por ejemplo). 

Tema redes:

Avancemos sobre algunos conceptos claves: la  Redes son conjuntos, específicamente sistemas, formados por Nodos, Enlaces en una determinada Forma (grafo). Cuando hablamos en código social decimos que tenemos Actores, Relaciones y redes sociales.

Decimos que encontramos una situación compleja cuando detectamos que como Resultado de la interacción de actores vinculados resulta la emergencia de un Conocimiento que organiza al sistema, mas allá de las motivaciones singulares de cada uno de los actores.

Las redes vienen siendo un tema de nuestra cátedra hace años, aunque con autores como Manuel Castells que en libros como "La sociedad red " le dan mucho titulo y poca dedicación especializada.

Es como si en las ciencias sociales el tema hubiera sido postergado. El mismo origen teórico de Internet, atribuido al ingeniero Paul Baran, se inicia en la búsqueda del mejor tipo de red para comunicar electrónicamente a una nación eventualmente atacada por armas nucleares. Clasificó a las redes en tres tipos: central, distribuida y descentralizada.

 

Si ponemos el ojo en la historia de los medios desde el telégrafo hasta ahora, veremos que en la época de la Revolución francesa se inauguro el Telégrafo óptico (red central). Fíjense que coincide con una industria cultural característica, con un fuerte Estado, heredero de la posición del decapitado rey, opuesta gráficamente a la burguesa distribuida Red de caminos inglesa. Ambas redes tienen propiedades signadas por su predictibilidad y con facilidad entran en el cajón de la "Modernidad".

Pero si ponemos el ojo en la Internet en USA podemos encontrarnos con un mapa mucho mas extraño.

Vemos que es una red descentralizada, algunos nodos están agrupados, arracimados: son los grumos de computadoras muy conectadas entre si, en una Universidad, en un barrio, en una unidad de trabajo. Nos llaman la atención algunos enlaces largos, que conectan grumos con grumos alejados. Alguien de la Universidad ha conectado el servidor con otra universidad. Estos enlaces largos y débiles son escasos, pero muy importantes según veremos.

Que se propone la Teoría de redes? Escuetamente digamos 

1. Definir las propiedades estadísticas de una red
2. Crear modelos gráficos
3. Predecir comportamiento
4. Construir y Transformar redes

Para analizar una red tendremos que seguir los siguientes pasos metodológicos generales:

Recolectar datos
Caracterizar los Nodos
Enlazarlos por tipos (ej. In/out)
Graficar toda la información (grafo) 

Luego la describiremos según magnitudes propias de las redes

Tamaño: numero de nodos y enlaces de la red en estudio. La relación entre ambos parámetros se llama densidad de la red.
Grado: número de otros actores a los cuales un actor está directamente unido o es adyacente. Esta medida de centralidad, la más sencilla, organiza a los actores por el número efectivo de sus relaciones directas en el conjunto de la red. El grado normalizado es la proporción de relaciones reales sobre el total de relaciones posibles.
Diámetro: Distancia promedio entre dos nodos. 
Clustering: o apiñamiento
Se mide por el grado de triangulación: ¿cuan probable es que el amigo de mi amigo sea mi conocido? Su coeficiente mide el grado en que se da la propiedad transitiva: si el nodo X está vinculado al nodo Y y el Y al Z hay un cierto grado de probabilidad de que X lo esté al Z. El Barrio, la oficina, la hinchada de fútbol, los alumnos, la familia, un grupo de blogs temáticos, la lista de contactos del MSN o las direcciones de email mas utilizadas por cada uno de nosotros definen clusters o grumos. 
Distancia geodésica: mide la cantidad mínima de enlaces entre nodos de redes complejas. Se entiende ahora la importancia de los lazos débiles. Si esta distancia es corta como pasará en las redes que la dinámica será rápida (rumor, infección, etc).
Distribución de grados: No todos los nodos en una red tienen el mismo número de vínculos. La distribución de los grados nodales se caracteriza por una función de distribución P(ki) que da la probabilidad de que un nodo seleccionado aleatoreamente tenga exactamente ki vínculos. Los porcentajes de nodos que tienen el mismo Grado (cantidad de contactos) se distribuyen logarítmicamente. Veámoslo con un acertijo: si en USA tenemos
10 millones de habitantes ____ en 4 ciudades
1 millón ___________________ en 40 ciudades
100.000 __________________ en 400 ciudades
10.000 ____________________   ?

(la solución al final)

Otras magnitudes
Grado Máximo: dependiente del tamaño de la red
Intermediación: expresa cuan dispersa esta la centralización de una red.
Percolación: emparejamiento.

A modo de ejercicio sigamos recorriendo Europa, ahora analizando la Red caminera Italiana: buscá un mapa caminero en Internet, señalá los Nodos, Enlaces y confeccioná el Grafo correspondiente.

Newman clasifica cuatro Tipos de redes:

1. Sociales
2. Informacionales
3. Tecnológicas
4. Biológicas

Redes Informacionales:
WWW
P2P
Redes conceptuales (clases de palabras)
Citaciones en papers científicos
Redes de preferencias (filtrado colaborativo)
Patentes industriales

Redes tecnológicas:
Rutas aéreas
Sistema telefónico
Circuitos electrónicos
Sistema postal
Sistema eléctrico nacional

Redes Biológicas:
Presa predador
Regulación genética
Sistema vascular
Redes neuronales
Interacción proteica

Redes sociales:
Amigos
Matrimonios
Contactos comerciales
Contactos del MSN
Usuarios de telefonía móvil
Obreros
Comunicación entre delfines
Hormiguero
Cualquier colectivo humano

Las redes sociales tienden a estar  "emparejadas", es decir que los nodos (actores) son capaces de detectar las posiciones que adoptan los otros nodos y usar esa información para autorregular su conducta. "La persistencia de los agregados" decía Pareto para referirse a este asunto, pero lo veremos con mas detalle en el próximo teórico. El concepto de "asortatividad" o correlación de conectividad, distingue a las redes sociales de las informacionales, tecnológicas o biológicas. En las primeras los nodos más conectados tienden a conectarse con nodos muy bien conectados como cuando entramos en un restaurante donde vemos mucha gente, mientras que en las segundas la tendencia es la opuesta. 

Efecto Pequeño Mundo: 

El polémico sociólogo americano Stanley Milgram demostró en los 60 que en poco menos que 6 pasos era suficiente conectar a dos personas cualquiera personas del planeta completamente desconocidas entre si y que las rutas que alcanzaban el objetivo pasaban por unos pocos nodos “importantes” (Grannoveter mencionara una década después la importancia de enlaces largos y débiles). El experimento consistía en intentar hacer llegar una carta, a través de una cadena de contactos, a un destinatario del que solo se disponían el nombre y ciudad. La media de contactos de las cadenas que lograron su objetivo fue de 5,2 (sucesivos experimentos dieron el mismo resultado). De ahí la conocida expresión “seis grados de separación”. 

 

Otras propiedades significativas delas redes son:

Resiliencia: cuantos enlaces puedo sacar sin afectar la integridad de la red.
Motivo: patrones organizativos

Resumiendo: Con el concepto de redes y efectos SW nos referimos genéricamente a redes gran tamaño (número de nodos), con una distribución asimétrica de la densidad y con distancias geodesias mínimas entre nodos, con elevado valor de clusterización y una distribución de grados de sus nodos según una ley potencial. El concepto "redes pequeño mundo" y de redes complejas  es significativo para nosotros porque  representan topologías de interacciones entre agentes de las que emergen pautas de agregación.

Propiedades Cognitivas

Las redes complejas, las "power law", junto con conceptos como "emergencia" o "autoorganización" conforman un heterogéneo conjunto de conceptos primos, dentro de los cuales también incluimos a la memética, que no va  a ser tema de este teórico, pero que básicamente estudia la dinámica de los memes o unidades informacionales como entidades autónomas y con cierto instinto de superviciencia, de modo que cuando creemos estar pensando en algún concepto es en realidad el concepto el que ha colonizado nuestra mente. Las redes complejas sirven de plataforma para repensar la distribución y amplificación de un disturbio memético tal como se distribuye un virus en una comunidad (modelo epidemiológicos SIR y SIS).

Recientemente se ha avanzado en la clasificación de las redes según su capacidad de adaptarse a ataques o cambios del entorno en baja o alta resiliencia. La WWW entraría dentro de las redes de baja resiliencia, en tanto que las redes P2P será una red de alta resiliencia.

Otra importante propiedad es que a partir de la selección de nodos claves se desarrollaron programas de "data mining", entre otros el que dio origen a algoritmo de Google.com (que estará superando los 35 mil millones de dólares), así como también hay que mencionar su importancia en criptografía.

El Efecto Mateo, poco mencionado en la literatura, se caracteriza por la aplicación del concepto de asortatividad al flujo de capital (simbólico y del otro) de modo que como dicen los evangelios "el que tienen tendrá mas y al que poco tiene lo poco que tiene se le será arrebatado". En términos de la WWW esto ayuda a entender porque tantos sitios tienen tan pocos hits en tanto que unos pocos son visitados por millones de internautas.

El conocimiento de estas propiedades ayudará según Watts a la construcción de redes mas eficientes.
 

Conceptos Latentes

Veamos algunas ideas que por su obviedad pueden quedarnos ocultas: 

La Topología de las redes o "nética" define posibles. Dime en que red está el actor que te interesa y te diré hasta donde puede llegar.
Las redes no son neutrales. Redefinen las "conductas convenientes" de un colectivo y las formas de pensar su dinámica.
Milgram pensaba en las redes como canales, hoy existe mas concordancia en comprenderlas como estructuras vinculares, de redes vinculares que permiten flujos, podríamos decir "no hagamos con las redes lo que hicimos con las estructuras". Las redes son sistemas de fluido, procesos.
Estos conceptos son un golpe a la Centralidad, con consecuencias sociales que aun no logramos desentrañar, pero que redefinen estrategias políticas como sucedió en España luego de los atentados de Atocha.
Otra idea es que las redes se estructuran alrededor de matrices motivacionales o unos escaos "motivos" básicos. Estamos empezando a ver tambien que hay muy pocos tipos de redes, al punto de que algunos sugieren dos tipos nada mas. Todavía no hay consenso, habrá que estar hurgando en los papers de este año.
Dada su fractalidad (el todo en la parte y viceversa) las personas son capaces de ‘navegar’ por las redes sociales eficazmente con sólo información local de su estructura y sin pensar en formas sofisticadas de actuación. 

Podemos pensar ahora desde otro lugar la cuestión del discurso dominante, que no sería mas que un racimo de fluidos topológicos constantes, susceptibles de una infección memética de tal modo que superado un umbral (un nuevo meme avanzó mas de lo esperado) se redefinen las conductas conveniente y se reconfigura el discurso dominante. Ejemplos podríamos citar la iconicidad en Microsoft, el "PPA" (el tinellesco pumparaarriba de la década del noventa) o la auto inmolación de los religiosos radicales. Los nuevos medios aceleran estos procesos de modo que muchas cosas estamos por ver.

Redes: vínculos mediológicos

Los nuevos medios digitales: SMI, celulares, email, blogs, hechos de red, tejen una Multitud Inteligente (MI) con alta grumosidad (C) y alta velocidad de propagación (SW) en al que se generan memes nuevos capaces de propagarse fractalmente a todo el sistema. Las  (MI) infiltran y socavan los viejos medios electrónicos generando una "estructura de comunicación potencial". Pero los viejos medios (radio, TV, prensa) no se quedan atrás: amplifican, filtran y relanzan hacia las (MI) los nuevos memes. La reciente crisis política en Ecuador podría pensarse desde esta perspectiva, dado que uno de los elementos que mencionan los analistas políticos es la ausencia de lideres fuertes (centralidad), fenómenos han sido analizados desde esta perspectiva, especialmente el surgimiento de nuevos partidos políticos en la vieja Unión Soviética. 

Concluyendo y proponiendo

Las multitudes inteligentes son el nuevo sujeto del siglo XXI. La importancia de los “motivos” de la red y la resistencia a ataques se están escuchando con mas fuerza en el ámbito académico. Las redes, la NET empieza a ser un prefijo: Netwar, netpolitica, netmarketing, netvertising...

Bajar PPT Clase

Bibliografía:

LINKED: The New Science of Networks, A. L. Barabàsi (Massachusetts: Persus Publishing, 2002).
Smart Mobs: The Next Social Revolution. Perseus Books, 2002
Nexus: Small Worlds and the Groundbreaking Science of Networks, Mark Buchanan (New York: Norton, 2002)
Evolution of Networks: From Biological Nets to the Internet and WWW S. N. Dorogovtsev and J. F. F. Mendes (New York: Oxford University Press, 2003)
 

Enlaces

Santa Fe Institute. Special Issue
Self-organized networks at Notre Dame
Statistical physics of complex networks: Luis Amaral Lab
Networks and graph theory: Mark Newman's homepage
Complex Networks: Sidney Redner's Lab
Ecological networks at Tiburon Center
Networks and evolution at Leipzig: Stefan Bornholdt's Group
Graph theory, Neutral and Catalytic networks: Peter Stadler's Lab
Networks and Chaos: Kaneko's Lab
Information traffic and the Web: Bernardo Huberman's Lab
Selforganization and Complex Nets: Guido Caldarelli at Rome
Signal transduction networks, Weizmann Institute: Uri Alon Lab
Mapping Internet: ATlas of Cyberspace
Sistemas Complejos Chile
Analisis de Redes Sociales

Papers para seguir estos temas

Watts & Strogatz, 1998, Collective dynamics of ‘smallnetworks. (Nature)
Lawrence & Gilles, 1999: Accessibility of information on the web (Nature)
Albert et al, 1999, Diameter of the WWW (Nature)
Huberman & Adamic, 1999, Growth dynamics of the WWW (Nature)
Albert et al, 2000: Error and attack tolerance of complex networks (Phys.Rev.Lett.)
Cohen et al, 2000: Resilience of the internet to randon breakdowns (Phys.Rev.Lett.)
Callaway et al, 2000: Network robustness and fragility (Phys.Rev.Lett.)
Broder et al, 2000: Graph structure in the web (Comp.Netw.)
Barabasi, 2001, The physics of the web (physicsweb.org)

Software

Ucinet 6 y Netdraw
Pajek
Netminer

Acertijo: 4000 ciudades

Mario Lucas Kiektik

Publicado por Mario K el Abril 25, 2005 05:41 PM | TrackBack