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El artículo ha sido publicado en el último número de la revista "Scientific Reports" y se titula "A measure of individual role in collective dynamics" (La medición del rol individual en un sistema colectivo). Sus autores son dos mallorquines, Maxi San Miguel y Víctor M. Eguíluz, así como la catalana María Ángeles Serrano y el alemán Konstantin Klemm de la Universidad de Leipzig. Según informó el CSIC, su novedad reside en la combinación de los datos correspondientes a la dinámica de una red con los datos de su estructura.

En general, un algoritmo tiene aplicación a la vida real a distintos niveles. Desde el análisis de redes sociales como Facebook hasta la expansión de una epidemia. Es decir, un algoritmo puede servir para analizar una red o un sistema complejo, como podría ser el número de amistades de un usuario de Facebook y su interacción con ellos o el peligro de que una epidemia se expanda.

En todos aquellos casos, los científicos intentan predecir consecuencias identificando a aquellos elementos (nodos) más importantes en la totalidad de la red. En este sentido, la complejidad está precisamente en la identificación de los nodos claves en dinámicas colectivas de ese tipo. Según el artículo científico, "la dificultad viene de distintos niveles". Por un lado, es muy complicado destacar el papel de un elemento individual en el total de un sistema muy interconectado, o identificar "cuál es la mejor manera de cuantificar su importancia".  

Hasta ahora, los sistemas algorítimicos más eficientes eran los llamados "céntricos". Éstos "describen la importancia de un nodo" por su posición en la red. Es decir, el criterio que siguen este tipo de sistemas es jerárquico, teniendo sólo en cuenta al propio nodo y "obviando su relación con el colectivo". Sin embargo, el nuevo algoritmo que presenta el CSIC, denominado de "influencia dinámica", sí tiene en cuenta "la contribución de un nodo al comportamiento colectivo" del sistema. Este algoritmo destaca que el comportamiento de tal nodo no sólo está "determinado por la estructura del sistema" en sí, si no que es "el resultado de un juego de interacción" entre la dinámica propia de la red y su estructura.

En términos claros, con el antiguo algoritmo, un grupo de médicos centraría toda su atención en el paciente más enfermo por un virus precisamente por ser el más afectado. El grupo médico actuaría, entonces, sobre aquel paciente para intentar evitar que la epidemia se expandiera. Sin embargo, aquellos médicos no prestarían atención a otros pacientes que, aunque no estuvieran todavía afectados por la enfermedad, por sus acciones diarias podrían no sólo contraer la enfermedad sino expandirla más rápidamente que el paciente enfermo, por ejemplo, por trabajar en un hospital.

De este modo, la importancia del nuevo algoritmo descubierto por los científicos del CSIC es considerable. Podría servir para identificar a las personas más "peligrosas" en el inicio de una epidemia, pero también para predecir y evitar los retrasos en aeropuertos. Con el nuevo algoritmo, se establecería la relevancia de un aeropuerto u otro dentro del sistema (todos los aeropuertos de Europa, por ejemplo) y así se podría dar prioridad a unos vuelos u otros para evitar colapsar el tráfico aéreo en su conjunto. 

Siguiendo este ejemplo, el algoritmo lineal simplemente daría prioridad a los vuelos salientes y entrantes del aeropuerto de Fráncfort frente al de Barajas, por ser el alemán del tercer aeropuerto del mundo. Sin embargo, el nuevo sistema algorítimico podría identificar que, aunque en general sí es cierto que el aeropuerto de Fráncfort tiene más tráfico aéreo que el de Barajas, frenar a éste podría causar congestiones peores unas horas después porque hay más personal de aeropuerto ausentepor enfermedad. 

Es un sistema similar al de los buscadores como Google

La idea es similar a la que rige los buscadores de Internet, que analizan y seleccionan las entradas más relevantes de cada tema. "En este caso hemos aplicado un algoritmo matemático a las dinámicas y mecanismos habituales de una red. El resultado es una clasificación ordenada de los puntos de conexión con mayor peso", explica el investigador Víctor Eguíluz, del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos, centro mixto del CSIC y la Universidad de las Islas Baleares.

Muchos procesos se propagan a través de redes de interacción complejas, como las enfermedades, la información, etc. "La ventaja de conocer los puntos más importantes del recorrido es el ahorro de esfuerzos tantopara potenciar como para bloquear el proceso. Por ejemplo, si conoces la red a través de la cual se transmite una enfermedad y tienes un número limitado de vacunas, puedes saber dónde tienes que aplicarlas para conseguir que la enfermedad se extienda lo menos posible", comenta Eguíluz.

Los resultados obtenidos con la metodología desarrollada por este estudio, afirman los investigadores, cuantifica en qué medida puede controlarse la eficiencia de un sistema manipulando sólo un nodo. Un caso paradigmático de este aspecto es el tráfico aéreo.

Noticia publicada en Te Interesa (España)