Ciencia de redes

La vida es compleja. Esta sencilla pero muy válida afirmación nos ha servido para aceptar que para entender cómo funciona nuestro alrededor tenemos que aceptar que existen una cantidad infinita de sistemas que están interconectados para ofrecer...

10 de junio, 2021 netword

La vida es compleja. Esta sencilla pero muy válida afirmación nos ha servido para aceptar que para entender cómo funciona nuestro alrededor tenemos que aceptar que existen una cantidad infinita de sistemas que están interconectados para ofrecer diferentes tipos de resultados que nos impactan de diferente manera. Además, estos resultados se van alterando conforme existen cambios internos de diferente tipo entre los mismos sistemas, y entre las conexiones de todos los sistemas. De ello nace la ciencia de redes, más allá de la explotación de los datos que hoy nos permite el avance de la ciencia, la tecnología y la innovación. 

De acuerdo con Wikipedia, la ciencia de redes “es un campo académico que estudia redes complejas, tales como redes de telecomunicaciones, redes informáticas, redes biológicas, redes semánticas y cognitivas, y redes sociales, considerando distintos elementos o actores representados por nodos (o vértices) y las conexiones entre los elementos o actores como enlaces (o aristas). El campo se basa en teorías y métodos que incluyen la teoría de grafos de las matemáticas, la mecánica estadística de la física, la minería de datos y la visualización de la información de ciencias de la computación, la estadística inferencial de la estadística y la estructura social de la sociología”.

El Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos define la ciencia de redes como “el estudio de las representaciones como red de fenómenos físicos, biológicos y sociales que conducen a modelos predictivos de estos fenómenos”.

De acuerdo a la Dra. Georgina Hernández Montes (https://bit.ly/3cpcLAc), es tan fácil como mirar a nuestro alrededor para comprobar que existen estos sistemas complejos, como en lo económico, donde millones de personas interactúan para producir bienes y servicios para que una empresa, ciudad, región, país y sistema mundial funcione hasta a veces de manera ordenada y adecuada.

Uno de los ejemplos más claros, retadores y alentadores son los sistemas de telecomunicaciones (millones de celulares, computadoras y satélites) que capturan y procesan información información (datos) de todo tipo de los sistemas económicos, políticos, sociales, biológicos, de movilidad, de hábitos y comportamientos, y demás.

La buena noticia es que ya podemos conocerlos a una profundidad suficiente para  interpretarlos y poder aprender de ellos y hasta predecir resultados. Dice la Dra. Hernández que por ello que su “comprensión, descripción matemática y eventual control es uno de los principales retos tanto intelectuales como científicos de nuestra época”.

Agrega, “los sistemas complejos tienen tres características que los definen: 1) el comportamiento emergente, 2) la emisión y procesamiento de la información y 3) la adaptación al entorno. Matemáticamente se dice que estas interrelaciones están marcadas por un principio de carácter no lineal, lo que indica que esta interacción produce un estado constante de inestabilidad.

Sin embargo, a partir de estas interacciones internas emerge un comportamiento colectivo y auto organizado. Uno de los intereses científicos y económicos -de nuestra época- es comprender, predecir y controlar estos sistemas”.

Existen varios ejemplos que prueban la utilidad y valor de la ciencia de redes. Uno de ellos es la comprensión de la expansión de las pandemias a partir del brote de de la influenza H1N1. Gracias a que pudimos entender el sistema de transporte de los contagios es como pudimos predecir y controlar su curso y evolución, elementos claves para el actual control del covid-19. Hasta antes del año 2000, el estudio de los modelos epidemiológicos estaba basado básicamente en el comportamiento de las personas y sus entornos.

Esta ciencia de redes ha sido muy útil para mejorar y potenciar a las organizaciones, pues estudia y analiza los datos más allá de las jerarquías, y encuentra las relaciones y redes informales donde se produce la colaboración, el conocimiento y la mayor productividad. Lo mismo se empieza a aplicar para resolver el combate a la delincuencia organizada, pues sus bases están en la distribución de sus productos y sus finanzas, ambos elementos posibles de entender, aprender, controlar, predecir y resolver.

Pronto veremos resultados sorprendentes producto de la ciencia de redes en nuestras ciudades, gobiernos, organizaciones y mercados. De ahí la importancia de seguir apoyando con recursos a la ciencia, la tecnología y la innovación. Sin conocimiento no hay progreso sostenible.

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