Dicho concurso trata de como funcionan y se desarrollan las redes sociales.
Os copio el texto que aparece en su página:
REDES COMPLEJAS EN EL MUNDO REAL
En los últimos años, se ha descubierto que muchos sistemas reales (en campos tan variados como la biología, la inmunología, la tecnología, la economía o la sociología) pueden ser acertadamente descritos como redes complejas.
Una red compleja se puede definir como un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan algún tipo de relación entre éstos (ya sea física o de otro tipo), donde el patrón de conexiones es altamente no trivial.
Algunos ejemplos de redes reales son las redes de comunicación (aeropuertos, ferrocarril o carreteras) o de suministro eléctrico, las redes tróficas en sistemas ecológicos, las redes de conexiones neuronales, las redes metabólicas, la WWW, Internet, o las redes sociales.En la imagen: Visualización de varios caminos en una porción de internet. Obtenida de 'The Opte Project'.Más información http://www.opte.org/
REDES SOCIALES
Especialmente las redes sociales (donde los nodos representan individuos y los enlaces, relaciones personales entre ellos) han sido objeto de intenso estudio: desde las simples redes de amigos (Facebook, Twitter, MySpace,...), de individuos que comparten algún tipo de interés común (clubs deportivos, gastronómicos,...), hasta las redes de colaboración científica o redes de contactos sexuales entre individuos.
Este tipo de sistemas tiene gran relevancia a la hora de describir fenómenos tan cotidianos y a veces tan importantes como la propagación de rumores o de enfermedades, el márketing en la Red, el tráfico de información en internet o el colapso en las redes de aeropuertos internacionales.
En la imagen: Red social del Nuevo Testamento. Obtenida de la página de la English Standard Version Bible, utilizando la aplicación de visualización Many Eyes. Más información: http://www.esv.org/blog/2007/01/mapping-nt-social-networks/PROPIEDADES
Se ha encontrado que la estructura de muchas de las redes reales presenta curiosas propiedades, como el alto nivel de clustering (es decir, el hecho de que sea muy probable que dos amigos míos de ámbitos distintos también lo sean entre sí), o el bajo valor del camino medio entre dos nodos (es decir, el hecho de que el número de links que une dos personas cualesquiera sea asombrosamente bajo, incluso en sistemas muy grandes: el llamado fenómeno de los seis grados de separación). Las redes sociales también presentan a menudo estructura en comunidadaes, es decir, se organizan en grupos de individuos con muchas más conexiones entre ellos que con el resto de la red.Una herramienta muy útil a la hora de caracterizar la estructura de una red compleja es la llamada distribución de grado o de conectividad, que mide la probabilidad de encontrar en la red a un nodo con k vecinos. Así, si uno considera una red en la que todos los nodos tienen aproximadamente el mismo número de conexiones, sólo con cierta dispersión, entonces estamos ante una red aleatoria homogénea.
Sin embargo, la distribución de conectividad de las redes reales suele ser "libres de escala" , es decir, existen unos pocos individuos con infinidad de conexiones, mientras que una gran mayoria, tienen un número medio o bajo de vecinos.
En la imagen: Ejemplo de red con estructura de comunidades: los nodos son usuarios del servicio de correo de la Universitat Rovira i Virgili de Tarragona, los enlaces representan comunicación por email, y en distintos colores se muestran los distintos departamentos de la universidad, entre cuyos miembros hay claramente mayor número de contactos. A. Arenas, L. Danon, A. Díaz-Guilera, P. Gleiser and R. Guimerà, European Physics Journal B, 38(2), 373-380 (2004).
INVESTIGACIÓN: IBERNET
En el proyecto IberNet nos interesa estudiar y representar gráficamente la estructura y evolución temporal de las redes de relaciones padre-hijo entre los usuarios de Ibercivis, así como encontrar "links fantasmas" entre dichos miembros (no sólo pertenecientes al mismo árbol, sino también entre distintos árboles), de modo que se consiga reconstruir la red social subyacente para su posterior análisis. De ahí el interés no sólo en las relaciones directas padre-hijo, sino también en las invitaciones cursadas y recibidas, que indican además el grado de interrelación dentro de la red social. También proponemos utilizar este modelo para implementar sobre ellas diversas dinámicas relevantes.
Ejemplos de problemas a analizar en este modelo son las dinámicas de cooperación-traición, propagación de rumores, pandemias o información en la Red, etc. A partir de dicho modelo, se podrán sacar conclusiones no sólo respecto a sus propiedades, sino también respecto a su adecuación o sus puntos débiles en relación a dichas dinámicas.GRUPO REDES COMPLEJAS Y SOCIEDAD, BIFI
El grupo de investigación de Redes Complejas y Sociedad del BIFI, cuyo inverstigador principal es Yamir Moreno, trabaja actualmente en varios proyectos que se ocupan, entre otras cosas, de:- Construcción y caracterización de la red de proteínas a través de la cual actúa la Mycobacterium Tuberculosis. Trabajo de carácter multidisciplinar en colaboración con el Grupo de Mycobacterias de la Universidad de Zaragoza, así como con el Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud.
- Estudio de modelos de propagación de información no deseada, virus informáticos y del tipo "rumores" en Internet, a nivel de sistemas autónomos y de routers, y desarrollo de algoritmos para su control. Trabajo en colaboración con el grupo de Complejiadad de la empresa BT.
- Estudio de la dinámica de redes encargadas de procesos como la regulación genética y el metabolismo celular, utilizando para ello modelos que incorporan tanto la topología real de redes biológicas como mecanismos no lineales apropiados para su descripción cuantitativa.
- Caracterización del acoplo de ciertos procesos dinámicos como sincronización en topologías complejas, utilizando el modelo de Kuramoto. En particular, se ha estudiado la red cortical del gato y cómo la dinámica de sincronización puede revelar aspectos topológicos novedosos.
- Implementación de algunos algoritmos de dinámica evolutiva de juegos cooperativos y de coordinación en redes sociales para estudiar el surgimiento de comportaminetos colectivos, tales como la formación de distintios grupos de opinión, o la supervivencia de la cooperación, tanto en sistemas de tamaño fijo, como en otros crecientes.
En la imagen: Red de regulación genética de la bacteria Mycobacterium tuberulosis. Cada nodo de la red representa un gen, y cada link es una relación de regulación entre un factor de transcripción y un gen regulado por éste. Los diferentes colores representan genes con distinto carácter en cuanto a dicha dinámica de regulación.
Desde estas líneas os animo a todos a participar.
Un saludo
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