La ciencia de redes es el estudio de las relaciones y conexiones complejas que sustentan amplios conjuntos de datos, grupos de individuos u otros sistemas compuestos por muchas partes que interactúan. Este fascinante estudio de las conexiones se puede utilizar para crear mapas y representaciones de numerosas áreas de la vida, que van desde fenómenos científicos hasta grupos sociales e incluso medios populares.
Milán Janosov, investigador de ciencias de redes y científico jefe de datos de Baoba, ha estado explorando los vínculos que sustentan innumerables redes cotidianas, novelas, series de televisión y grupos sociales. En uno de sus artículos más recientes, prepublicado en arXiv, mapea las conexiones entre las mentes brillantes que obtuvieron premios Nobel a lo largo de los años.
«Como científico de redes, busco estas conexiones y patrones ocultos literalmente detrás de cualquier cosa con la que me encuentro», dijo Janosov. «El detonante de este estudio en particular fue un documental que vi sobre la vida de Einstein, que me hizo darme cuenta de cuántos de los científicos más importantes de esa época Los famosos eran amigos o trabajaban juntos, así que comencé a preguntarme si esto también se reflejaba en los datos y si esta estrecha agrupación se mantiene también en épocas posteriores. En breve quería descubrir qué tan bien conectados están los premios Nobel.»
El objetivo principal del reciente trabajo de Janosov era comprender mejor cómo los premios Nobel del pasado estaban socialmente conectados entre sí. Para ello, primero tuvo que recopilar datos relacionados con premios Nobel que también mencionaran sus conexiones con otros que también recibieron el Nobel. Premio.
«La lógica detrás del estudio era bastante simple, y para cualquiera con experiencia en programación Python, la parte técnica también lo sería», explicó Janosov. «En primer lugar, necesitaba fuentes de datos. Al mapear la red social de las personas que viven hoy en día puede ser sencillo, conectar a científicos que se remontan a un siglo atrás puede ser más complicado, ya que no podemos pedirles que completen una encuesta. Sin embargo, como son personas ampliamente reconocidas, los más famosos tienen páginas de Wikipedia, y eso es todo lo que un científico de datos necesita.»
Por lo tanto, Janosov se propuso recopilar información sobre los premios Nobel de sus páginas de Wikipedia, ya que estas páginas a menudo mencionan a otras personas famosas con las que estaban conectados social o profesionalmente, así como hipervínculos que conducen a las páginas de Wikipedia de estos científicos o pensadores. analizó las páginas de Wikipedia de 682 premios Nobel utilizando herramientas de ciencia de datos y pudo mapear visualmente las conexiones sociales entre estos premios.
«Si miramos más de cerca, por ejemplo, la página Wiki de Einstein y comenzamos a leer la historia de su vida, notaremos que cada vez que tuvo algún negocio con otra persona famosa en Wiki, esa persona es mencionada, y su sitio Wiki es vinculados», dijo Janosov. «Esta referencia es exactamente lo que estaba buscando: una manera de formalizar la relación entre dos premios Nobel basándose en si se conocían o no».
Los análisis de datos realizados por Janosov arrojaron resultados interesantes, sugiriendo que muchos premios Nobel estaban de alguna manera conectados socialmente entre sí. El investigador creó un mapa visual que representa las relaciones entre los premios Nobel, que constaba de 682 nodos (es decir, puntos ), y 588 conexiones entre estos nodos (que representan conexiones entre los galardonados).
«La característica más llamativa del gráfico de red es su fuerte estructura, llamada núcleo-periferia», explicó Janosov. «Es decir, en el centro se encuentra un componente grande, interconectado y ampliamente interconectado, que contiene más del 30% del «Nodos. Además, resultó que aquellos ubicados en el centro de la red tienen, en promedio, el doble de visitas en Wikipedia, por lo que ambos están centrados en su propio mundo y en el ojo público».
nodos, el componente central del mapa visual creado por Janosov es lo que se conoce como red bimodal, que es básicamente un gráfico que se compone de dos mitades pronunciadas, unidas por unos pocos, en este caso, por unos pocos. Premios Nobel.
«De la izquierda al puente está el conjunto de ciencias, como la física, la química y la fisiología», dijo Janosov. «Los nombres más importantes aquí son Einstein, Heisenberg, Marie Curie y, más recientemente, Roger Penrose. , a la derecha del puente están las humanidades, como Economía, Literatura y Premios de la Paz, con centros pronunciados como Nelson Mandela, Obama Barack y la UE. Creo que este ejemplo muestra bastante bien cómo se pueden utilizar los datos y la ciencia de redes. «Para trazar sistemas sociales que, a primera vista, son difíciles de rastrear».
El trabajo reciente de Janosov demuestra el enorme potencial de la ciencia de las redes para comprender diversas relaciones, incluidas las conexiones sociales entre personas que forman parte de un mismo grupo o categoría. Su mapa visual de la red del premio Nobel, por ejemplo, muestra que si bien hay muchas conexiones Entre los ganadores del Premio Nobel, parece haber una disparidad en la visibilidad de los diferentes galardonados: en otras palabras, mientras algunos ganadores del Premio Nobel están estrechamente conectados entre sí, otros permanecen en las «periferias» de la red, sin estar socialmente vinculados con la mayoría. otros premios Nobel.
La red Nobel de Janosov también descubrió una clara distinción entre quienes recibieron premios por trabajos científicos y humanísticos, ya que los ganadores de estas diferentes disciplinas rara vez parecían estar socialmente conectados. Finalmente, su mapa visual destacó la subrepresentación de las mujeres en algunas categorías del Premio Nobel, incluyendo Física.
«Este trabajo muestra cómo detectar patrones interesantes o inesperados en la estructura de una red y cómo describir e interpretar un gráfico de red», añadió Janosov. «Este tipo de análisis de relaciones tiene muchas aplicaciones, empezando por la educación y los sociogramas, en los que los profesores pueden confiar». en dichos mapas para organizar mejor sus clases y ayudar a los que se quedan atrás. También podemos usar estos métodos para estudiar y cuantificar la colaboración, desde la ciencia hasta los espacios de trabajo, lo que me lleva a otro grupo importante de aplicaciones: recursos humanos basados en datos y análisis de personas. En este caso, por ejemplo, se pueden utilizar datos internos, como encuestas o correos electrónicos, para trazar la estructura interna de una empresa e identificar puntos débiles y proponer planes de desarrollo».
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