27/4/21 · Investigación

Nuevas pistas sobre cómo se organizan redes como Twitter ante noticias virales

Una tesis defendida en la UOC analiza los patrones estructurales de sistemas complejos como las redes sociales

Parte de la investigación se acaba de publicar en la revista Nature Communications

En cualquier parte existen ejemplos de sistemas complejos. En el organismo, las conexiones de las neuronas o las interacciones entre proteínas son dos sistemas de este tipo, pero también están en las ciudades, en los modelos económicos o incluso en las redes sociales. El denominador común es que están formados por muchos elementos que se relacionan entre sí y es posible representarlos y estudiarlos como una red. 

Desde hace más de una década, los científicos estudian la posibilidad de encontrar más de un tipo de organización estructural en una misma red y eso es lo que ha analizado en su tesis María José Palazzi, doctorada con el programa de Tecnologías de la Información y de Redes de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). 

«La idea era caracterizar y explorar la existencia de más de un patrón estructural en una misma red. Ver hasta qué punto esto podría ser un hecho anecdótico o frecuente en las redes reales e intentar entender algunos de los mecanismos que dan lugar a que emerjan este tipo de estructuras», explica Palazzi, que investiga con el grupo Complex Systems (CoSIN3) del Internet Interdisciplinary Institute (IN3) de la UOC, y cuya tesis ha dirigido Javier Borge, investigador líder de dicho grupo, y ha codirigido su compañero Albert Solé, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación.

Los científicos han analizado varios casos reales. Uno de ellos se refiere a los patrones de interacción entre usuarios y los llamados memes en entornos en línea y a sus cambios con el paso del tiempo. En concreto, los investigadores se centraron en Twitter y se ayudaron de las etiquetas (hashtags) para analizar estos datos. 

Sobre Twitter, Palazzi en su tesis ha estudiado, entre otros acontecimientos, las elecciones generales de abril de 2019 o el atentado contra la revista francesa Charlie Hebdo de hace seis años. En el caso de los comicios, entre el 12 de abril y el 6 de mayo del año en que se celebraron, Palazzi rescató, de entre el total de contenidos posibles, más de 30 millones de tuits, de más de 1,8 millones de usuarios y con más de 124.000 etiquetas. Respecto a la actividad en Twitter a raíz del atentado contra la publicación satírica francesa, la investigadora tuvo en cuenta más de seis millones de tuits, realizados por más de dos millones de usuarios y con más de 102.000 etiquetas, del 8 y 9 de enero de 2015.

«El sistema tiende a organizarse en una estructura modular con una jerarquía interna que, normalmente, responde a los diferentes intereses de los usuarios», señala la investigadora. Por ejemplo, ante una noticia que se vuelve viral, el sistema se reorganiza hacia una estructura anidada (nested en inglés), en la que los elementos con pocas conexiones (llamados especialistas) van formando subconjuntos con aquellos elementos con más conexiones (llamados generalistas). 

Los especialistas, menos activos en la red social, interactúan solo con generalistas, pero los generalistas, que son más activos y tuitean con más frecuencia, pueden interactuar también entre sí. Una vez que el interés por el evento desaparece, el sistema vuelve a su organización, normalmente modular. 

Otro caso real consistió en estudiar los patrones que surgen de interacciones que llevan a cabo desarrolladores de software con los ficheros que componen un proyecto de software libre. «Descubrimos que los patrones evolucionan hacia una estructura de bloques o módulos y que, a medida que el proyecto avanza, estos módulos se organizan internamente de una forma jerárquica», detalla Palazzi. 

Un avance en el análisis de redes

Lo que ha aportado esta tesis a su campo de estudio es un avance en el análisis estructural de redes. «Había un pequeño gap en cuanto a nuestra comprensión de las condiciones para la coexistencia de patrones a macroescala —toda la red— como la nestedness y la modularidad, que es a mesoescala —los grupos que conforman la red—», resume la científica.

La investigación ya ha sido publicada en cuatro revistas científicas: Scientific Reports, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, Journal of the Royal Society Interface y, recientemente, en Nature Communications.

Esta última publicación se corresponde con el último capítulo de la tesis y es fruto de una triple colaboración entre la Universidad de Padua (Italia), el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC) y el grupo de investigación CoSiN3. La investigación se enmarca en el proyecto TEAMS (Towards an Ecological Approach of Information Systems) y ha sido financiada por la caja de ahorros de Padua Fondazione Cassa di Risparmio di Padova e Rovigo.

Esta investigación favorece el siguiente objetivo de desarrollo sostenible (ODS): 9, industria, innovación e infraestructura.  

 

Referencia de la tesis

Palazzi, M. J. «Structural and dynamical interdependencies in complex networks at macro- and mesoscale: nestedness, modularity, and in-block nestedness».

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Palazzi, M.J., Solé-Ribalta, A., Calleja-Solanas, V. et al. An ecological approach to structural flexibility in online communication systems. Nat Commun 12, 1941 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-22184-2

Manuel S. Mariani, María J. Palazzi, Albert Solé-Ribalta, Javier Borge-Holthoefer, Claudio J. Tessone, Absence of a resolution limit in in-block nestedness, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, Volume 94, 2021, 105545, ISSN 1007-5704, https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2020.105545

Palazzi M. J., Borge-Holthoefer J., Tessone C. J. and Solé-Ribalta A. 2019 Macro - and mesoscale pattern interdependencies in complex networks J. R. Soc. Interface. http://doi.org/10.1098/rsif.2019.0553

Palazzi, M.J., Cabot, J., Cánovas Izquierdo, J.L. et al. Online division of labour: emergent structures in Open Source Software. Sci Rep 9, 13890 (2019). https://doi.org/10.1038/s41598-019-50463-y

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