Redes Complejas

VISUALIZACIÓN DE

Stephen Wolfram.

REDES COMPLEJAS (NETWORKS) Ricardo Vega M. rvegamora@uc.cl @ricardov_cl www.ricardov.vl v1 (Octubre 2019, Basado en presentaciones de Martin Hilbert, Juan Pablo Cárdenas, y Daniela Moyano) Creative Commons - Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

Vamos a hablar de

Redes Complejas

Redes No son como estas redes

Teoría de las redes a escala cuántica Stephen Wolfram.

https://writings.stephenwolfram.com/2020/04/finally-we-may-have-a-path-to-the-fundamental-theory-of-physics-and-its-beautiful/

Redes: Fenómeno profundamente enraizado en las leyes de la naturaleza, donde un gran número de subunidades interactúan con comportamientos ubicuos.

Ejercicio 1: ¿A quiénes preguntarían para conseguir un trabajo? ¿Familiares? ¿Amigos? ¿Conocidos? ¿Conocidos de los conocidos? ¿Desconocidos? ¿Por qué?

La fortaleza de los enlaces débiles. Granovetter (1973). http://webs.ucm.es/info/pecar/Articulos/GRANOVETTER2.pdf

REDES COMPLEJAS I INTRODUCCIÓN Ejercicio 1: ¿A quién preguntaría por trabajo?

INTRODUCCiÓN A LOS SISTEMAS COMPLEJOS Ejercicio 2: Todos conectados HISTORIA Y ANTECEDENTES REPRESENTACIÓN DE REDES CARACTERÍSTICAS Ejercicio 3: Explicitar una red.

EJEMPLOS

REDES COMPLEJAS II ASPECTOS TÉCNICOS Formatos Plataformas y programas Ejercicios Gephi

INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS COMPLEJOS Realidad: objetos, procesos, relaciones

Complejidad: Consiste en un gran número de subunidades interactúan con comportamientos ubicuos.

Es un fenómeno profundamente enraizado dentro de las leyes de la naturaleza,

Brian Castellani (2015). http://www.art-sciencefactory.com/complexity-map_feb09.html

“Science and Complexity”, Warren Weaver. En American Scienst, 36 (4), 1948.

http://people.physics.anu.edu.au/~tas110/Teaching/Lectures/L1/Material/WEAVER1947.pdf

Complejidad, complejidad organizada.

“Science and Complexity”, en American Scien2st, 36 (4), 1948.

Deacon, Terrence & Koutroufinis, Spyridon. (2014). Complexity and Dynamical Depth. Information. 5. 404-423. 10.3390/info5030404. https://www.researchgate.net/publication/284532156_Complexity_ and_Dynamical_Depth/citation/download

https://necsi.edu/complexity-rising-from-human-beings-to-human-civilizationa-complexity-profile Yaneer Bar-Yam, Complexity rising: From human beings to human civilization, a complexity profile, in Encyclopedia of Life Support Systems (EOLSS), developed under the Auspices of the UNESCO (EOLSS Publishers, Oxford, UK, 2002).

Cómo es posible explicar las estructuras que existen ¿Su evolución ? ¿Sus relaciones?

Patrones en la naturaleza

Lo simple, lo complejo, lo aleatorio.

HISTORIA Y ANTECEDENTES

Ejercicio 2: Todos conectados (6 grados de separación) ¿A qué personaje famoso les gustaría conocer?

El Papa, Vladimir Putin, etc… ¿Cómo creen que se podrían conectar con esta persona enviándole una carta?

Escoger un personaje famoso y listar o dibujar la ruta de personas ¿Cuántas conexiones?

Experimento de los 6 grados de separación de Stanley Milgram.

Promedio de la ruta para llegar de un punto a otro.

Maneras de representar reacciones Genealogía del rey Enrique II (Inglaterra. 973–1024)

Arbor morales (Moral tree), Ramon Llull, Arbor scientiae venerabilis

Sistema figurativo del conocimiento humano, de Diderot y D’Alembert, Encyclopédie.

Los siete puentes de Königsberg. 1736.

Leonhard Euler,

“Árbol de la vida#, “El Origen de las especies”, 1859, Charles Darwin.

Red de la vida. Relaciones multinivel

Jacob Moreno, uno de los primeros sociogramas, (1933), Muestra relaciones en una clas. Los niños (triángulos) están a la izquierda y las niñas (círculos) a la derecha.

“Si no conoce a la persona objetivo personalmente, no intente contactarlo directamente.

En su lugar, envíe esta carpeta a un conocido personal que es más probable que usted que conozca a la persona objetivo.”

Stanley Milgram, Psych Today 2, 60 (1967) 160 letters: From Wichita (Kansas) and Omaha (Nebraska) to Sharon (Mass)

“Six degrees of separation”

¡El mundo es un pañuelo!

C’est petit le monde !!

What a Small-World !

Número de Bacon

Dripping. Jackson Pollock ¿Sin estructura?

“En las pinturas por goteo de Jackson Pollock, como en la naturaleza, ciertos patrones se repiten una y otra vez a varios niveles de aumento.

Dichos fractales tienen diversos grados de complejidad (o dimensión fractal, llamada D)” Richard Taylor. 1999. Nature 399. Fractal analysis of Pollock’s drip paintings, Richard P. Taylor, Adam P. Micolich, David Jonas School of Physics, University of New South Wales.

“Esfera”. 1976. Gertrud Goldschmidt (Gego)

“Galaxies Forming Along Filaments, Like Droplets Along the Strands of A Spider’s Web”,Tomas Saraceno, 2008,

In Silence ”Chiharu Shiota, 2008

Why Information Grows. César Hidalgo Redes complejas aplicadas a la a economía

(La Teoría de Redes) constituye una manera para describir las interacciones en un sistema desde un punto de vista puramente topológico, dejando de lado la dinámica que ocurre sobre dicho sustrato

M. E. J. Newman. “The structure and function of complex networks”. arXiv:cond-mat/0303516.

REPRESENTACIÓN DE RELACIONES COMPLEJAS ALGUNAS CARACTERÍSTICAS

“Por décadas, hemos asumido tácitamente que los componentes de los sistemas complejos como la célula, la sociedad, o la Internet están enlazados en forma aleatoria.

En la pasada década una avalancha de investigaciones mostraron que muchas redes reales, independiente de su edad, función, y motivo, convergen en arquitecturas similares, una universalidad que permite a investigadores de distintas disciplinas encontrar en la teoría de redes un paradigma común.

Albert Laszlo Barabasi

El descubrimiento de las redes libres de escala en la pasada década, es uno de esos eventos que permiten catalizar la emergencia de la ciencia de las redes, un nuevo campo científico con un conjunto distinto de desafíos y logros.”

Estructuras libres de escala

Albert Laszlo Barabasi

"Scale free networks" Laslo Barabasi, Eric Bonabeau.

Scientific America, 2003.

"Scale free networks" Laslo Barabasi, Eric Bonabeau.

Scientific America, 2003.

Universo, Neurona.

Mismas estructuras a diferentes escalas

Redes libres de escala. Neurona.

Mismas estructuras a diferentes escalas Santiago Ramón y Cajal, padre de la neurociencia

Qué entendemos por una visualización de red?

Manuel Lima Diseñador industrial Magíster en Parsons School of Arts Visualización de datos y redes complejas.

Mslima.com & VisualComplexity.com

Qué entendemos por una visualización de red?

La complejidad es un desafío en sí mismo. Las redes complejas están en todas partes.

Es un principio estructural y organizativo que llega a casi todos los campos en los que podemos pensar, desde genes hasta sistemas de energía, desde redes alimentarias hasta cuotas de mercado.

(Lima, 2011) Manuel Lima Diseñador industrial Magíster en Parsons School of Arts Visualización de datos y redes complejas.

Mslima.com & VisualComplexity.com

Network models, 1964 Paul Baran, (ingeniero y científico polaco americano, 1926–2011) Pioneer en redes de computadores.

Grafo

Nodos

Links

Grafo: La representación pictórica de una red a través de un conjunto de vértices o nodos, conectados por aristas o links.

Nodos: Unidad del grafo. Entidad, punto de partida o llegada.

Links: conexiones de los grafos. Indican relaciones en una red.

Peso y Dirección

Nodos: los puntos, tiene peso, distribución.

Enlaces: las conexiones, tienen dirección y fuerza

1

2

3

Centralidad de las redes Grados de centralidad: Cual es el más conectado (1) Cercanía de centralidad: el más cercano a todos (3)

Globales

Nodos Locales

Medidas Globales: Cantidad de enlaces, cantidad de nodos, longitud Locales: Clustering (grupos), estructuras similares.

Nodos: centralidad, cercanía

Layout de las redes: No es lo mismo la estructura de la red que como está dibujado (layout) Son iguales estas redes Que cambia?

Diferentes layouts nos permiten ver diferentes cosas

Diferentes layouts nos permiten ver diferentes cosas

Ejercicio 3: Dibujando una red Dibujar la red de las personas, amigos, colegas o personas cercanas, mínimo 10 personas. Pueden usar colores. ¿Qué problemas encontramos? ¿Cuál es el límite, donde termina? ¿Quiénes se incluyen, o no? ¿Cómo se dibuja, donde se ubica uno mismo? ¿Quién tiene más peso en la red? ¿Significan lo mismo las diferentes conexiones que vienen, que salen, o entran? ¿Cómo definimos el problema?

En el universo todo está conectado con todo…

EJEMPLOS...

VisualComplexity.com

they rule Future Farmers http://theyrule.net/2001/

Kim Albrecht The Network behind the cosmic web http://cosmicweb.kimalbrecht.com/viz/#2

Trends in civic Fathom

Global trade flows Truth and beauty

Six Degrees of Francis Bacon Carnegie Mellon University

Global Language Network MIT Media Lab Macro Connections

La puerta giratoria del Poder Ciper y UDP

Health infoscape MIT

Film Data Explorer Robson Lillie

Political Network Map Christian Spreafico

https://gephi.org/ Descargar

REDES COMPLEJAS I INTRODUCCIÓN Ejercicio 1: ¿A quién preguntaría por trabajo?

INTRODUCCiÓN A LOS SISTEMAS COMPLEJOS Ejercicio 2: Todos conectados HISTORIA Y ANTECEDENTES REPRESENTACIÓN DE REDES CARACTERÍSTICAS Ejercicio 3: Explicitar una red.

EJEMPLOS

REDES COMPLEJAS II ASPECTOS TÉCNICOS Métricas Tipologías Algoritmos Plataformas y programas Ejercicio 4: Red de conexiones propias.

Ejercicio 5: Redes propias en D3.

Ejercicio 6: Explorando “Los miserables” con Gephi.

Descargar

http://bitly.ws/ePBr 1_red_amigos 2_web 3_gephi 4_dephi_LosMiserables

https://drive.google.com/drive/folders/1dfzHERT7bzkbUv95U4rogg-PGl85SLqY?usp=sharing

“Esto implica otra premisa que la complejidad del conocimiento en Chile no aumentará si se deja a su evolución natural. En otras palabras, se requiere “meter mano a la ciencia” en Chile y, principalmente, a sus científicos y todo el sistema que soporta la creación de conocimiento (universidades, Estado, empresas, entre otros actores de un sistema complejo).

Si lo anterior es correcto, entonces necesitamos un criterio para entregar recursos escasos a un conjunto limitado de científicos. El criterio es el siguiente: el dinero debe ir a los equipos de investigadores que generen redes densas.”

“Cartografía del Conocimiento en Chile”. Juan Pablo Cárdenas, et al.

“Cartografía del Conocimiento en Chile”. Juan Pablo Cárdenas, et al.

Niveles de Análisis

Ruta: camino de un nodo a otro. Tomar un nodo de partida y cuántos pasos hay.

Ciclo: Camino para volver donde se comenzó. Si hay conexiones circulares, ¿cuál es ese camino?

Geodésica: Camino más corto entre dos nodos. ¿Cuál es el camino más corto entre los nodos más separados?

Diámetro:ruta geodésica (ruta más corta) más larga. ¿Cuál es el camino más corto entre los nodos más separados?

Promedio de ruta promedio de geodésicas. Cuál es el promedio de los caminos más cortos (geodésicas).

Métricas de Análisis

dirigido

no dirigido

sin peso Tipos de input Referencia: https://www.data-to-viz.com/graph/network.html

con peso

Tipologías de redes Lógica: relaciones entre los nodos. ej. parentesco Física: disposición ”real” de los elementos, ej, distribución en el territorio.

Datos representan una estructura de estrella, con relaciones de pertenencia

Algoritmos de redes Diferentes maneras de representar, también dependiendo del algoritmo usado para modelar las fuerzas, pesos y distribuciones de ua red.

Fruchterman-Reingold Force-directed graph Random Force atlas 1, 2, etc...

Circular layout Radial Axis Geográfic

Fruchterman-Reingold

Force-directed graph

Random

https://gephi.wordpress.com/tag/force-atlas/

Diferentes layouts nos permiten ver diferentes cosas

Ejercicio 4: Red de conexiones propias.

Realizar una tabla de conexiones en papel o ppt, luego pasar a Excel, exportar y llevar a Gephi.

Una red de las 8 a 12 personas más cercanas (familiares, amigos, etc), simulando las conexiones y sus direcciones.

Para esto pueden usar los archivos de la carpeta: 1b_red_amigos (1a_red_amigos.ppt, 1b_red_amigos.xlsx)

Ejercicio 5: Redes propias en D3.

Colocar la tabla de relaciones de las redes propias en un archivo D3 posible de ser publicada en la web.

Para esto pueden usar el archivo de la carpeta: 2_web/c_network/03_base.html.

Ejercicio 6: Explorando “Los miserables” con Gephi.

Explorar la herramienta Gephi usando la base de datos incorporada de “Los Miserables” de Victor Hugo.

Para esto puede usar el archivo las instrucciones del archivo PRÁCTICA DE REDES SOCIALES CON GEPHIversionEspañol.pdf Archivo disponible desde acá: https://pagines.uab.cat/joseluismolina/sites/pagines.uab.cat.joseluismolina/ files/PR%C3%81CTICA%20DE%20REDES%20SOCIALES%20CON%20GEPHIversion Espa%C3%B1ol.pdf Archivo “Los Miserables” descargable desde acá: http://gephi.org/datasets/LesMiserables.gexf

REFERENCIAS Herramientas: Social network analysis software https://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_analysis_software Análisis de redes y visualización con Gephi Carlos B. Amat. Gephi, herramienta open source para explorar redes. https://gephi.org/ https://www.academia.edu/7902732/REDES_An%C3%A1lisis_de_redes_y_visualizaci%C3%B3n_con_Ge phi "Scale free networks", Laslo Barabasi, Eric Bonabeau. Scientific America, 2003. https://graduateglobalissues.files.wordpress.com/2012/09/wk7_hunt_sciamer_scalefree_barabasi.pdf Manuel Lima Ted Talk: Una historia visual del conocimiento humano Cartografía del conocimiento en Chile https://www.cnid.cl/wp-content/uploads/2015/11/Cartograf%C3%ADa-del-conocimiento-en-Chile.pdf

Gracias!