¿Que es una red?

una red se conforma en el sentido mas simple por dos tipos de objetos los actores (personas, vehículos, …) denominados nodos y las interacciones (amistad, vías, …) entre actores denominados aristas. para su análisis se usan los grafos \(G=(V,E)\), donde \(V\) es el conjunto de nodos y \(E\) es el conjuntos de aristas. Algunos ejemplos y tipos de redes son los siguientes;

La representación de una red por medio de una matriz permite un análisis estadístico de la misma, la mas usada es la matriz de adyacencia como se ve en el caso de la red binaria dirigida;

¿Porque redes?

Las redes han demostrado su aplicabilidad en diferentes campos como las ciencia sociales, las comunicaciones, la medicina y muchas mas como se evidencia en la red de interacciones de un grupo de karate que se muestra a continuación;

## IGRAPH 4b458a1 UNW- 34 78 -- Zachary's karate club network
## + attr: name (g/c), Citation (g/c), Author (g/c), Faction (v/n), name
## | (v/c), label (v/c), color (v/n), weight (e/n)
## + edges from 4b458a1 (vertex names):
##  [1] Mr Hi  --Actor 2  Mr Hi  --Actor 3  Mr Hi  --Actor 4  Mr Hi  --Actor 5 
##  [5] Mr Hi  --Actor 6  Mr Hi  --Actor 7  Mr Hi  --Actor 8  Mr Hi  --Actor 9 
##  [9] Mr Hi  --Actor 11 Mr Hi  --Actor 12 Mr Hi  --Actor 13 Mr Hi  --Actor 14
## [13] Mr Hi  --Actor 18 Mr Hi  --Actor 20 Mr Hi  --Actor 22 Mr Hi  --Actor 32
## [17] Actor 2--Actor 3  Actor 2--Actor 4  Actor 2--Actor 8  Actor 2--Actor 14
## [21] Actor 2--Actor 18 Actor 2--Actor 20 Actor 2--Actor 22 Actor 2--Actor 31
## [25] Actor 3--Actor 4  Actor 3--Actor 8  Actor 3--Actor 9  Actor 3--Actor 10
## + ... omitted several edges

o el siguiente caso donde los nodos son lo municipios de Colombia y las aristas son el numero de llamadas entre municipios (https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0145091)

La importancia del agrupamiento

En las dos redes anteriores se identifican agrupamientos o clusters que permiten identificar comunidades. La identificación de estas grupos en la neurociencia permiten entender las redes cerebrales y su influencia en las diferentes condiciones neurológicas y psiquiátricas. En el caso particular de la red de karate según el método o modelo usado de agrupamiento se pueden encontrar mas agrupamientos como por ejemplo usando un algoritmo denominado “fast greedy” (https://rpubs.com/jstats1702/937772).

karate_net$nodes$group <- kc$membership
karate_net$nodes$group[1] <- 4
karate_net$nodes$group[34] <- 5
karate_net$nodes$group[6] <- 6
forceNetwork(Links = karate_net$links, Nodes = karate_net$nodes, NodeID = "name", Group = "group", opacity = 0.8, colourScale = JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory10)"), fontSize = 14)

Referencias

  1. Bassett, D. S., & Sporns, O. (2017). Network neuroscience. Nature neuroscience, 20(3), 353-364.
  2. Coscia, M., & Hausmann, R. (2015). Evidence that calls-based and mobility networks are isomorphic. PloS one, 10(12), e0145091.
  3. Kolaczyk, E. D., & Csárdi, G. (2014). Statistical analysis of network data with R (Vol. 65). New York: Springer.
  4. Sosa, J. (s.f.). Redes sociales. Sitio web de Juan Sosa. Recuperado el 21 de noviembre de 2024 de https://sites.google.com/view/juansosa/social-networks?authuser=0