Principales Apliaciones

Existen diversas aplicaciones de la detección de comunidades que podemos aprovechar para gestionar nuestros datos. La detección de comunidades de datos potenciada con Machine Learning en los últimos años ha tomado un gran nivel de importancia debido a que facilita y optimiza la capacidad de analizar conjuntos complejos de datos.

A continuación conoceremos un poco más sobre por qué es importante conocer las aplicaciones de la detección de comunidades y cuáles serían los casos en los que podemos aprovechar todo su potencial.

¿Por qué es importante conocer las aplicaciones de la detección de Comunidades?

La detección de comunidades se apoya en procesos de Machine Learning para generar clústeres de datos. Esto nos permite inferir propiedades y relaciones existentes entre los vértices que conforman un grafo, pero que no están disponibles o visibles de forma directa.

aplicaciones

La clusterización de datos nos permite agrupar de forma lógica conjuntos de datos mediante la aplicación de algoritmos. Estos algoritmos funcionan como un método de agrupamiento que nos permite entender y conocer relaciones entre los datos para analizarlos. Gracias a estos procesos podemos entender de mejor manera los datos, analizarlos a profundidad y emprender algunas aplicaciones que detallaremos a continuación.

Principales aplicaciones de la detección de comunidades

Redes biológicas

Las redes biológicas se caracterizan por ser organizaciones modulares donde podemos reflejar asociaciones entre sus componentes. Si desarrollamos un poco más esta idea, podríamos extrapolar el concepto a un grafo que contiene datos y refleja vínculos existentes entre sus componentes.

Los expertos en redes biológicas y en especial los profesionales de la bioinformática pueden utilizar la detección de comunidades para optimizar los sistemas de representación tradicionales. En esta área científica se suelen utilizar modelos gráficos para desarrollar el estudio de sistemas de células como interacción proteína-proteína (PIN), las redes reguladoras de genes (GRN) y las redes metabólicas (MN).

La aplicación de estos modelos de análisis de datos servirían como un método para entender la asociación existente entre módulos de células y complejos de proteínas para estudiar su funcionamiento, transporte a través del cuerpo, reacciones, interacciones con químicos.  Con estos procesos podrían construirse modelos de aprendizaje sobre redes celulares para entender la evolución del cuerpo humano en enfermedades, aplicación de tratamientos y así construir conjuntos de escenarios probables para atender patologías.

Redes sociales

Las redes en las que se representa la interacción social de conjuntos de personas, son las que conocemos como redes sociales. Contrario a lo que se cree, el estudio de redes sociales posee algunas cuantas décadas de desarrollo. Esta área de desarrollo científico no se circunscribe a la masificación de las plataformas de interacción social a través de internet únicamente.

Aplicaciones

Gracias a la expansión de internet y a las facilidades de los usuarios a acceder a estas plataformas, se ha generado un crecimiento inimaginable de los datos que nos permiten entender como se relacionan las personas. Estos nuevos modelos de intercambio pueden ser monitorizados de forma precisa en cuestiones de segundos, lo que representa una ventaja gigantesca para los científicos sociales, las empresas y otras organizaciones.

Las comunidades de redes sociales pueden generarse por diferentes características, es decir, podemos diseñar clústeres de diferentes tipos. Estos pueden agruparse por amistades, intereses, actividades en común, preferencias e inclusive, por el rechazo a una situación o elemento específico. El volúmen de datos al que nos enfrentamos en este tipo de estudios es gigante, pero puede ser atendido de forma eficiente con grafos.

Gracias a esto, podemos construir modelos gráficos que nos permitan entender redes colaborativas entre usuarios. No solo en entornos de redes sociales convencionales, sino redes de trabajo, redes de colaboración científica y de estrategia empresarial.

Otras redes

Existen cientos de aplicaciones que pudieran ser explicadas a través de la detección de comunidades. Adicionalmente a las antes mencionadas podemos destacar que los modelos de grafos, optimizados con algoritmos de detección de comunidades han permitido mejorar los servicios de productos orientados a la experiencia de usuario, como por ejemplo los servicios de ventas por internet.

Redes de ventas como Amazon e Ebay realizan análisis de agrupamiento de sus datos a partir de los gustos y preferencias de los clientes. Pudiendo de esta manera además de entender la conexión existente entre sus usuarios, identificar los factores que convierten en un producto en un sustituto, establecer patrones de comportamiento y de consumo que ayuden a mejorar los sistemas de recomendación para fidelizar a los clientes.

Esperamos que esta información sea de utilidad para entender y conocer un poco más las aplicaciones de la detección de comunidades.

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