Las redes complejas son los terrenos perfectos para la detección de comunidades. En la actualidad son muy estudiadas en diferentes áreas de alcance científico debido a que nos permiten entender relaciones. Estás generalmente suelen ser representadas en grafos de grandes dimensiones en las que los nodos y los enlaces nos permiten entender niveles de interconexión entre los datos.

A continuación conoceremos un poco más sobre este tema y su importancia.

Redes complejas

Existen numerosos casos de la vida real en las que convivimos con redes complejas. Desde la conexión a internet, hasta los enjambres de páginas web que dirigen tráfico publicitario e inclusive una red social con diferentes usuarios interactuando entre si pueden conformar una red compleja. Por lo tanto, estos elementos no son ajenos a la cotidiano, por lo que su estudio es relevante.

Estás redes suelen ser representadas en forma de grafos, ya que nos permite entender las diferentes relaciones existentes entre los objetos o datos que allí se contienen. Dependiendo de las características de los datos, estos pueden estructurarse de diferentes formas, que es lo que conocemos como la estructura organizativa del grafo donde existen etiquetas, valores, registros que son aprovechados por la dinámica analitica.

El desarrollo de diferentes algoritmos y métodos de análisis que permiten entender estas redes ha logrado ayudar a entender de mejor forma el comportamiento de los datos, y a su vez, el comportamiento de los elementos que generan los datos con la finalidad de proveer soluciones a partir de ello.

Para que sirven

Las redes complejas desde su aparición han demostrado poseer características que permiten impulsar el desarrollo de soluciones en diferentes áreas de conocimiento científico. En la informática, la biología, la ciencias sociales, el marketing y la ingeniería, el análisis de estas redes nos permite llevar de forma natural el planteamiento de problemas de cara a una solución.

El estudio de estas redes nos permite desarrollar, si se quiere, problemas formales de investigación y representar los datos en forma de grafos para crear estructuras dinámicas de análisis. Gracias a estas redes y a sus técnicas de estudio y análisis podemos comprender los gustos y preferencias de los usuarios, necesidades que no se expresan de forma clara y sobretodo podemos comprender de forma profunda datos elementales para encontrar soluciones aunque estos no estén a simple vista.

Tipos

Es importante destacar que existen varios tipos de redes complejas y que estas varían según la composición de datos que estas posean.  Existen las que conocemos como redes regulares de grado,  que son aquellas en las que todos los nodos tienen el mismo grado, que tienen una cantidad lineal de enlaces y poseen altos niveles de clusterización. También existen modelos contrapuestos como son las redes aleatorias en la que los nodos no se conectan de forma directa.

También existen redes complejas que son conocidas como «mundos pequeños» que son redes donde se buscan representar variables de redes de diferente índole (regulares y aleatorias), en un ambiente de baja clusterización. Por último es importante señalar que existen modelos totalmente aleatorios como las de libres de escala que permiten añadir en cualquier instancia nuevos nodos a la red para enriquecer la información.

Esperamos que esta información te ayude a comprender un poco más la amplitud de las redes complejas. 

Visita más de Grapheverywhere para conocer todo lo que necesitas saber sobre la detección de comunidades.