En los últimos años diferentes disciplinas científicas, avances informáticos y la extensión del uso de nuevas tecnologías en la Sociedad, Instituciones y empresas, ha permitido un desarrollo sin precedentes en la forma de estudiar, de analizar y comprender todo nuestro entorno.

Este conocimiento se aplica especialmente en el campo del conocimiento y comportamiento social y en el estudio del funcionamiento profundo de instituciones públicas o empresas privadas, mediante las Redes Complejas.

 

Una brevísima Historia

Las Redes Complejas en su forma actual resultan de la confluencia de cuatro líneas bien diferentes, procedentes cada una de lo que clásicamente se consideraban campos del conocimiento casi disjuntos: de las Humanidades, Ciencias Básicas (Matemáticas y Física) y Tecnologías Informáticas.

Los primeros en estudiar redes de personas fueron los sociólogos en el Siglo XIX. Aún son útiles y relativamente usuales, los sociogramas en las Escuelas donde se dibuja a cada niño unido a sus mejores amigos, mostrando los grupos afines de las Aulas. Estos análisis, enormemente interesantes se desarrollaban de forma manual, con datos recogidos pacientemente por una o varias personas para analizar como mucho algunas decenas de personas.

La Estadística Matemática tiene más larga Historia y es hoy una Ciencia madura y poderosa, que permite analizar desde nuestras preferencias en programas de TV, como el PIB de todos los países del mundo. La Estadística, como se bromea a veces, es una Ciencia “fría”, que analiza datos, pero debajo de esta pequeña broma ese esconde también el hecho de que lo que se estudia en Estadística Matemática son los datos puros, no las relaciones entre las diversas actividades, es decir, las correlaciones.

En la Física, preocupada siempre por la Leyes de la Naturaleza, ha predominado hasta bien entrado el siglo XX el estudio de las cosas “inanimadas”, pero finalmente se constató que el comportamiento humano es una suerte de “sistema dinámico”, donde la actuación de unos y otros tienen influencias y puede ser analizado con las herramientas de los Físicos. Uno de los primeros estudios fue por ejemplo el movimiento hipnótico y ciertamente colaborativo de los Estorninos en grandes bandadas.

 

La Historia del desarrollo informático es más corta pero no menos apasionante, y sobre todo explosiva. El nacimiento de los ordenadores ha permitido realizar operaciones inalcanzables para los Humanos, y la extensión de Internet, el nacimiento de la comunicación global, el acceso a datos sin fin y la irrupción de las Redes Sociales.

Mezclando todo lo anterior apropiadamente, podemos realizar análisis de entes (personas o cosas) con billones de datos, estudiar sus datos Estadísticos, analizar sus relaciones con novedosas herramientas científicas y realizar análisis cercanos a los que puede hacer el cerebro humano, para mostrar todos los amplios resultados de manera gráficamente comprensible y atractiva. Aparecen las Redes Complejas.

 

Un primer ejemplo: La red de vuelos mundial

Si consideramos los aeropuertos de todo el mundo y los vuelos entre ellos, podemos construir una red donde los nodos (aeropuertos) se unen entre sí con una línea cuando hay vuelos entre ellos. El tamaño del nodo lo podemos hacer proporcional al número de vuelos del aeropuerto, y el grosor del link que une dos de ellos, proporcional al número de vuelos entre ambos.

Con toda esta información podemos construir un gráfico que muestra de un golpe de vista la estructura de vuelos a escala mundial.

 

El mapa nos da diferentes tipos de información. Por un lado, información estadística standard a través del tamaño de los nodos (cuantos vuelos gestiona), pero por otra nos da una información más importante, la que hace referencia a como de relevante es un nodo para la intercomunicación, es decir, su relevancia, si conecta con aeropuertos importantes, si es un punto crítico para los trasbordos, etc.  También muestra información acerca de qué conjunto de aeropuertos están más conectados entre sí que con el resto, formando “comunidades”, entre las cuales los vuelos son más frecuentes.

 

 

 

Una Red más abstracta: La red de Investigadores

Podemos ahora considerar el conjunto de investigadores de una Institución Universitaria o de un Área de Conocimiento a nivel europeo, y crear un gráfico donde ahora los nodos representan a investigadores y los unimos cuando tienen un artículo científico en común (red de coautorías). De nuevo en una sola imagen (grafo) podemos integrar información estadística (tamaño del nodo proporcional al número

de artículos, por ejemplo) e información colaborativa.

En esta Red podemos calcular las “comunidades” como el conjunto de autores que colabora entre sí de manera más asidua a como lo hace con personas de otras comunidades, visualizándolo coloreando cada nodo según la comunidad a la que pertenece. La Red nos permite conocer la estructura colaborativa del conjunto de investigadores, las comunidades más potentes, y el liderazgo dentro de las mismas, o comunidades aisladas, es decir que no colaboran ni tienen influencia en el entorno.

Podemos identificar “influencers”, personas que poseen alta relevancia dentro del ecosistema investigador, que hacen de puente entre comunidades diferentes, pues son los que de forma natural pueden conectarlas, hacer una investigación interdisciplinar y servir de cemento en el sistema, propagando la información entre grandes cantidades de personas,

 

Una mirada nueva a la actividad en la I+D+i

Las Redes Complejas permiten conocer el rendimiento académico de una Institución o de un ámbito de investigación, nacional europeo o internacional de una forma más amplia y profunda, a través de las redes de colaboración que se forman, el liderazgo de los investigadores, su relevancia, lo que permite obtener una medida mayor del impacto de las personas y los grupos, y cuantificar económicamente de una forma más justa. Este conocimiento profundo permite detectar anomalías del sistema, que nos permitan actuar sobre el sistema y hacerlo más eficiente, aumentando la competitividad y captación de fondos.

 

Los datos en el punto de partida…

Para poder construir estas Redes es necesaria una gran cantidad de información que por un lado esté debidamente estructurada y que por otro contenga información acerca de las interrelaciones entre los nodos, sean personas, unidades de producción, centros logísticos, etc.

Actualmente es usual que las Instituciones posean bases de datos corporativas con información amplia, fidedigna e inclusive exhaustiva sobre su actividad, producción, datos personales, clientes, etc. Partiendo de estos datos no es difícil extraer la información necesaria para hacer un análisis de redes en profundidad.

No sólo esto, también existen numerosas fuentes de información accesibles, bien gratuitas o de pago, donde extraer información complementaria y enormemente útil. Incluso la propia actividad de las personas en Internet proporciona también fuentes de datos amplios y útiles.

Incluso cuando no se dispone de esta información, el esfuerzo necesario para recogerla y estructurarla es hoy en día muy bajo gracias al elevado número de herramientas disponibles para ello.

 

Facilidad de Implementación

La gran potencia de estas herramientas, la disponibilidad de algoritmos eficientes de análisis, los grandes ordenadores y las enormes bases de datos, permiten hoy dar un salto cualitativo en el análisis de las Instituciones, Empresas y de toda su actividad incluyendo la producción, marketing, público, imagen, etc, y es hoy por hoy una importante y accesible herramienta competitiva.