Prostsze spojrzenie na sieci złożone
Dzięki postępom technicznym w naukach przyrodniczych i społecznych naukowcy, badacze, teoretycy oraz inni zainteresowani mogą gromadzić bezprecedensowe ilości danych na temat sieci złożonych. Tempo i skuteczność rejestrowania dużych ilości danych wciąż rośnie. Brakuje jednak kompleksowych narzędzi pozwalających uzyskać praktyczną wiedzę z surowych danych. Ponadto pojawiają się problemy z wiarygodnością danych sieciowych, co przekłada się na zastrzeżenia dotyczące wyników badań nad sieciami. Aby tym trudnościom zaradzić, zespół finansowanego ze środków UE projektu "Decomposition and discovery of complex networks" (DEDINET) zajął się lepszym poznaniem procesów wpływających na strukturę sieci. Nadrzędnym celem było opracowanie platformy do identyfikowania modeli blokowych i wykrywania sieci złożonych. Modele blokowe stanowią dobry przykład interakcji między węzłami, czyli poszczególnymi elementami sieci, na przykład ludźmi lub przedmiotami. Utworzona platforma umożliwi rozwiązywanie konkretnych problemów, szczególnie w dziedzinie biologii systemowej. Opracowując platformę, członkowie projektu stworzyli metody testowania i porównywania modeli blokowych w różnego rodzaju sieciach biologicznych i społecznych obejmujących różnorodne węzły i interakcje. Wyniki wykazały, że struktura sieciowa wymaga połączenia kilku modeli blokowych, a wzorce interakcji są konsekwencją zestawienia wielu takich modeli. Rejestrowanie modeli blokowych umożliwiło badaczom odkrywanie danych w sieciach oraz przewidywanie danych brakujących lub przyszłych. Prace projektu DEDINET pozwoliły zidentyfikować kilka wzajemnie uzupełniających się struktur blokowych, a tym samym lepiej poznać fundamentalne mechanizmy rozwoju i budowy sieci. Oczekuje się, że wyniki będą mieć istotne znaczenie dla wielu dziedzin, w tym nauk społecznych, ekonomii i biologii.
Słowa kluczowe
Sieci złożone, analiza sieci, dane sieciowe, struktura sieci, węzły
