Une perspective théorique du jeu dans la dynamique de réseau
Les réseaux sont souvent modélisés par des outils de théorie des graphes. Un réseau social peut, par exemple, être considéré comme un graphe dirigé ou non dirigé. Les personnes formeraient les sommets du graphe et les relations entre elles (amitiés ou affinités) les arêtes. Les scientifiques du projet STATPHYSNETFORMGAME (The statistical physics of network formation games) ont opté pour une approche de modélisation différente pour la formation des réseaux. Dans le cas d'un réseau social, les personnes feraient preuve de discernement pour former leurs relations plutôt que de les laisser au hasard. Le point de départ de cette approche théorique de jeu est de considérer que les individus ont des récompenses en fonction du réseau social émergeant. Ils fourniraient peut-être plus d'efforts ou de temps dans des relations plus agréables et éviteraient celles qui le sont moins. Différents réseaux fourniraient différents résultats. L'équipe de STATPHYSNETFORMGAME a souhaité décrire comment les individus changent d'opinion lorsque leurs amis ne sont pas d'accord d'un point de vue de théorie de jeu. Les préférences du monde réel dépendent souvent de différences culturelles ou également de celles entre les populations urbaines et rurales. L'influence respective des opinions devrait créer un consensus à l'échelle locale mais les opinions sont toujours non corrélées à longue distance. Les scientifiques ont développé avec succès un nouveau modèle de division stricte entre des régions avec deux opinions différentes. Les scientifiques ont utilisé un paramétrage très différent et des concepts de base et des outils adaptés de théorie du jeu pour modéliser l'utilisation du téléphone portable dans un pays en développement. Ils ont cartographié les sites des stations de base en fonction de la répartition de la population et du nombre et de la durée des appels dans chaque station de base. Le cartogramme développé leur a permis d'identifier des régions où la densité de stations de base par habitant était particulièrement élevée ou où les réseaux devaient être étendus. En d'autres termes, ces résultats pourraient être utilisés pour améliorer le réseau cellulaire existant. Les scientifiques ont également analysé les routes des cargos formant de manière contestable le plus grand réseau de transport du monde. Sur la base de données datant de 1890, ils en ont déduit la répartition des appels des navires et le nombre de ports avec lesquels chaque port était relié directement. Le coefficient de Gini, une mesure de la dispersion statistique du trafic portuaire a été calculé et s'est avéré diminuer pendant la période de l'étude. Ce résultat révélant une tendance vers une répartition polycentrique du transport maritime fournit un guide de valeur pour les futures extensions de ports. À la fin du projet STATPHYSNETFORMGAME, les scientifiques avaient commencé à travailler sur les données d'imagerie à résonnance magnétique du cerveau humain avec les mêmes techniques que celles appliquées au transport maritime. Les résultats devraient ouvrir la voie vers un modèle réaliste des fonctions du cerveau.
Mots‑clés
Physique statistique, réseaux, théorie des graphes, STATPHYSNETFORMGAME, théorie du jeu, dispersion statistique
