Netzwerkmodellierung
Künstliche vernetzte Systeme können Infrastrukturen entscheidend verbessern. Der anfängliche Eindruck der Willkür beim Aufbau solcher Netzwerke wurde vom systematischen Aussehen und einer Studie möglicher Regelmäßigkeiten und Muster abgelöst, die statistisch dargestellt werden können. Die Entwicklung statistischer Modelle zur Beschreibung von Wachstum und Entwicklung solcher Netze stand im Mittelpunkt des COSIN-Projekts - Koentwicklung und Selbstorganisation in dynamischen Netzen. Die Inspiration für diese Modelle liegt in der Theorie der Selbstorganisation und des fraktalen Wachstums und sie basieren auf Strukturen, die aus dem Zusammenspiel verschiedener Agenten innerhalb der Informationsgesellschaft hervorgehen. Da sich Systeme über Grafiken abbilden lassen, die unterschiedliche Interaktionen zwischen deren Teilen darstellen, kann das WWW als eine Reihe von Netzgrafiken angesehen werden, bei denen statische HTML-Seiten die Knoten und die Hyperlinks zwischen diesen Seiten die Linien bilden. Diese Grafiken bildeten den wichtigsten Schwerpunkt beim Versuch, die Struktur des WWW zu verstehen und somit umfassenden Internetanwendungen einen Nutzen zu bringen. Um die Netzwerkentwicklung zu modellieren, müssen komplexe Datensätze und riesige Grafiken untersucht werden. Daraus ergibt sich eine Abbildung des dynamischen Wachstumsprozesses. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen des COSIN-Partnernetzwerks eine Reihe von Algorithmen und damit verbundenen Anwendungen entwickelt, mit denen sich Netzgrafiken erstellen und analysieren lassen. Das daraus resultierende Archiv beinhaltet Programme für Messdurchläufe zu umfassenden Grafiken, die auf einem mittelgroßen PC berechnet werden können. Die Analyse der Link-Struktur des Netzes ist für Anwendungen wie PageRank wichtig, mit denen die Web-Dokumente in eine Rangfolge gebracht werden, die auf eine Anfrage über eine Suchmaschine ausgegeben werden. Das Archiv umfasst Anwendungen zur Simulation von Modellen stochastischer Grafiken, die den Eigenschaften des Internets ähnlich sind. Erreicht wird dies durch eine Messung des PageRanks, bei der Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Messungen und verbundenen Komponenten aufgedeckt werden. Darüber hinaus können die Anwendungen auch genutzt werden, um das Auftauchen versteckter Cyber-Gemeinschaften verfolgen und ein Gesamtbild der Struktur in der Netzgrafik gewinnen zu können. Das Archiv ist öffentlich zugänglich und da es eine vollständige Reihe von Anwendungen zur Analyse von Netzgrafiken umfasst, wird es von verschiedenen Forschungsgruppen in Europa genutzt.
