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AUTOPOIESIS

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En las Ciencias de la Complejidad encontramos una terminología que no es exactamente la que utilizamos en nuestra diaria comunicación. Uno de esos términos, Autopoiesis, es el objeto de esta entrada.
¿QUÉ SIGNIFICA ESTE TERMINO?

En 1971 los científicos Chilenos Humberto Maturana y Francisco Varela propusieron el término Autopoiesis, (del griego αυτο-, auto, “sí mismo”, y ποιησις, poiesis, “creación” o “producción”), para referirse a la “organización de los seres vivos”.

“Según Maturana y Varela son autopoiéticos los sistemas que presentan una red de procesos u operaciones (que lo define como tal y lo hace distinguible de los demás sistemas), y que pueden crear o destruir elementos del mismo sistema, como respuesta a las perturbaciones del medio. Aunque el sistema cambie estructuralmente, dicha red permanece invariante durante toda su existencia, manteniendo la identidad de este. Los seres vivos son sistemas autopoiéticos y que están vivos sólo mientras están en autopoiesis”. wikipedia 

Según Maturana, ser vivo y “sistema autopoiético molecular son lo mismo”. Las células son sistemas autopoiéticos de primer orden.  A los sistemas sociales él los define como sistemas autopoiéticos de tercer orden. A los organismos como el humano los designa como sistemas autopoiéticos de segundo orden, en tanto están constituidos como agregados celulares.  “Los seres vivos son redes de producciones moleculares en las que las moléculas producidas generan con sus interacciones la misma red que las produce”. Maturana: Transformación en la convivencia (1999).

¿CUÁL ES EL PROPÓSITO DE ESTA CUALIDAD?

Maturana afirma que la autopoiesis es la propiedad básica de los seres vivos, que son sistemas determinados en su estructura, cuando algo exterior incide en ellos, los efectos dependerán de su estructura en ese momento de su existencia y no del estímulo externo. También para este autor los seres vivos son autónomos, son autoreferentes y actúan como sistemas cerrados en producción continua de sí mismos. Estos sistemas, tal como la célula y los seres vivos mantienen la unión de sus partes y la interacción entre las mismas. Aunque están en un proceso continuo de transformación mantienen su identidad gracias a la auto reproducción de sus componentes.

Como antes se dijo son sistemas cerrado en forma operacional, para distinguirse del entorno, pero abiertos al medio porque intercambian energía.

wikipedia

A esta propiedad autoreferencial por la que los sistemas autopoiéticos luchan por mantener su identidad, subordinando todos los cambios a ella, en patrones circulares de interacción, algunas veces se le ha llamado como “la culebra mordiéndose su cola”. Varney

Sistemas con estructuras diferentes pueden interaccionar en lo que es llamado “Acoplamiento estructural”. Cuando esta interacción es mantenida a lo largo del tiempo, se alcanza un nivel de coherencia y se produce una Coevolución entre ambos sistemas complejos. Scielo

¿POR QUÉ NO SON CONSIDERADOS AUPOIÉTICOS LOS VIRUS?

En su libro The Hidden Connections (2002), Fritjof Capra expone importantes conceptos relativos a la Autopoiesis, que ha sido identificada por Maturana y Varela como la característica clave de la vida. Los límites físicos y la red metabólica son las dos características de la vida celular combinadas en este concepto. Los límites físicos de un sistema de este tipo difieren químicamente del resto del sistema. Mediante el criterio de la autopoiesis podemos distinguir en forma clara entre sistemas vivos y no vivos. Por ejemplo, un virus no puede llamarse autopoyético, pues necesita a la célula para reproducirse. Igual puede decirse de un robot que ensambla otros robots con partes construidas con partes elaboradas por otras máquinas.

Los sistemas vivos son sistemas cerrados organizacionalmente, pero abiertos material y energéticamente, precisan de un flujo continuo de materia y energía con su ambiente para permanecer vivos.

¿HACIA DÓNDE VA LA INVESTIGACIÓN EN ESTE CAMPO?

Este flujo continuo en los sistemas complejos ha sido descrito por Prigogine en la Teoría de las Estructuras Disipativas. Capra continúa  afirmando que si bien todos los sistemas autopoyéticos son estructuras disipativas, no todas las estructuras disipativas son sistemas autopoyéticos. Este tipo de estructuras, aunque no son sistemas vivos, tiene el potencial de evolucionar hacia ese estado, en lo que es llamada “evolución prebiótica”.

El Dr. Pier Lugie Luisi, del Instituto Suizo Federal de Tecnología, en Zurich, y su equipo, pioneros en este campo, han producido vesículas auto replicantes consideradas como mínimos sistemas autopoyéticos.

En el mismo libro, Capra se refiere a la Teoría de la Cognición de Santiago, contribuida también por Maturana y Varela, y que se considera consecuencia teórica directa de la teoría de la Autopoiesis.

La cognición es la actividad involucrada en la autogeneración y auto perpetuación de las redes vivas. Es el verdadero proceso de la vida. Las interacciones de un organismo vivo con su ambiente son interacciones cognitivas.

En estos sistemas autopoiéticos se producen cambios estructurales continuos, pero se mantiene su patrón de organización tipo red, que constituye su identidad general. Los cambios estructurales consisten en creación de nuevas estructuras y nuevas conexiones. El sistema vivo se acopla estructuralmente con su ambiente. Este último actúa como desencadenante del cambio estructural, pero ni lo especifica ni lo dirige. Los sistemas vivos son sistemas autónomos.

Capra continúa diciendo que este acoplamiento estructural es lo que diferencia entre las maneras de interaccionar de los sistemas vivos y los no vivos con su ambiente. Usted puede notarlo con los ejemplos de patear una piedra y de patear a un perro. Se podrá predecir lo que ocurrirá en el primer ejemplo, siguiendo la cadena linear de causa y efecto y la mecánica de Newton, pero no puede predecir con exactitud lo que puede suceder en el segundo ejemplo.

En cuanto a la aplicaciòn del concepto de Autopoiesis en las redes sociales, ha habido mucha discusión sobre ese tema. Maturana y Varela propusieron originalmente que el concepto de autopoiesis fuera restringido a las redes celulares. Otra escuela liderada por el sociologo Niklas Luhman matiene la posición que la autopoiesis puede ser extendida al dominio de lo social. Este autor ha desarrollado la teoría de „Autopoiesis Social“. Sin embargo él mantiene además que los sistemas sociales aunque son autopoiéticos no son sistemas vivos.

Capra sugiere que las organizaciones humanas, como sistemas sociales, pueden presentar grados variables de vida.

De acuerdo a Luhman las Comunicaciones son los elementos de las redes sociales. Ellas son utilizadas por por los sistemas sociales como su manera particular de reproducciòn autopoyética.
CAMBIAR PARA MANTENER LA IDENTIDAD
En su libro Leadership and the New Science (1999), Margaret J. Wheatley sostiene que la Autopoiesis es el proceso fundamental de la vida para crear y renovarse a sí misma, para crecer y cambiar. „Un sistema vivo es una red de procesos en los que cada proceso contribuye a los demás procesos“. „Este proceso no está limitado a un tipo de organismo, el describe la vida misma“. Erich Jantsch dice que cualquier sistema vivo es „una estructura que nunca descansa que constantemente busca su propia auto-renovación“.  Esto define la paradoja de que: Un sistema vivo se produce a sí mismo; el cambiará para preservarse a sí mismo. „ Se llega al cambio únicamente cuando un organismo decide que cambiar es la única manera de mantenerse a sí mismo…

Cada organismo mantiene un claro sentido de su identidad individual dentro de una red mayor de relaciones que le ayudan a forjar su identidad. Cada ser se nota como una entidad separada, pero simultaneamente es parte de un sistema total…Como humanos sobrevivimos únicamente cuando aprendemos a participar en una red de relaciones. La autopoiesis describe un universo en el que todos todos los organismos son capaces de crearse a sí mismos a través del engranaje íntimo con los demás organismos del sistema“.

Fuente de la imagen:

wikipedia

ENLACES INTERESANTES:

Los Sistemas

La Teoría de la Autopoiesis y su Aplicación en las Ciencias Sociales

Humberto Maturana – II Congreso del Futuro

Aportaciones de Maturana y Varela en la Teoria Sistematica.

Heinz von Foerster – Autopoiesis
Autopoiesis and Coevolution

CYBERNETICS AND AUTOPOIESIS THEORY AS A STUDY OF COMPLEX ORGANIZATIONS. A SYSTEMIC APPROACH.

La Comunicacion para Maturana y Varela

Iván Tercero Talavera

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REDES LIBRES DE ESCALA

REDES LIBRES DE ESCALA

scale free network

En las Ciencias de la Complejidad el estudio de la Ciencia de las Redes cada día cobra más importancia. Sus aplicaciones prácticas existen en muchas áreas del diario vivir. Es por eso que considero de mucho interés profundizar en el conocimiento de los diferentes tipos de redes y sus características.

Ahora, presentamos algunos conceptos básicos sobre las Redes Libres de Escala.

DEFINICIÓN DE LAS REDES LIBRES DE ESCALA

Se designa con ese nombre a un tipo especial de Redes Complejas. Poseen muchos nodos,  algunos de ellos con muchos enlaces y otros con pocas conexiones. Los nodos con muchos enlaces han sido llamados “hubs”.

La red fue llamada Libre de Escala por el hecho de que a diferencia de otras redes, ésta  muestra una distribución de grado de ley de potencia libre de escala.

Este tipo de red fue descubierto por Lászlo Barabási y colaboradores, Reka Albert y Hawoong Jeong, de la Universidad de Notre Dame en Indiana, E.U.A., en 1999, al hacer un mapa de la Web. Hallazgos similares fueron hechos por los hermanos Faloutsos (1999) y por Broder (2000).

Red libre de escala

2 LEYES QUE SE APLICAN EN ESTE TIPO DE RED

Estas redes Libres de Escala incorporan dos leyes:

  • la de Crecimiento y
  • la de Enlaces Preferentes.

Crecimiento: significa que por un determinado período añadimos un nuevo nodo a la red.

Enlaces Preferentes: Cada nuevo nodo se conecta a los nodos existentes con dos enlaces. La probabilidad de escoger un nodo determinado es proporcional al número de enlaces que el nodo seleccionado ya tiene.

(Heriot-Watt University)

“En general, encontraron que la probabilidad p(k) de que un nodo de la red estuviera conectado con k nodos era proporcional a k − γ, es decir, sigue una ley de potencias. El exponente γ no es universal, sino que depende del tipo específico de red. Para la mayor parte de los sistemas se encontró que dicho parámetro se encontraba en el rango . Cuando , la varianza de la distribución del número de enlaces por nodo es infinita.”.

wikipedia

EXPRESIÓN GRAFICA DE UNA RED LIBRE DE ESCALA

Este tipo de red, tal como se puede ver en el diagrama de abajo, permanece unida por las muchas conexiones que presentan unos pocos nodos, los llamados “hubs”,

En los diagramas de abajo se pueden ver las diferencias entre una Red al Azar y una Red Libre de Escala.

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Aquí se muestra la distribución en Ley de Potencia de la Red Libre de Escala.
POWER LAW DISTRIBUTION IN A SCALE FREE NETWORK

cmswire

DONDE PUEDEN ENCONTRARSE REDES LIBRES DE ESCALA

Además de las redes de páginas Web, existen otros ejemplos de redes libres de escala, tales como:

  • La red de amistades entre personas.
  • La red de contactos sexuales entre personas.
  • Las redes del crimen organizado.
  • La red de distribución eléctrica.
  • Las redes de comercio internacional.
  • Las redes de citaciones bibliográficas.
  • Las redes de neuronas en los organismos dotados de sistema nervioso
  • Las redes de interacción de proteínas en el metabolismo celular
  • Las redes de caminos.
  • Rutas marítimas y puertos.
  • Aeropuertos.

Red libre de escala

ALGUNAS PROPIEDADES DE LAS REDES LIBRES DE ESCALA

Las redes Libres de Escala son bastante robustas ante fallas y errores aleatorios. Al remover, en forma aleatoria hasta el 80% de los nodos, la red continuaba funcionando. Pero son bastante débiles ante ataques predeterminados. Si se eliminan unos pocos “hubs”, la red se destruye.

Al estudiar las propiedades de libre-escala de la Web se ha visto que unos pocos sitios Web son los que tienen el mayor número de enlaces, y esos son los sitios que atraen más nuevos enlaces. A ese fenómeno se le ha llamado “el vencedor se lo lleva todo”. El modelo generativo de Barabasi y Albert (1999) “el rico se hace más rico”  en el cual cada nueva página Web crea enlaces a páginas Web con una probabilidad de distribución no uniforme, es de los modelos más ampliamente conocidos. Este modelo fue descubierto originalmente por Derek J. de Solla Price en 1965, pero alcanzó popularidad hasta que Barabási redescubrió sus resultados bajo su nombre actual (Modelo BA).

Scale-free network 

Fuente de la imagen:

dichotomistic

ENLACES INTERESANTES:

1. Introducción a las redes complejas.

2. Redes libres de escala.

3. L. Barabási. El hub de las redes complejas.

4. Epidemic spreading in scale-free networks.

5. Scale-free networks.

6. Random & Scale-free networks.

7. Scale free network analysis using Barabasi-Albert Model.

Iván Tercero Talavera

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REDES DE MUNDO PEQUEÑO

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Qué tan lejos está de usted del Primer Ministro de China?

En 1967, Stanley Milgram, psicólogo social, estando en la Universidad de Harvard, realizó un experimento, que ha sido ampliamente difundido en el mundo de las ciencias, y es conocido como el “fenómeno del mundo pequeño”. wikipedia

Este experimento consistió en hacer llegar desde distintos puntos de los Estados Unidos cartas a destinatarios de la ciudad de Boston. Las personas que enviaron las cartas no conocían a los destinatarios finales, y utilizando únicamente a una persona conocida por ellos, deberían cumplir con esa tarea. El requisito era que los participantes solamente podían dirigir la carta a través de su persona conocida, y ésta a su vez deberían cumplir con el mismo requisito. El propósito era averiguar cuántas personas o cuantos pasos eran necesarios para llegar hasta la persona destinataria final de la carta. El resultado fue de un promedio de 5 pasos, o sean 6 personas. Este resultado dio origen más tarde a la expresión “seis grados de separación”, expresión que fue popularizada por una obra teatral en Broadway, y que indica que dos personas cualquiera en el mundo pueden conectarse a lo más por una cadena de 6 personas.

En 1998 dos matemáticos de la Universidad de Cornell, New York,  Steven H. Strogatz y Duncan Watts, demostraron que los “mundos pequeños” no se encuentran solamente entre redes de personas, sino también en redes de tendido eléctrico y en las neuronas del cerebro humano. Para lograr esto lo que se necesita es agregar unas pocas conexiones a los nodos unidos en forma regular a sus vecinos cercanos en una red. El fenómeno se produce por interconexiones entre los grupos. Esto hace que se aumente la velocidad de la comunicación en la red.  (Watts & Strogatz (1998). Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature 393:440-442.)

Tres tipos de Redes

Las redes pueden ser  1) Regulares, cuando los nodos solamente se conectan con sus nodos más cercanos. 2) al Azar, cuando cada nodo se conecta en forma aleatoria con otros nodos. Strogatz y Watts encontraron que bastaba con agregar unas pocas conexiones extra, al azar, en pocos nodos, para aumentar en forma significativa la comunicación en la red. A este nuevo tipo de red le llamaron: 3) Redes de mundo pequeño. 

La mayoría de las redes en el mundo real pueden convertirse en redes de mundo pequeño.

Se realizó un experimento con las conexiones entre actores de cine, tomando como punto central al actor Kevin Bacon. El propósito era encontrar entre todos los actores de Hollywod, la distancia entre uno de ellos y Kevin Bacon, a esa distancia se le llama Número Bacon. Los actores que han trabajado junto con Kevin Bacon en una película tienen un número Bacon 1. Si para llegar a Kevin Bacon, el actor analizado solo tiene que haber trabajado con otro artista que sí trabajó junto a Bacon, el número es 2, y así sucesivamente. Por ejemplo Al Pacino trabajó con Yudie Bank en “Author! Author!, y ésta trabajó con Bacon en “Enormous Changes at the Last Minute”. Luego el número Bacon de Al Pacino es 2. Los números Bacon mayores de 4 son muy raros. Usted puede hacer la prueba en esta página web de “The Oracle of Bacon at Virginia,” un sitio web creado por Brett Tjaden y Patrick Reynolds : oracleofbacon

Ejemplos de Redes de Mundo Pequeño

 Otros ejemplos donde se ha observado este fenómeno son:

La “distancia Web” (número de clics para llegar a cualquier página web) es menor de 19. Y esto es sobre un número mayor de 1,000 millones de documentos que ya existen en la Web.

Las redes sociales, las tecnológicas y las biológicas, presentan este tipo de fenómeno.

La razón por la que ocurre es que los nodos además de estar agrupados presentan también atajos entre algunos de ellos. Esas redes están posicionadas en el borde del caos: son suficientemente regulares para estar agrupadas, y en alguna forma caóticas para promover pocos grados de separación.

Este fenómeno tiene mucha importancia en la diseminación de enfermedades infecciosas, que se hace más rápida en una red de personas, cuando esa red posee un número mayor de conexiones.

 

 Que es Percolación?

Aquí encontramos otro término aplicado en esta nueva ciencia: Percolación. Así se llama el proceso por el cual algo (un fluido, una partícula, una enfermedad) se difunde a través de un medio (un fluido, un laberinto, una red).

Umbral de Percolación, es el valor crítico de un parámetro arriba del cual el proceso de difusión puede completarse.

En las Redes al Azar, el Umbral de Percolación es bajo, en las redes fuertemente agrupadas el Umbral es alto, en las Redes de Pequeño Mundo el Umbral de Percolación se aproxima al de las Redes al Azar: bajo.

Así se explica el por qué los rumores se propagan de una manera tan rápida, y al igual lo hacen las tendencias, o la rápida difusión del VIH/SIDA.

Por todo eso es importante tomar en cuenta la estructura de las redes sociales que nos rodean.

Debemos también recordar que las redes están en una evolución constante, por lo que es de suma importancia continuar el estudio de un fenómeno tan interesante como el que hemos mencionado.  (Franco Zambonelli- Small World Networks)

Efectividad de las Redes de Mundo Pequeño

Las redes de mundo pequeño son muy efectivas pues para la transmisión de información, mientras se mantiene el número de enlaces requeridos en la red en un número mínimo. Esto es debido a la existencia de algunos nodos con muchas conexiones. Esos nodos son los llamados “hubs”.

En sociología, en los grupos de movimientos sociales, las redes de mundo pequeño, que son grupos pequeños y semi-independientes pero orientados a un objetivo general común, se puede observar el funcionamiento de este fenómeno. Es un modelo exitoso para los grupos de protesta. Unas pocas personas en cada grupo conectadas a los otros grupos vecinos, realizan de manera efectiva el propósito de movilización o de adaptación. Allí se aplica la teoría de Afinidad de Grupos. smallworldnetwork

Otro hallazgo importante del experimento de Milgram fue que aproximadamente el 60% de las transmisiones pasaban a través de unas mismas cuatro personas. Esto hace pensar que no estamos realmente todos conectados con cada uno de los demás, sino que existen unas pocas personas que están desproporcionadamente bien conectadas, son “superconectores” que hacen que las demás personas se conecten entre sí.

Los “superconectores” son los que crean atajos que permiten que los recursos y las ideas salten de grupo a grupo, eliminando la necesidad de seguir caminos largos. Pero esto hace a la red potencialmente frágil, pues la eliminación de unos pocos de esos “súper conectores” desbarata la red.

 Qué se está necesitando investigar más en este tipo de Redes

Este fenómeno ha sido objeto de numerosos estudios interdisciplinarios, por científicos de ciencias físicas, sociales, artes, humanidades. Los mecanismos de conectividad / longitud del camino y cohesión / agrupamiento, han sido comunes en casi todos los estudios realizados. Las redes de mundo pequeño en los diferentes sectores estudiados presentan alto agrupamiento y caminos cortos.

La revisión efectuada por Brian Uzzi, Luis AN Amaral y Felix Reed-Tsochas (2007) sugiere que no todos los sistemas sociales son de “mundo pequeño”. Hay otros modos de organización. Se requiere aún más investigación para estudiar las diferencias principales y las relaciones entre las redes de mundo pequeño, las libres de escala, las estructuras comunitarias, etc.

Los resultados de los estudios que intentan relacionar este tipo de redes con el desempeño de las mismas, han sido inconsistentes. Hace falta investigar más sobre los efectos del tiempo y las dinámicas de crecimiento en estas redes. Igual hace falta conocer la influencia de los micro comportamientos sobre las macro estructuras y viceversa, la influencia de entradas y salidas en la red, la interacción entre la calidad y posicionamiento de los miembros de la red, el peso de los enlaces, la evolución y cambio en los enlaces y sobre la heterogeneidad de los mismos. EuropeanManReview

FUENTE DE LA IMAGEN: (pages.physics.cornell.edu)

ENLACES INTERESANTES:

RED DE MUNDO PEQUEÑO

Redes complejas

The Ubiquity of Small-World Networks

THE SMALL WORLD PHENOMENON

Iván Tercero Talavera

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CIENCIA DE LAS REDES

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A pesar de que las tecnologías para redes se han venido desarrollando y utilizando desde hace varios años en diferentes sectores de la sociedad, los conocimientos científicos sobre las redes están todavía en su fase inicial. Así lo deja ver el libro Network Science (2006),  publicado por la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos.

La palabra que mejor puede describir nuestra sociedad del Siglo XXI es “conectada”. Son las redes de electricidad, agua, gas, televisión por cable, teléfono, e-mail, Internet, las que facilitan el funcionamiento en nuestros hogares y nos permiten comunicarnos unos con otros. Otros aspectos, también fundamentales en nuestra existencia, como la transmisión de enfermedades, la actividad de los sistemas biológicos, del cerebro, el funcionamiento de los sistemas de salud, del manejo de las finanzas, de la adquisición de mercaderías, y de nuestra presencia en organizaciones sociales de diversa índole, también hacen uso primordial de los conceptos de Redes.

 

DONDE SON VISIBLES LAS REDES

 

Las redes las podemos observar en casi todos los campos de la sociedad. Así vemos la red de transporte aéreo, las carreteras, vías férreas, la red de transporte marítimo, las redes de tendido eléctrico, redes de distribución de agua, redes de suministro, redes financieras globales, sistemas telefónicos e Internet. También están las redes genéticas, metabólicas, nuestros cuerpos humanos, colonias de hormigas, manadas, redes de alimentos, cuencas hidrográficas, y la red ecológica global de la propia Tierra. En el área social encontramos los gobiernos, negocios, universidades, clubes sociales, sistemas de escuelas públicas y privadas, y las organizaciones militares.

La existencia de redes es visible también en el funcionamiento actual del crimen organizado que afecta profundamente las actividades económicas y políticas en el mundo.

A pesar de la gran importancia que las redes tienen en el funcionamiento general de la sociedad todavía no existe hoy un conocimiento científico suficiente para construir redes totalmente robustas y efectivas.

La ciencia de las redes consiste en “el estudio de representaciones de redes de fenómenos físicos, biológicos y sociales, orientado a modelos predictivos de estos fenómenos”.

Es un tema de sumo interés tanto en el campo civil como el militar.

CUALES SON LOS PRINCIPIOS QUE GOBIERNAN LAS REDES

En su “Introduction to Social Network Theory” (2004), Charles Kadushin ofrece una serie de conceptos básicos para entender las redes sociales. De acuerdo a este autor:

Una red es, básicamente,  un conjunto de relaciones. Una red contiene un conjunto de objetos (nodos) y una descripción de las relaciones entre ellos.  La red más sencilla consta de dos objetos y una relación que los enlaza.

La relación puede ser direccional, en un solo sentido, o no direccional. Si la red tiene más de una relación,  se llama “múltiple”.

Entre los nodos pueden haber flujos e intercambios. La distancia entre nodos, está dada por el número de “pasos” que hay que dar para llegar de un nodo a otro. Las redes sociales pueden ser egocéntricas, cuando están conectadas con un nodo único, por ejemplo: mis buenos amigos; socio-céntricas,  son redes en una caja, ej. Los niños de un salón de clases, los funcionarios de una organización. Y también pueden ser abiertas cuando no tienen fronteras claramente delineadas, por ej. La élite de Estados Unidos, o las conexiones entre corporaciones.

En cuanto a las Conexiones, las redes presentan lo siguiente:

Propincuidad: Estar en el mismo lugar al mismo tiempo. Si todas las otras condiciones son semejantes hay mayor posibilidad de un nodo de conectarse con otro cuando más cercano esté.

Homofilia. Tener uno o más atributos sociales communes. Los pares de nodos son homófilos si la semejanza entre sus características es mayor de lo esperado en la población de la cual ellos proceden.

A mayor homofilia, mayor posibilidad de que dos nodos se conecten.

Individuos o grupos con relaciones homófilas tienen mayores posibilidades de compartir actitudes similares.

Distancia entre los nodos. Está determinada por el tamaño de la zona de primer orden de los nodos de la red, el grado de traslape entre miembros de la red en esa zona, barreras entre los nodos, y la acción ejercida por los nodos.

Los nodos enlazados directamente con el nodo focal, se considera que están en la zona de primer orden.

El número de individuos en un ambiente interpersonal varía de 300 a 5,000 personas.

Los experimentos hechos por Stanley Milgram en 1960s estimaron en 6 los pasos necesarios para llegar a cualquier persona en los Estados Unidos, es decir conexión a través de 5 individuos. De aquí viene la frase de “seis grados de separación”.

Aunque en principio puede haber un número infinito de zonas, el impacto de cada zona en un individuo declina exponencialmente. Después de la tercera o cuarta zona los nodos tienen muy pocos efectos en el individuo o estructura focal.

A la relación entre dos nodos se le llama “diada”. Hay 4 tipos de relaciones: ninguna, A se relaciona con B, B se relaciona con A, y A y B se relacionan uno con el otro. A esto último se le llama reciprocidad o mutualidad.

En el caso de tres entidades, existe un Estado de Balance si todas las tres relaciones son positivas, o si dos son positivas y una es negativa.

Cuando la Centralidad y de ello, la independencia están distribuidas en forma pareja, no habrá líder, y habrán muchos errores, alta actividad, organización lenta y alta satisfacción (Leavitt 1951).

Los “lazos débiles” facilitan el flujo de información entre partes distantes de una red. Los “lazos débiles” ayudan a integrar los sistemas sociales.

Una vez que se alcanza cierto nivel de un fenómeno en una red, todos los nodos participan en el comportamiento o fenómeno referido. A eso se le llama “umbral” o “tipping point”. La acción depende no del socio inmediato sino del número de nodos en la red que han adoptado el comportamiento o atributo.

 Densidad, se refiere al número de conexiones directas o indirectas dentro de un grupo.

Los nodos que tienen patrones similares de relaciones con otros nodos tienden a agruparse. A esto se le llama similitud estructural.

La red es sobre relaciones y flujos, no sobre los atributos de los nodos. En las estructuras core / periferia, la valoración de los atributos es debida a la estructura.

Un “círculo” no tiene fronteras muy definidas ni liderazgo formal. Es más que todo una región muy densa en una red. Los nodos no necesariamente están ligados directamente.

Entre mayor es el número de círculos sociales intersectantes de los cuales es miembro un nodo, mayor es el capital social del nodo.

Fuente de la imagen: second-thread-of-the-new-business-paradigm

ENLACES INTERESANTES:

EL PODER DE LA CIENCIA DE LAS REDES

The structure and function of complex networks

NETWORK SCIENCE

Origins and Applications of Network Science

Iván Tercero Talavera

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FRACTALES

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FRACTALES

Las ciencias de la Complejidad y el Caos tienen su propia geometría: la geometría Fractal.

¿DÓNDE SE ORIGINÓ EL TÉRMINO?

En la geometría clásica las formas son líneas y planos, círculos y esferas, triángulos y conos. Pero para comprender la complejidad, esas formas no son las adecuadas. Las nubes no son esferas, las montañas no son conos, el rayo no viaja en línea recta. El universo de la complejidad es irregular, escabroso, quebrado, enredado, enroscado, entretejido.

(CHAOS. James Gleick.)

Fue Benoit Mandelbrot, un matemático francés, de origen polaco, quien creó este término en 1975, derivándolo del latín “fractus” que tiene similaridad con “fractura” y “fracción”. Irregulares y fraccionales son las dimensiones utilizadas por Mandelbrot para construir figuras geométricas de estructuras que constan de fragmentos con orientación y tamaño variable, pero de aspecto similar.

Se afirma que la idea de los fractales se originó en 1890 por el científico francés Henri Poincare, se continuó por otros dos matemáticos franceses, Gastón Julia y Pierre Fatou, 1918, y renovado por Mandelbrot en 1974, éste último es considerado como el padre de la geometría fractal.

¿CÓMO ES UN FRACTAL?

A grandes rasgos podríamos definir un fractal como una figura geométrica con una estructura muy compleja y pormenorizada a cualquier escala.

Los fractales son autosemejantes, una pequeña sección del fractal se ve como una réplica a menor escala de todo el fractal.

 Las montañas, nubes, rocas de agregación, galaxias y otros fenómenos similares son similares a los fractales.

No es posible medir con exactitud la longitud de la línea de la costa, bahías y penínsulas revelan cada vez sub-bahías y sub-penínsulas, “hasta que se llega a la escala atómica, cuando el proceso llega al final. Tal vez.”

Los fractales presentan el resultado paradójico de longitud infinita en un espacio finito.

Un fractal presenta a menudo las siguientes características:

  • Posee fina estructura en arbitrariamente pequeñas escalas.
  • Es demasiado irregular para ser descrito fácilmente por el lenguaje de la geometría Euclidiana.
  • Es auto-similar.
  • Posee dimensión de Hausdorff, que es mayor que su dimensión topológica.

 WIKIPEDIA

 ¿DÓNDE SE ENCUENTRAN LOS FRACTALES?

Los estudios de Mandelbrot de patrones irregulares en procesos naturales y su exploración  de formas infinitamente complejas le hicieron posible identificar la Auto-similaridad. Esta es una cualidad visible en los fractales.

Las descripciones de los fractales han encontrado su aplicación en muchos problemas relacionados con superficies en contacto unas con otras. En la naturaleza, en el cuerpo humano, los fractales son evidentes: los vasos sanguíneos, la superficie del tracto digestivo, los alvéolos pulmonares, el sistema urinario, los conductos biliares, la red de fibras cardíacas especiales que conducen la corriente eléctrica que hace contraerse a las fibras musculares del corazón. Gracias a su peculiar geometría estas estructuras permiten que esos elementos posean la máxima superficie en el menor espacio posible.

La generación de bellos y sorprendentes dibujos de geometría fractal por computadora ha contribuido a la popularización de este interesantísimo aspecto de las ciencias de la complejidad y el caos.

¿CÓMO SE PUEDEN GENERAR LOS FRACTALES?

Los fractales se generan mediante iteraciones, repeticiones, de un patrón geométrico fijo.

Si usted desea aprender a generar fractales, puede consultar esta página: (WIKIPEDIA )

Iván Tercero Talavera

ENLACES INTERESANTES:

Naturaleza Fractal. Geometría Sagrada y Números

The Fractal Geometry of Intersubjectivity

A healthy heart is a fractal heart

 FUENTE DE LA IMAGEN:

taringa.net

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