Conectividad entre usuarios

Los sistemas caracterizados por la libertad o invarianza de escala exhiben determinadas características, estructurales y dinámicas, que les ha merecido una gran atención en el ámbito científico de la última década. Entre esas características cabe destacar:

(a) La libertad de escala significa que no existe una escala característica en la red. Dicho de otro modo, los nodos de la red son altamente heterogéneos. Muchos nodos tienen poca conectividad (han emitido o recibido pocos mensajes), mientras que unos pocos tienen altísima conectividad. Este mecanismo también se refleja en el hecho que la mayor parte de la información (más del 50%) se genera por apenas el 10% de los usuarios. Al final la información llega a toda la red a través de otros usuarios que a su vez la envían a sus contactos, y así sucesivamente hasta alcanzar un gran porcentaje de la red social. Este mecanismo, contrario a lo que pueda parecer, es muy eficiente.

(b) La existencia de nodos super-conectados (hubs), es decir, agentes que reciben gran cantidad de mensajes, implica a su vez que la información se emite de manera descentralizada, pero se recibe de forma centralizada. Los hubs dominan la dinámica de difusión de la información (típicamente, en cualquier sistema complejo los nodos-hub gobiernan las dinámicas, sean éstas de difusión de información, de señalización, de contagio...).

(c) Las redes libres de escala son redes robustas: la desaparición de una parte importante del sistema (por ejemplo, fallos en la conexión a internet que impida operar en las redes sociales a múltiples usuarios) no afecta el rendimiento dinámico del sistema. Asimismo, estas redes son frágiles si los nodos afectados son justamente los hubs.

(d) Muchos estudios, en distintos ámbitos científicos (de biología hasta la informática) demuestran que las redes libres de escala son dinámicamente eficientes. Su inherente heterogeneidad las habilita para ser especialmente eficaces en la difusión de epidemias (ya hablemos en el campo de la medicina -gripe, SIDA, etc; o en el campo de la informática -malware, marketing viral, etc). Ciñéndonos al movimiento 15M y su reflejo en las redes sociales: no es necesario enviar mensajes a muchos contactos para que el sistema entero se mantenga informado; más bien, fruto justamente del proceso emergente auto-organizado, es suficiente con hacer fluir la información por algunos agentes-clave (los hubs) para que ésta alcance a todo el sistema. Eso genera una jerarquía en el procesamiento de la información (ver figura), que paradójicamente se alejan de los mensajes asamblearios-igualitarios que se lanzan desde la movilización (el sistema favorece la emergencia de “autoridades” o líderes). La emergencia de "autoridades" (hubs) tampoco responde a ninguna planificación, más bien forma parte del proceso evolutivo "no dirigido" del propio sistema: son las motivaciones personales de cada usuario las que rigen su decisión sobre a quién enviar su mensaje; tales motivaciones seguramente responden a su deseo de que el mensaje alcance al máximo número de usuarios posibles. Como puede verse, la emergencia de hubs se retro-alimenta.

Viendo las distribuciones de conectividad uno puede darse cuenta de que, efectivamente, el movimiento 15M encaja dentro de la definición de red libre de escala (las distribuciones de conectividad -mensajes enviados y recibidos- están representadas en escala logarítmica; su forma de recta indica desde el inicio del movimiento la libertad de escala). Todo lo mencionado anteriormente sugiere que el movimiento es altamente complejo. Complejidad, auto-organización, libertad de escala: los datos parecen desmentir aquellas informaciones que han apuntado, en las últimas semanas, a que el movimiento es dirigido o ha sido planificado por determinadas posiciones políticas. Un fenómeno de este calibre no parece poder planificarse para que resulte en una estructura que encaja tan bien en lo que podemos clasificar como sistema complejo.

Es interesante destacar que esta particular estructuración del movimiento no es exclusivo de éste. De hecho, podemos encontrar múltiples ejemplos en que la misma "huella" de auto-organización se observa también. Más aún, muchos de ellos escapan totalmente a la acción del ser humano:

  • Ámbito biológico: redes corticales (interacción entre áreas en el córtex cerebral) y neuronales (conectividad sináptica, i.e. entre neuronas), redes de regulación genética (interacciones entre segmentos de ADN)
  • Ámbito tecnológico: redes de transporte de energía eléctrica (power-grid), redes de transporte aéreo.
  • Ámbito social: redes de correo electrónico, redes de colaboración científica.
  • Ámbito cognitivo: redes semánticas (redes de palabras enlazadas según su relación sintáctica, similitud semántica o proximidad en grandes muestras de texto o datos psicolingüísticos).
Evolucion de la distribucion del numero de mensajes enviados y recibidos. En el momento final (D+10), Los exponentes γ son:
Recibidos: P(k_in) = k^(-2.15)
Enviados: P(k_out) = k^(-3.38)
Obsérvese que para los recibidos el exponente está en el intervalo 2 < γ < 3, mientras que para los enviados es γ > 3. Ello quiere decir que los recibidos están dentro del régimen "genuino" de scale-free network, con las implicaciones dinamicas que ello tiene; mientras que para el caso enviados ésta se acerca ya a una exponencial.