Un modello di rete complessa basato sulle proprietà geografiche e le caratteristiche delle comunità. Studio pubblicato su PLoSone il 29 maggio 2012.

Le due comunità territoriali del Nord e del Sud Il costo di creazione e di mantenimento delle reti presenti nello spazio reale è generalmente associato alla lunghezza dei collegamenti. Le reti elettriche, le reti di distribuzione e di raccolta di acque potabili e sporche, le linee dei trasporti, le reti informatiche. In tutti questi casi, come in altri legati alla biologia e alle neuroscienze, ogni nodo è descritto dalle sue coordinate, ma ha in generale altre caratteristiche. Nel caso degli individui, si possono sceglieri svariati indicatori culturali, geografici, linguistici o socio-economici. Per le reti reti elettriche il parametro può essere la tensione.
Nel caso delle comunità ci si avvale degli studi sulle reti complesse. Se nel mondo reale la comunità può essere definita come un gruppo di elementi di rete dotati dello stesso valore di ad esempio di età o di ubicazione geografica o di lingua, nei social networks può essere il dominio Internet. A livello più quantitativo una comunità può essere pensata come un insieme di nodi più densamente collegati tra loro che con il resto della rete.
Il caso esaminato in questo lavoro riguada la probabilità di ottenere un collegamento, la quale dipende sia dalle caratteristiche che dalle dimensioni spaziali. L'elemento significativo della discussione è dunque la correlazione tra spazio e caratteristiche: il modo in effettuerà il rilevamento della comunità fornirà le regole per disciplinare la natura e l'esistenza di queste correlazioni.
Il lavoro di Federica Cerina, Vincenzo De Leo, Marc Barthelemy, Alessandro Chessa consiste nel costruire un modello di rete artificiale in grado di indagare l'effetto di queste correlazioni. Il modello scelto genera dei grafici che mescolano le proprietà geografiche e le caratteristiche. In letteratura molti altri modelli reticolari spaziali sono stati introdotti per cui i nodi sono collegati tra loro tramite una certa regola spaziale.
Andrea Mameli www.linguaggiomacchina.it 29 maggio 2012


Spatial Correlations in Attribute Communities, in: PLoS ONE 7(5): e37507. doi:10.1371/journal.pone.0037507
Authors Federica Cerina1,2 Vincenzo De Leo2,3 Marc Barthelemy4 Alessandro Chessa1,2,5
Affiliations 1) Department of Physics, University of Cagliari; 2) Linkalab, Complex Systems Computational Laboratory, Cagliari; 3) CRS4 Bioinformatica, Pula (Cagliari); 4) Institut de Physique Théorique (IPhT), CEA, CNRS-URA, France; 5) Institute for Complex Systems, CNR UOS Department of Physics, University of Rome Sapienza, Roma.
Abstract Community detection is an important tool for exploring and classifying the properties of large complex networks and should be of great help for spatial networks. Indeed, in addition to their location, nodes in spatial networks can have attributes such as the language for individuals, or any other socio-economical feature that we would like to identify in communities. We discuss in this paper a crucial aspect which was not considered in previous studies which is the possible existence of correlations between space and attributes. Introducing a simple toy model in which both space and node attributes are considered, we discuss the effect of space-attribute correlations on the results of various community detection methods proposed for spatial networks in this paper and in previous studies. When space is irrelevant, our model is equivalent to the stochastic block model which has been shown to display a detectability-non detectability transition. In the regime where space dominates the link formation process, most methods can fail to recover the communities, an effect which is particularly marked when space-attributes correlations are strong. In this latter case, community detection methods which remove the spatial component of the network can miss a large part of the community structure and can lead to incorrect results.

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