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  • Actualidad científica
  • 25/03/2013

Sistemas complejos

Física de las reuniones sociales

Un modelo muy sencillo logra predecir los patrones de movilidad de las personas que toman parte en un evento colectivo.

Physical Review Letters

Dinámica social en una reunión: Los puntos azules representan a los individuos que interaccionan en ese momento (por ejemplo, aquellos que están charlando). Cada uno de ellos queda caracterizado por un «parámetro de atractivo» que mide su capacidad para despertar el interés de sus vecinos. Todos los sujetos activos proceden de acuerdo con un camino aleatorio condicionado en el que la probabilidad de avanzar en una dirección arbitraria se ve disminuida por el parámetro de atractivo del más interesante de sus vecinos. [De: «Modeling human dynamics of face-to-face interaction networks». M. Starnini et al.; arXiv:1301.3698]

¿Qué principios rigen los desplazamientos de un grupo de personas en un evento social? En una fiesta, por ejemplo, los individuos entran y salen, deambulan por el recinto y se detienen a charlar un tiempo más o menos largo con unos y con otros. ¿Cabe modelizar dicho comportamiento? En un principio podríamos pensar que no, ya que no parece que la dinámica de un grupo de científicos en un congreso tenga mucho que ver con la de los niños que juegan en el patio de un colegio. Durante los últimos años, sin embargo, varios estudios han puesto de manifiesto que los patrones que rigen la movilidad humana siguen una serie de leyes estadísticas comunes. Ciertas distribuciones, como las que caracterizan a la duración promedio de la interacción entre dos agentes o el tiempo que transcurre entre dos encuentros, parecen obedecer leyes matemáticas universales.

En un artículo que acaba de ser aceptado para su publicación en Physical Review Letters, M. Starnini y R. Pastor-Satorras, del departamento de física e ingeniería nuclear de la Universidad Politécnica de Cataluña, y A. Baronchelli, del laboratorio de modelización de sistemas biológicos y sociotécnicos de la Universidad Nororiental de EE.UU, han propuesto un modelo muy sencillo que predice con gran éxito las leyes estadísticas de estos «gases de personas». Los resultados revisten utilidad en áreas tan variadas como la predicción de los patrones de tráfico en una ciudad, el estudio de los mecanismos de propagación de epidemias o la difusión de rumores.

Según explican los investigadores en su artículo, la mayoría de los intentos previos por reproducir las leyes de movilidad humana se habían basado en mecanismos cognitivos. Su modelo, en cambio, evita entrar en cualquier consideración de esa clase. Sus únicos supuestos son básicamente dos: por un lado, cada individuo presente en una reunión queda caracterizado por un «parámetro de atractivo», un número entre 0 y 1 que mide el grado de interés que dicho sujeto despierta entre los demás asistentes; por otro, los agentes se mueven siguiendo un camino aleatorio (similar al que rige la difusión de las partículas microscópicas suspendidas en un líquido, por ejemplo) en el que la probabilidad de continuar avanzando se ve disminuida por el parámetro de atractivo del individuo más interesante de todos cuantos se hallan en las proximidades. En otras palabras, si en una fiesta estamos hablando con dos personas de atractivo 0,1 y 0,6, nuestra probabilidad de continuar en una dirección cualquiera será igual a 1–0,6 = 0,4.

A fin de contrastar su modelo con resultados emprícos, los investigadores se sirvieron de los datos proporcionados por la colaboración internacional SocioPatterns. Este proyecto interdisciplinar persigue monitorizar las dinámicas sociales de esta clase de eventos mediante experimentos en los que a los participantes se les dota de dispositivos de radiofrecuencia que permiten registrar sus movimientos en tiempo real. En este caso, los datos empleados por los investigadores incluían el comportamiento de los asistentes a dos conferencias científicas, pacientes y personal sanitario en un hospital, y alumnos de un instituto de enseñanza secundaria. Según los autores, las leyes estadísticas que se derivan de su modelo de camino aleatorio condicionado se muestran robustas frente a las variaciones de los parámetros que definen el modelo.

Más información en Physical Review Letters y SocioPatterns.org. Una versión del artículo técnico se encuentra disponible en arXiv.

—IyC