Una nueva forma de describir las conexiones en los sistemas del mundo real, como las redes alimentarias o las redes sociales, podría conducir a mejores métodos para predecirlas y controlarlas.

Según una investigación publicada en la revista PNAS por matemáticos de la Universidad de Birmingham, mapear las jerarquías y también la incoherencia dentro de un sistema nos permitirá predecir los puntos fuertes y débiles del sistema.

Comprender cómo funcionan estas conexiones es crucial de muchas maneras diferentes, por ejemplo, saber cómo se propagará una enfermedad a través de una población, o si cada punto en una red de comunicaciones está ‘en el circuito’.

Los matemáticos se refieren a los sistemas del mundo real como estos como « redes dirigidas » porque las conexiones generalmente fluyen en una dirección específica. En las redes alimentarias, por ejemplo, la biomasa generalmente se moverá hacia arriba desde las plantas, a través de los herbívoros y hacia los depredadores del ápice. Las redes están fuertemente conectadas si es posible moverse por la red sin ignorar la direccionalidad.

Si una red es perfectamente « coherente », con distintos niveles tróficos como plantas, herbívoros y carnívoros, no puede estar fuertemente conectada. Sin embargo, la mayoría de los sistemas del mundo real no son ni perfectamente coherentes ni completamente incoherentes, sino que se encuentran en algún punto intermedio. En una red alimenticia, por ejemplo, esto podría ocurrir debido a los animales omnívoros que comerán plantas y otros animales.

Los investigadores descubrieron que era posible utilizar esta incoherencia trófica para estimar el punto en el que una red se vuelve fuertemente conectada. Demostraron que el método funciona para cualquier tipo de red, incluidas las de neuronas, personas, especies, metabolitos, genes y palabras, entre otras.

Niall Rodgers, autor principal del artículo, dijo : « Nuestro enfoque abre nuevas posibilidades para comprender todo tipo de redes diferentes que se encuentran regularmente en la sociedad. Un brote de enfermedad, por ejemplo, podría considerarse como una red conectada por la propagación de bacterias a través de una población. Comprender dónde se encuentra en esa red y si la conectividad es fuerte o débil podría ser crucial para tomar decisiones sobre el control de infecciones ».

Samuel Johnson, autor principal del artículo, agregó : « Este enfoque de modelado también podría usarse para interrumpir las redes, porque se pueden enfocar los puntos en los que la conectividad se fortalece. Los neurólogos, por ejemplo, podrían encontrar nuevas formas de tratar la epilepsia identificando conexiones específicas responsables de mantener las convulsiones ».