memetics + networkology = emergence

Networkológia

In alapok on 2010/09/25 at 03:28

A hálózati elmélet, mint tudomány fejlődéséről izgalmas leírásokat olvashatunk pl. Barabási Albert-László vagy Mark Buchanan ismeretterjesztő műveiben, amelyben bemutatják, hogy az Erdős-Rényi féle véletlen gráfok evolúciója során hogyan jutottunk el az Internet alapstruktúráinak megértéséig. Ha koktélpartit szervezünk 100 ismeretlennek, Erdős Pál és Rényi Albert híres elmélete szerint megérkeztük után hamarosan 30-40 darab 2-3 fős csoport alakul ki, majd 30 perc alatt kialakul a hálózat – mindenkinek lesz legalább egy ismerőse, egy kapcsolata, amely a hálózathoz kapcsolja.

A hálózat tudomány történelme Stanley Milgramtől Mark Granowetteren és De la Sola Pool – Kochen pároson át a Watts-Strogatz pároson keresztül Barabási és szerzőtársai munkásságán át halad, akik döntő lépést tettek a Granowetter által azonosított ún. weak linkek, azaz gyenge kapcsolatok által meghatározott ún. kicsi világok hálózati modellezésében. De a társadalmi hálózat már régóta izgatja a vegyészeket is (pl. Mimkes), akik a kötés-metaforákkal operálnak.

Az utóbbi években jó néhány kutatás foglalkozott a különféle társadalmi jelenségek hálózatban való terjedésének modellezésével, amellyel a korábbi, az 50-es évek óta folyó diffúziós kutatások aggregát adatkezelési modelljei mellett izgalmas elemzési alternatívát nyújtanak. A mémek gazdáinak, a társadalmi csoportokba szerveződött egyének hálózatainak megértésével a memetikai elemzések is új alapokra helyezhetőek.

A kutatások tanulsága szerint a networkök tulajdonságainak megismerése terén elég lehet, ha az egyik jelenség működését megértjük az egyik környezetben, hogy következtethessünk a másik környezetben lévő networkben lezajló folyamatokra. Barabási és kutató csoportja hasonlóságokat fedezett fel az élő szervezetek sejtjeinek hálózata, az internet, az internet infrastruktúrája és a társadalmi hálózatok között is.

A korábbi random network elméletekkel szemben Barabásiék a network struktúrákban hatványeloszlást (power law graph) ismertek fel. A random eloszlás egy érték körül szóródó értékeinek harang-görbéjével szemben például a weboldalak link-kapcsolata, de ugyanígy az internet mögöttes infrastruktúrájának képe egy arisztokratikus hálózatot mutatott, sok végpontot kevés kapcsolattal, és kevés központot rengeteg link-kapcsolattal. A kutatók magyarázata szerint a növekedés és preferential attachment, azaz az új kapcsolatok létrejöttének nem random eloszlása hozza létre ezeket a struktúrákat úgy az interneten, mint a természetben.

A növekedés és a preferenciális kapcsolódás akkor is lehet a network képződés alapja, ha maga a network nem, vagy nem nagyon növekedik. Adott esetben akár régóta állandó csoportokról is lehet szó, baráti körökről, ahol a már kialakult csoport szabályok közel állandóak, nagyon nem változnak.

Ez a hatványfüggvény eloszlás, ami később Chris Anderson keresztségében a long tail nevet is megkapta a mémszférát mélyen meghatározza. Ezen a függvény az a pálya, amin “szeretnének” a mémek jobbról balra feljebb jutni, a végekről a mainstreambe.