network blog

Régóta vitatéma, hogy vajon melyik a jobb, ha az amerikai katonák maradnak Afganisztánban, vagy ha inkább kivonják a seregeket. Ez a kérdés most már független attól, hogy jó ötlet volt-e egyáltalán bevonulni.

A most következő hálózati megjelenítés szerzői szerint a kérdés nem annyira arról szól, hogy mi a jobb megoldás, hanem hogy milyen lehetséges kimenetelei lehetnek e megoldásoknak. Mivel szerteágazó és összekapcsolódó lehetséges kimenetelekről van szó, egy hálózati vizualizáció sokat segíthet a lehetőségek megértésében. Ezt láthatjuk ezen az oldalon, a lenti képre kattintva pedig megnézhetjük a teljes képet (igen nagy felbontásban).

Mindig érdekes kérdés, hogy egy adott személlyel kik a közös ismerőseink, ha felfedezünk ilyeneket el lehet merengeni, hogy vajon honnan ismerik egymást. Sok közösségi portál felsorolja az oldalsávban, hogy kiket ismerünk mindketten - ha az illető profiljára tévedünk. De a Facebook Social Graph applikációja vizualizálja is barátaink szövevényes hálózatát, nem kell az egyes személyek oldalain tájékozódnunk külön-külön. Kapcsolatainkat klaszterekbe is szervezi (a nagy rózsaszín körök), aszerint, hogy milyen sűrű az adott részgráf (ki-kit ismer), így ráismerhetünk egyetemi évfolyamtársaink, családtagjaink vagy munkatársaink csoportjaira is és meglepő ismeretségi kapcsolatokat fedezhetünk fel.

Természetesen az ábrán saját személyünk nem jelenik meg, hiszen elrontaná a szép mintázatot és roppant én-központúvá válna a háló. Ha az egeret az egyes emberek fölé visszük a program megvastagítja  a közös kapcsolatokat jelentő vonalakat. Kellemes böngészést!

Génjeikbe van kódolva, hogy kikkel barátkozunk – állítja Nicholas Christakis, James Fowler és Jaime Settle nemrégiben publikált  cikke.  A tanulmány szerint a velünk született genetikai variációk befolyásolják, hogy kik a barátaink. A szerzőknek nem ez az első, kisebb port kavaró tudományos cikke, ahol a kapcsolati hálókat elemezve próbálnak meg biológiai és egészségügyi összefüggéseket gyártani. Korábban jelent meg tanulmányok az elhízás emberről-emberre való terjedéséről és a dohányzásról való leszokásban lejátszódó hálózati hatásról is.

Két adatbázison, körülbelül 14 500 ember genetikai adataiból és az általuk megnevezett barátokból felépített hálózat alapján hat különböző genotípust vizsgálták, abból a szempontból, hogy a kérdezettek és barátaik genetikai állományai mennyire hasonlóak.  A baráti kapcsolatok térképét genotípusok szerint rendezték,  ez alapján azt találták, hogy az egyik genotípus (DRD2) pozitívan  és egy másik pedig negatívan (CYP26) korrelál különböző társadalmi változókkal.  Az egyik gén vonzza az azonos érdeklődésű embereket, míg a másik pont taszítja és ennek hatására inkább „kiegészítőnk” társaságát keressük.  Az eredményeket nem lebecsülve, de átfogalmazva, régi népi bölcsességek köszönnek vissza; „Madarat tolláról, embert barátjáról”  és „Az ellentétek vonzzák egymást”. 

A génbarátok hálózata

Niels Willems igen érdekes, organikusnak ható vizualizációt készített a holland és belga kikötőkből induló hajók útvonalairól. A haladó hajók pozíciójából készítettek hálózatokat, melyeken jól látszanak a főbb útvonalak, az aránytalanul eloszló forgalom, valamint az olyan potenciális veszélyhelyzetek is, mint a főbb útvonalakon túlságosan lassú tempóval keresztülhaladó hajók. Látszik a különbség továbbá a kereskedelmi és a szervíz célú hajózási útvonalak között.

A teljes cikk, mely igen nagy képeket is tartalmaz, itt olvasható.

A Wheresgeorge.com nevű oldal felhasználói megjelölnek egy egydollárost, majd ha valaki talál egy ilyet és beírja az oldalra, hogy melyiket és hol kapta meg, úgy nyomon követhető a papírpénz mozgása az Egyesült Államokon belül. A pénzek mozgásából következtethetünk az emberi helyváltoztatás hálózatára.

Thiemann és szerzőtársai kutatásuk során arra voltak kiváncsiak, hogy milyen hálózatot alkot e (több mint 11 millió bankjegyből álló) pénzmozgás, valamint arra, hogy e hálózat alapján meghatározhatóak-e az emberi helyváltoztatás által létrejött "valódi" határok, vagyis régiók.

A kutatásról és a létrejött hálózatról itt láthatunk egy videót.

A statisztikai módszerekkel meghatározott határok minden lefuttatásnál kicsit máshol helyezkedtek el, azonban egyes határok gyakran ismétlődtek. Ezen a képen láthatjuk őket, ahol a vastagabb vonalak a gyakrabban meghatározott, tehát "élesebb" határokat jelölik. E határok néha fedik az államhatárokat (pl. Arizona), máskor viszont kettészelnek államokat (pl. Pennsylvania).

Végül pedig nézzünk meg egy képet a hálózatról (rákattintva még nagyobb felbontásban láthatjuk):

Potenciálisan igen hatékony, de személyiségi jogi szempontból annál aggályosabb módszerekkel fogtak el egy amerikai sorozatgyilkost. Eredetileg az öccsét fogták el egy ettől független ügy kapcsán, és DNS mintát vettek tőle. Ezt a mintát hasonlították össze egy adatbázisban az összes keresett bűnözőtől szerzett DNS mintákkal, és kiderült, hogy a férfi génjei nagy hasonlítanak azokra a génekre, melyeket az említett sorozatgyilkos hagyott maga után.

A rendőrök ezután felrajzolták a férfi családi hálózatát, és elkezdték megfigyelni (többek között?) a férfi testvérét. Egy eldobott pizzaszeletből vett DNS mintából kiderült, hogy az őrizetbe vett férfi bátyja a "Grim Sleeper" elnevezésű sorozatgyilkos, akit ezután el is fogtak.

Amennyiben minden bűntettnél, ahol ez lehetséges, vesznek DNS mintákat, és ezeket egységes adatbázisban rögzítik, valamint minden elkövetőtől (akár kisebb bűntények esetében is) vesznek DNS mintát, úgy igen sok elkövetőt lehetne megtalálni. A dolog logikája az, hogy az elkövető családtagjai, hasonló életkörülményekből (vagy akár génekből) következően nagyobb eséllyel lesznek szintén bűnözők.

Sokakat zavarhat az ilyen módszerek használata, ugyanis ebből kifolyólag egy sor teljesen ártatlan embert követ és figyel meg a rendőrség.

Egy, a módszerről szóló cikk olvasható itt.

Rendőrségi tudósítás (videó) itt.

Első ránézésre úgy tűnhet, hogy minden levélnek hasonló erezete van. Ha azonban közelebbről vesszük őket szemügyre, látni fogjuk, hogy anyagcsere hálózaataik különbözőek. Egyes növények, mint például a ginkgo biloba (páfrányfenyő) leveleinek érhálózatában nincsenek hurkok. Vagyis minden sejthez egyetlen ér juttatja el a tápanyagot. Ha a levelet sérülés éri, úgy jelentős része elesik a tápanyagtól és elszárad.

Ez a videó mutatja, hogy mi történik a ginkgo biloba fa levelével, a sérülés éri (zöld pont).

Más növények leveleinek érhálózatában hurkokat találunk, vagyis sok ér visszakapcsolódik ahhoz a nagyobb érhez, melyből kinőtt. Sérülés esetén (pl. ha egy rovar rágta meg a levelet) ez igen hasznos, így ugyanis minden sejtnek több ér szállít tápanyagot, és ha egyikük elvész, még mindig van tartalék.

Ezen a videón láthatjuk, hogy a levél főerének sérülése ellenére a levél összes sejtjéhez el tud jutni a tápanyag, vagyis az okozott kár minimalizálható.

Hasonló érhálózat található az emberi szemben is, feltehetőleg hasonló "megfontolásból".

Üdvözöljük a blog régi és új olvasóit! A blog hosszú szünet után ismét beindul, így rendszeres bejegyzések várhatóak a hálózatkutatás fejleményeiről és érdekességeiről.

Jó olvasást, jó szórakozást!

- Maven Seven

Sajnos az utóbbi időben nem jutott időnk a blog bejegyzésekre.Viszont jó hír, hogy idén is lesz Circuits of Profit konferencia a CEU és a Maven7 Hálózatkutató Kft. közös rendezésében, ahol neves nemzetközi előadókat várunk (pl. Valdis Krebs - orgnet.com, Harald Katzmair - fas-research.com, Barabási Albert László - Northeastern University).

A konferencia 2011. június 6-án lesz a Netsci nemzetközi hálózatkutatási konferencia szatelit eseményeként.

A cél összekötni azokat az üzleti életben dolgozó szakembereket, akik meg tudnak fogalmazni hálózatkutatáshoz kapcsolható üzleti jellegű kérdéseket, az akadémiai világban új megoldásokon dolgozó kutatókkal.

Az előadások elsősorban olyan esettanulmányok bemutatásáról fognak szólni, ahol a hálózatkutatást egy vállalat üzleti célokra alkalmazta. A kutatás céljáról, a felmerülő kihívásokról és az eredményekről fognak beszámolni az előadók.

A várható témák:

• Pénzügyi hálózatok
• Távközlési ügyfél hálózatok
• Véleményvezérek azonosítása orvosközösségekben
• Social Media
• Hálózatkutatás és szervezetfejlesztés

Amint elkészül a konferencia honlapja, feltesszük egy újabb bejegyzésbe!

A CEU Center For Network Sciences, a Maven Seven Hálózatkutató Kft. és a MSZT Kapcsolatháló Elemző Szakosztálya Circuits of Profit: Business Network Research Conference címmel konferenciát szervez, amelynek a keretében magyar és külföldi előadók mutatják be, hogy az üzleti életben milyen alkalmazásai vannak a hálózatkutatásnak. Keynote speakerként előadást fog tartani Barabási Albert László (a 11 nyelven megjelent Behálózva című könyv szerzője), arról hogy mi várható még a hálózatkutatás gazdasági alkalmazásai terén.

Izgalmas előadások várhatók továbbá Social Media, Szervezetfejlesztés, Politika & Üzlet valamint pénzügyi hálózatok témában.

A konferencián a részvétel ingyenes, de regisztrációhoz kötött. Jelentkezés és további infomáció: http://www.ceu.hu/cns/circuits

Amikor az Oscar díj átadáson egy nyertes átveszi a díjat, szinte borítékolható, hogy megköszöni a támogatást a családjának, a stábnak, a film vállalatnak, és a rendezőnek. A social sim blogon érdekes hálózatos ábrázolásra bukkantunk, amely bemutatja, hogy ki-kinek mondott köszönetet a 2006-os Oscar díj átadás során. Meglepő módon úgy tűnik, hogy az ügynökök nem voltak túl népszerűek ebben az évben, a "köszönöm az ügynökömnek" mondat összesen háromszor hangzott el az este folyamán. Ehhez képest kétszer ennyin választották a jól bevált, tömör, "senkit meg ne bántsunk, azzal, hogy kihagyjuk" típusú mondatot miszerint "köszönjük mindenkinek, aki segített a film elkészítésében!". Hurrá!

Természetesen nem maradhatot ki isten, az ugandai emberek és a film akadémia sem (egy újabb jelölés során jól jöhet még egy kis támogatás...). És hogy ne csak a közhelyekről szóljunk, megemlíthetjük, hogy a Táncos talpak című pingvines film rendezője, George Miller köszönetet mondott minden férfinak, hogy pingvin öltönyt (szmokingot) viselnek. Állítólag a gyerekei erre utasították...

Köszönöm a Blog.hu-nak, a családomnak és a pingvineknek, hogy támogattak ennek a bejegyzésnek a megírásában!

A Happy Flu kísérlet 2008 július 8.-tól szeptember 18-ig tartott. Öt blogtulajdonos feltett blogjára egy flash grafikát, melyet az olvasók szabadon másolhattak le és publikálhattak saját blogjukon. A másolt kép a kép interneten történő terjedésének jelen állapotát ábrázolta. Az alábbi képen a terjedési mechanizmus látható. Megfigyelhetjük, hogy a terjedés rendkívül gyorsan indult, majd hamar veszített sebességéből. Hasonló terjedési mechanizmust láthatunk a járványoknál, mint ahogy azt korábbi cikkünkben ismertettük.

 A folyamat vizualizálásában segít ez az érdekes videó:

A vírus szó hallatán valószínűleg az első dolog, ami eszünkbe jut a H1N1 vírus. Világjárvány lett a sertésinfluenza, de már készül a vakcina ellene. Azonban kevesen tudunk róla, hogy a vírusok nem csak emberről emberre terjedhetnek. Mobiltelefonjainkat is megtámadhatják veszélyesebbnél veszélyesebb kártevők, tehát fontos, hogy tisztában legyünk vele mik is ezek a mobiltelefonon terjedő vírusok, hogyan terjedhetnek, miért jelentenek ekkora veszélyt, és természetesen, hogy miként is lehetne védekezni ellenük.

Barabási Albert-László, a Northeastern University kutatója által irányított Komplexhálózat-kutatási Központ (CCNR) ezekre a kérdésekre keresi a választ. A tanulmány elkészítése során több mint hatmillió mobiltelefon-használót követtek figyelemmel, a telefonjaik által sugárzott jelek segítségével feltérképezték mobilitásukat és kommunikációs szokásaikat. A Science május 22-ei számában publikált tanulmány szerint, a vírusok terjedését jelentős mértékben hátráltatja a piac és a bevételek megoszlásának töredezettsége. Komoly veszélyt akkor jelenthetnek, ha valamelyik mobil operációs rendszer piaci részesedése drasztikusan megnő. Mivel az okostelefonok éves eladása 150 százalékkal emelkedik, hamarosan sor kerülhet a nem várt jelenség trenddé válására.

A vírus kirobbanása és terjedése két módon is végbemehet. Az első változat a Bluetooth vírus terjedése, mely 10-30 méteres körzetben megfertőz minden olyan telefont, ami szintén rendelkezik aktivált Bluetooth szolgáltatással. A második esetben a vírus egy MMS üzeneten keresztül érkezik és továbbküldi magát a megfertőzött telefon névjegyzékében található összes számra. Azonban a legnagyobb veszélyt a két módszert ötvöző hibrid vírusok jelenthetik.

A tanulmány egy korábbi kutatásra támaszkodik, amit szintén Barabási és csoportja végeztek. Ezen munkájuk során több mint százezer mobiltelefont és használóját tanulmányozták, és megállapították, hogy az ember nem céltalanul bolyongó lény, hanem mobilitásunkban igenis törvényszerűségek figyelhetők meg. Az esetek elsöprő többségében ugyanazokat a rövid távolságokat tesszük meg, leginkább a munkahely és az otthon között, és ezektől csak nagy ritkán térünk el. „A mozgásunk nagyban meghatározza azt, hogy a járványok hogyan terjednek, kórokozóinkat ugyanis magunkkal hordozzuk, valahányszor útra kelünk. Úgy gondoljuk, hogy az általunk talált törvényszerűségek jövőbeli járványmodellek alapját képezhetik.” Nyilatkozta Barabási az origonak a kutatással a kapcsolatban.

Egy korábbi cikkünkben már mi is foglalkoztunk a járványok terjedésével, és a FirmNet program segítségével modelleztük egy világjárvány kirobbanásának útvonalát. Hasonló módon történhet a Bluetooth által terjedő mobiltelefonos vírus fertőzése is, ugyanis ez a változat szintén az emberi mobilitás által meghatározott. Így a vírus minden készüléket elérhet, azonban a folyamat lassabb, emberi viselkedésminták lassítják. Ezzel szemben az MMS útján terjedő társaikat ilyesmi nem befolyásolja, így rövidebb idő alatt érhetnek el nagy távolságra lévő készülékeket is. Jelenleg egy ilyen vírus kirobbanását csak a megfelelő készülékek alacsony száma korlátozza.

Életünket egyre inkább a kapcsolatok, hálózatok határozzák meg, így olyan kihívásokkal találjuk szemben magunkat, amikkel ezelőtt még nem találkoztunk. Ezért is bír olyan nagy jelentőséggel egy ilyen vagy ehhez hasonló tanulmány, segít jobban megismerni a csoportos viselkedést, és segít megoldásokat kidolgozni folyamatosan változó társadalmunkat fenyegető potenciális veszélyek ellen. Ahogy Gonzales, a kutatócsoport egyik tagja nyilatkozta: „Pontosan ez az, amiről a komplex-rendszerek statisztikai vizsgálata szól: szabályos mintákat találni a természetben.”
 

A Network blogon kb. havonta 1 alkalommal szeretnénk neves hálózatkutatókkal készített villáminterjúkat bemutatni.

Első interjúalanyunk Vicsek Tamás, Széchenyi díjas akadémikus, akinek a kutatócsoportjával hálózatkutatási témában végzett kutatásainak az eredményeit 2 alkalommal is publikálták az egyik legnevesebb természettudományi folyóiratban, a Nature-ben:

Jelenleg milyen hálózatkutatási témán dolgozik?

A hálózatok modellezésének fejlődése folyamatosan új kihivásokat jelent. Úgy tűnik, a nagy hálózatok realisztikus modellezésekor a jövőben jelentős szerepet fog kapni a halózatok elemeihez, a csúcsokhoz rendelhető speciális tulajdonságok figyelembevétele. Nézzük például, hogy a hálózatok szerkezete, és a csúcsok tulajdonságai milyen kapcsolatrendszerben állnak.

Milyen irányba tart a hálózatkutatás, van-e még jövője?

Mindenképpen nagy jövő előtt áll a hálózatkutatás, mert két dolog nyilvánvaló: i) folyamatosan keletkezni fognak egyre nagyobb, és egyre érdekesebb adatrendszerek ii) az eddigi módszerekkel csak a hatalmas információmennyiség egy piciny hányadát sikerült interpretálni.

Kapcsolható-e a kollektív viselkedés vizsgálata a hálózatkutatáshoz?

A kollektiv viselkedés csak úgy valósulhat meg, ha a résztvevők kommunikálnak. Ez a kommunikációs hálózat nagyon összetetten függhet magától a kollektiv viselkedéstől is, és ezért nagyon nemtriviális informaciókra van szükségünk az összehangolódott elemek egymással való kapcsolatrendszeréről.

Miben különbözik a hálózatos szemlélet egy klasszikus statisztikai megközelítéstől?

A klasszikus - elsősorban statisztikus fizikai - szemlélethez képest az a nagy újdonság, hogy a hálózatot alkotó elemek - nem úgy, mint például egy egyszerű anyagban az atomok - nagyon különbözőek lehetnek. Ha bármelyik eleme a komplex rendszernek hiányzik, annak már lehet jelentős hatása az egész rendszerre. Egy kulcsfigura kiesése szétszakíthat egy csoportosulást, míg egy vizmolekula hiánya semmilyen körülmények között se okozhat komoly változást.

Mi a véleménye a social network kutatásokkal kapcsolatban felmerült személyiségi jogi aggályokról (pl. elemezhetőek-e munkatársak közötti e-mailek egy cégnél, vagy ügyfelek közötti hívások hálózata)?

Ebben a kérdésben sokakhoz képest gondolkodok másképp. Hiszek benne, hogy a személyes adatok korrekt felhasználása éppen hogy a személyek érdekét szolgálja, a működés optimálisabbá tételén keresztül. Amikor valakit előreengedünk egy zsúfolt bejáratnál, átmeneti hátrányba kerülünk, de tudjuk, hogy ezzel a tömeg folyamatos mozgását elősegitjük. Adataink mások által való korlátozott, vagy éppen anonimizált megismerése nem szokott közvetlen előnnyel járni (de az orvosnál például igen), de gyakran hozzájárul jobb szolgáltatások, munkafeltételek, stb. kifejlesztéséhez.
 

A CEU-n Vedres Balázsék színvonalas hálózatkutatási konferenciát szerveznek 2009. jún. 17-18-ig "The Unexpected Link - Using network science to tackle social problems" címmel.

A konferencia nagyon izgalmasnak ígérkezik, több neves külföldi és hazai kutató legújabb munkáival is megismerkedhetünk. Előadást fog tartani többek között Harrison C. White, Brian Uzzi és Noshir Contractor is. Valdis Krebs az Orgnet.com alapítójának az Al-Queda hálózatáról tartandó beszámolója kifejezetten érdekesnek ígérkezik.

Vicsek Tamás a Maven7 tudományos igazgatója és az ELTE Biológiai Fizika tanszék professzora egy új eljárást mutat be, amellyel kívánt tulajdonságokkal rendelkező nagyméretű hálózatokat lehet előállítani. Ez a különböző modellezésekhez nagy segítséget nyújthat.

A hálózatkutatás egyik legnagyobb előnye, hogy rengeteg tudomány területet kapcsol össze (ilyenek ezek a hálózatok : ), így a konferencián is lesznek szervezeti együttműködéshez, terrorista hálózatokhoz, természettudományos és társadalmi témákat elemző szekciók.

A Caenorhabditis elegans nevű fonálféreg 1 milliméter hosszú, többnyire hímnős, és megtalálható például tárgyadombokon, ahol rövid de egyszerű, 2-3 hetes életét baktériumok fogyasztásával tölti. Ha a körülmények túl kedvezőtlenek, akkor "hibernálódik"; ilyen állapotban sok mindent kibír, továbbá nem öregszik.

A hálózatkutatók és érdeklődők számára azonban más miatt érdekes ez az apró féreg. Az egyik legegyszerűbb idegrendszerrel rendelkező élőlény, "agya" 302 neuronból áll. Ezt az ideghálózatot sikerült feltérképezni, és kiderült, hogy elrendezése ugyanolyan, mint a vasút- vagy légiközlekedési hálózaté, az interneté vagy az emberi társadalomé, vagyis ún. "kisvilág" struktúra.

A kisvilág struktúra azt jelenti, hogy nagy számú pont (ember, vasútállomás, idegsejt, stb.) kapcsolódik egymáshoz úgy, hogy nem kapcsolódik mindegyik mindegyikhez, sőt a legtöbb csak néhány másikhoz, mégis bármelyik elérhető pár lépésen belül. Ez úgy lehetséges, hogy ugyan a pontok túlnyomó többsége csak pár másikhoz kapcsolódik, van néhány olyan, ami rengeteg másikhoz (ezek a gócpontok). Egy ilyen gócponton át bármelyik pont könnyen elérhető.

Az emberi társadalom is ilyen jellegű. Meglepődünk ha kiderül, hogy egyik barátunk ismeri egy egészen más körből való ismerősünket, és ilyenkor mondjuk, hogy "de kicsi a világ!". Pedig a világ nem kicsi (több mint 6 milliárd emberből áll), viszont elrendezésének köszönhetően bárki gyorsan elérhető. Erről győződhetünk meg például az iWiW "legrövidebb út" funkciójának használatánál: bárkihez eljuthatunk 2 közvetítőn keresztül.

Az ilyen struktúrák azért ellenállóak, mert a véletlenszerűen kieső (elromló, megszűnő, stb.) pontok minden valószínűség szerint azok lesznek, melyek csak pár másikhoz kapcsolódnak, így nem fontosak. Ha például leáll néhány villamoserőmű, attól még a nagyobbak ki tudják elégíteni az áramszükségletet. Van azonban az ilyen rendszernek egy gyenge pontja. Ha a nagy gócpontok valamelyike leáll, akkor annak feladatát a kisebbek kell hogy ellássák. Ha némelyikük erre nem képes, akkor még több hárul a még kisebbekre, így az egész rendszer összeomlik.

A világ számos nagyvárosa rendelkezik többé-kevésbé kiterjedt metróhálózattal. A budapesti metró (beleértve a kisföldalattit) 1896-ban kezdte működését; 31,4 km hosszú, és 42 állomásból áll. Lényegesen nagyobb az 1974-ben induló szöuli földalatti vasúthálózat: 287 kilóméteres és összesen több mint 266 megállóból áll. Még ennél is nagyobb (369 km) New York metróhálózata, mely 1904 óta létezik, és 422 megállóból áll (átszállásra összekötött megállókat egybe számolva).

Neil Freeman oldalán a világ számos városának metróhálózatát mutatja be méretarányosan. Egyrészt azt láthatjuk, hogy Budapest metróhálózata méretét tekintve messze elmarad az olyan nagyvárosokétól, mint amilyen New York, London vagy Szöul. A hálózatok szerkezete is változó: sok helyen van egy belvárosi körmetró (pl. Moszkva, Chicago, Tokió), máshol ez hiányzik (San Francisco, Los Angeles, Delhi, Santiago).

Képünkön e méretarányos metróhálózatokból helyeztünk egymás mellé néhányat, köztük budapesti metrónkat és a hozzá hasonló méretű brüsszeli metróhálózatot, valamint néhány jóval nagyobbat is. Kattints a nagyobb képért (és a többi hálózatért).

Az összes hálózat pedig itt látható.

A kép Földünk légi közlekedési útvonalait mutatja be. Készítői hónapokon át rajzolták fel a világ összes repülőtéréről induló járatot. Az eredmény egy olyan hálózat, melyből kivehetőek a kontinensek, és azt is láthatjuk, melyek a legfőbb közlekedési útvonalak. Tisztán kivehető a többinél jóval sűrűbb, az USA keleti felét és Nyugat-Európát összekötő rész.

A kép olyan szempontból is érdekes, hogy megmutatja, milyen aránytalanul nagy szerep jut e két térség a világgazdaságban. Már amennyiben feltételezzük, hogy a légi közlekedés gyakorisága utal egy térség gazdasági erejére.

Hasonló következtetésre juthatunk akkor is, ha megnézzük a Föld éjszakai fényeinek műholdas térképét, bár ez már inkább utal a népsűrűségre és a technológiai fejlettségi szintre. Itt is kitűnik e két térség, de mások is láthatóak, mint amilyen Mexikóváros vagy Johannesburg és környékük. Látszik továbbá a környező területénél jóval magasabb népsűrűség a Nílus, illetve a Transzszibériai Vasútvonal közelében. Szintén érdekes a hatalmas különbség Észak- és Dél-Korea fényei között.

Nagyon szép és érdekes világtérképekkel járult hozzá létünkhöz a NewScientist.

Kattints a nagyobb képekért!

Az első kép azt mutatja, hogy a világ egyes pontjairól mennyi idő alatt lehet eljutni a legközelebbi, legalább 50 ezres városba. A világosabb színek a rövidebb, pár órás utazást jelentik, a vörösebb színek a sokórás utazást, a sötétbarna és fekete pedig a több napos utat jelentik. Láthatóak továbbá a főbb tengeri közlekedési útvonalak is.

Az derül ki a képről, hogy a világ legtávolabbi helye az 5200 méter magasan fekvő Tibeti-fennsík. Innen három hétig tart eljutni a legközelebbi városba: 20 nap gyaloglás és 1 nap autóval.

Itt egy kép a környékről.

Itt pedig a Föld vasúthálózatát láthatjuk. Míg Európában és az Egyesült Államokban kiterjedt vasúthálózatok vannak, addig például Afrikában alig.

Végül pedig itt van a tengeri közlekedés térképe is. Az élénkebb színek (kék, lila, sárga, majd vörös) a gyakrabban használt útvonalak.

Néhány további képért és az eredeti cikkért kattints ide.

Általános- és középiskolában gyakran különülnek el klikkekbe a diákok. Ez különösen látványos lehet akkor, ha például bőrszín alapján történik. Mark Newman oldalán található ez a kép (mely James Moody cikkén alapszik).Egy amerikai iskola irányított barátság szociogramja látható rajta.

A zöld pontok jelentik a fekete diákokat, a sárga pontok a fehéreket, a rózsaszín pontok pedig az egyebeket. E dimenziók terén igen éles az elkülönülés, bár van némi keveredés is. A felső és alsó góc pedig kor alapján különülnek el: egyik a 6.-8. osztályt jelentő Middle School, a másik pedig a négyosztályos gimnázium. Mivel a nyolcadik osztályból általában egyenesen átkerülnek a szomszédos középiskolába, ezért az átfedés a felső és alsó gócok között. Feltételezhetjük továbbá, hogy az alsó gócok tetején az első gimnazisták vannak, akik még sok middle schoolbéli baráttal rendelkeznek, míg az alsó góc alján a felsőbb éveseket találhatjuk, akik már teljesen elszakadtak a korábbi társaságtól (azért is, mert middle schoolbéli barátaik azóta már szintén gimnazisták).

Ajánljuk olvasóink figyelmébe a Connected: The Power of Six Degrees című filmet, mely a társadalmi hálózatokról szól, illetve arról, hogyan érhető el bárki pár másik emberen keresztül. Itt a film előzetese:

Míg korábban főleg a tünetek alapján osztályozták a betegségeket, addig az orvostudomány most már új, hálózati megközelítést kezd használni. Megfigyelték ugyanis, hogy látszólag teljesen eltérő betegségeket ugyanaz a gyógyszer gyógyíthat, így például a skizofréniát és a bipoláris zavart. Ez azért van, mert a betegségek között genetikai kapcsolat van, így bizonyos genetikai rendellenességek valószínűbbé teszik más rendellenességek meglétét is. Az új szemlélet igen hasznos lehet, ugyanis újfajta kezelésekhez vezethet: egy betegség gyógyítására egyre inkább olyan gyógyszerekkel kísérletezhetnek, melyek a vele közeli genetikai kapcsolatban lévőknél sikeresnek bizonyultak.

Ezt a betegségek közötti genetikai kapcsolathálót térképezte fel Barabási Albert-László és Marc Vidal. A képen a nagyobb pontok több más betegséggel állnak kapcsolatban, a színek pedig a különböző betegségtípusokat jelzik. A bal alsó sarokban például a különféle rákbetegségek láthatóak, melyek egymással szoros kapcsolatban állnak. Kattints a nagyobb képért, majd további kattintással és mozgatással nagyíthatod az ábrát.

Mivel az emberi társadalom tagjai igen gyakran érintkeznek egymással, az emberről emberre terjedő betegségek mindig is nagy veszélyt jelentettek. Történelmünk során számos futótűzként terjedő járvány szedte áldozatait. Az egyik legismertebb a pestis volt, amely több hullámban pusztított. Az egyik ilyen hullám a Fekete Halálnak nevezett bubópestis járvány, mely az 1300-as évek közepén érte el Európát. Minden második ember belehalt, összesen körülbelül 75 millió ember. A baktérium a közép-ázsiai mormotáktól és patkányokról terjedt át bolhákra, majd emberekre. Kereskedők hozták be Európába, és 1347-ben érte el a Földközi-tengert. Onnan a kereskedelemnek köszönhetően hamar elterjedt, és négy évvel később már Skandináviát is elérte. A terjedés az alábbi képen látható (kattints a nagyobb képért).

Konstantinidou és szerzőtársai cikkéből kiderül, hogy a velenceiek, bár nem ismerték a kór okát, jól szervezett reagálással vissza tudták fogni a járványt a Jón-szigeteken. Széleskörű információs hálózatot építettek ki, és minden velencei kikötőbe érkező tengerészt kifaggattak. Ha pedig kitört a járvány, azonnal karantént vezettek be, és rangtól függetlenül különítették el a betegeket és egészségeseket. Ezzel szemben az ottománok uralta Balkán-félszigeten nem voltak ilyen intézkedések és a kitörő járványok jóval több áldozatot szedtek.

Egyelőre nem tudni, mekkora veszélyt jelent az emberiségre nézve a közelmúltban indult sertésinfluenza járvány. A légiközekedésnek köszönhetően állandó kapcsolat van a kontinensek között, így egy járvány könnyűszerrel és igen gyorsan el tud terjedni.

Az új vírus több meglévő influenzavírusból alakult ki, és 2009 február elején, a La Gloria nevű mexikói falu közelébe lévő sertéstelepen jelent meg először. Március 18.-án elérte Mexikóvárost, tíz nappal később pedig Kaliforniát. Az első halálos áldozat április 13.án volt Dél-Mexikóban, azóta 159 áldozat volt. A vírust észlelték már Kanadában, az Egyesült Királyságban és Spanyolországban is. Utóbbi országba egy Mexikóból hazatért 23 éves fiatalember hozta be a kórt.

Az Bar Ilan Egyetem (Ramat-Gan, Izrael) kutatói újabb internettérképpel járultak hozzá a hálózatkutatáshoz. Az egész internetet még sosem sikerült feltérképezni, így azt sem tudjuk pontosan, hány oldalból is áll összesen. A dolog egyrész azért nehéz, mert óriási mennyiségű adatról an szó, másrészt csak linkről linkre lehet haladni, így azokra az oldalakra, amelyekre nem mutat link, nem tudunk eljutni.

A gömb (kattintsunk rá a nagyobb képért) közepén látjuk a nyolcan legtöbb kapcsolattal rendelkező oldalt. A külső, sötétlila burok a központhoz kevésbé, de egymáshoz annál inkább kapcsolódó oldalakat tartalmazza, összesen 15 ezret. Végül pedig legkívül vannak a többiekhez alig kapcsolódó oldalak.

Olvasóink talán ismerik, vagy maguk is játszottak régebben lapozgatós kalandregényekkel. Kockadobással alakítjuk ki karakterünk ügyességét, életerejét és szerencséjét, majd döntéseink alapján egyik pontról a másik pontra kell lapoznunk (pl. attól függően, hogy balra megyünk a játékban, vagy jobbra, vagy megküzdünk-e az ellenféllel vagy elmenekülünk). Az egyik ilyen könyv A Gyíkkirály Szigete. Itt kalandorként egy szigetre érkezünk, hogy legyőzzük a gonosz Gyíkkirályt, és oda vezető utunk során egy sor ellenséggel, csapdával és akadállyal kell szembesülnünk. Az 1-es ponttól a 400-as pontig általában 1-3 lehetőség közül választhatunk.
Az egyes pontokból elérhető más pontok ábrázolásával felrajzolható a könyv összes lehetséges útvonalának hálózata, és ezt mutatjuk itt be Olvasóinknak. Mivel a teljes hálózat igen nagy, ezért az itt látható képen csak egy kis részlete látható, a teljes hálózat megtekintéséhez kattintson a képre.

Kalandunk során balszerencsénknek vagy rossz döntéseinknek köszönhetően olyan pontra kerülhetünk, mely közli velünk, hogy meghaltunk, és kalandunknak vége. Ebben a könyvben összesen 8 ilyen alkalom van (persze csata közben sokkal több alkalmunk van meghalni). Balszerencsénk 2 esetben ölhet meg: ha elbódít a húsevő fa, majd megesz, illetve ha halálra mar egy kígyó. Rossz döntéseink 4 esetben vezethetnek a halálunkhoz: ha megpróbáljuk felgyújtani a fejvadászok házát és megölnek érte, ha egy fa odvába bújunk de a fejvadászok megtalálnak, illetve két esetben akkor, ha a Gyíkkirály megölése után nem öljük meg azonnal az őt irányító, az Alien sorozat arckeresőjére emlékeztető parazitát, így az agyunkba fúródik és átveszi az irányítást. Végül pedig erkölcsi tanítást is találhatunk, ugyanis akkor is halál a büntetésünk, ha megtámadjuk a vén sámánt, vagy cserbenhagyjuk barátunkat, aki épp az óriásrákkal küzd, és így elsüllyedünk a futóhomokban.

A hálózatban gyakran látunk olyan elágazódást, ahol az út szétválik, és csak jóval később ér össze. Itt gyakran azt döntjük el, hogy melyik irányba haladjunk tovább, és ezáltal különböző események következnek. Nézzük meg az alábbi részletet:

A bal szélső ponton eldönthetjük, hogy a fejvadászok falva felé indulunk tovább (fenti rész), vagy elkerüljük a falvat (lenti rész). Előbbi választásunk esetén bizonyos döntések oda vezetnek, hogy meg kell küzdenünk a fejvadászok törzsfőnökével vagy 3 fejvadásszal, akik mind megölhetnek, de ezenkívül két másik esetben is meghalhatunk (ezek a külső, elkülönített pontok), a korábban ismertetett módon. Ha viszont elkerüljük a falvat, akkor pigmeusokkal találkozunk, akikkel megpróbálhatunk beszélni, de ha ez nem sikerül, akkor dárdákkal dobálnak meg, vagy pedig meg kell küzdenünk egyikükkel (piros pont).

Akár így döntünk, akár úgy, előbb vagy utóbb elérünk a mocsárhoz (jobb szélső pont), ahol újabb szörnyű teremtményekkel küzdhetünk meg, mint amilyen a Viziszörny, az Óriásdarázs, az Iszapszívó, a Borotvafogú vagy a Barlangi Nő.