network blog

A zenehallgatás mindennapi életünk igen fontos része. Sokszor ítélünk meg embereket az alapján, hogy milyen stílusú zenét hallgatnak; ha olyat mint mi - jobban szimpatizálunk velük, ha számunkra nem kedvelt stílust preferálnak – kevésbé. Értékítéletünk alapja a hasonlóság. Hasonló elveket használnak ki a kutatók, amikor zenei hálózatokat vizualizálnak. 

Gondolkodtál már azon, hogy az egyes nemek képviselői vajon kivel barátkoznak szívesebben? Változik ez az évek során, vagy egészen korán letesszük a voksunk az azonos vagy épp ellenkező nemű barátok mellett?

A következő kutatás ehhez hasonló kérdésekre kereste a választ, melynek eredményeiről most röviden beszámolunk.

Az utóbbi években a közösségi hálózatelemzés mind az emberi közösségek működésének megértésében, mind a kommunikációs hálózatok vizuális megjelenítésében kulcsfontosságú módszertanná fejlődött. Egyes evolúciós elképzelések szerint még az alapvetően monogám közösségekben, mint az emberi is, a kapcsolatok mélységének mintázata - azaz, hogy épp melyik kapcsolatainkat helyezzük előtérbe, fektetünk több energiát a fenntartásukba – folyamatosan változik az életút alatt. Az alábbi kutatás többek között erre az elképzelésre keresett igazolást kihasználva a huszonegyedik század technikai adottságait, hiszen a mobiltelefon szolgáltatók adatforrásai segítségével figyelemmel kísérhetőek a kapcsolatok változásai.

A kutatásban 3,2 millió felhasználó adatait elemezték, közülük 1,8 millió férfi és 1,4 millió nő. A felhasználók hívás- és üzenetforgalmát használták fel, hogy megállapítsák, ki az adott egyén „legjobb barátja”, „második legjobb barátja”, harmadik legjobb barátja”, és így tovább. (Legjobb barátnak tekintették, akivel az adott személy leggyakrabban lépett kapcsolatba.)

1,95 milliárd hívás és 489 millió szöveges üzenet képezte az adathalmazt, melyből az eredmények születtek.

Az alábbi képen az eredmények hálózatos megjelenítésének egy részlete látható: 

Értelmezés:

• piros csomópontok a nők, kékek a férfiak, szürkék, akikről vagy az életkorra vagy a nemre vonatkozó információ nem volt elérhető
• az élek vastagsága és száma a kapcsolatba lépés számával arányos

    A vizsgálatból levont négy legfontosabb konklúzió:

1. A nők sokkal inkább az ellenkező nemet részesítik előnyben életük nemzőképes időszakában, több energiát fektetnek a kapcsolatteremtésbe és –alakításba, mint a férfiak ebben az időszakban.
2. Az idő múlásával a nők figyelme a fiatalabb nőkre irányul, - az életkori különbségeket figyelembe véve - a lányukra. Ez egy viszonylag egyenletes ütemben lezajló, lassú folyamat.
3. A nők gyakrabban váltják az egyéneket „kedveltségi”, bizalmi rangskálájukon, mint a férfiak. Ez arra enged következtetni, hogy a nők kapcsolatai sokkal célzottabbak, míg a férfiak inkább kiterjedt kapcsolathálóval rendelkeznek.
4. Az eredmények bizonyítják a női „matriarchális” kapcsolatok fontosságát az emberi közösség felépítésében. Tendencia mutatkozott a férfi-férfi kapcsolat hangsúlyosságára is, azonban az eredmények azt tükrözik, hogy az anya-lánya kapcsolatok egyfajta „termékenyítő” szerepet játszanak a közösségek felépítésében.

Összességében elmondhatjuk, hogy a kutatás új, eddig nem azonosított nemi különbségekre világított rá a közösségi és utódlási stratégiák tekintetében egyaránt.

A teljes kutatást bemutató cikk itt olvasható. 

A közösségi média felbukkanása és egyre jelentősebb szerepe egyfajta kihívássá teszi azoknak a „top” egyéneknek a kiemelését, akik a legnagyobb befolyással bírnak egy-egy közösségre. Az Appinions egy innovatív véleményfókuszú technológiát alkalmaz, melynek segítségével azonosítják a témákat, problémákat, márkákat melyek a legnagyobb figyelmet kapják.

Az itt elérhető véleményfelhő a The Economist oldal olvasóinak véleményei (elsősorban gazdasági témákban) alapján épül fel. A vizuális megvalósítást az Appinions és az Infomous együttműködése tette lehetővé. 

Az Infomous egy forradalmian új módja az online információk navigálásának. Az ehhez szükséges technológia fejlesztője az Icosystem Corporation.

A The Economist olvasóinak véleményfelhője naponta, folyamatosan frissül. Ha megnézzük az alábbi képet, láthatjuk, hogy hazánk egyre nagyobb érdeklődésre tarthat számot. Magyarország az utóbbi időben állandó szereplője a hálózat kulcsszavainak, így érdemes lehet figyelemmel követni a rólunk alakulóban lévő, vagy már kialakult véleményeket. A fejlécben található „Period” címkénél beállíthatjuk, hogy a mai, tegnapi, múlt heti, kétheti, vagy egy havi összegzést szeretnénk látni a tartalmakról. Érdekes végigkísérni, hogy az elmúlt hetek vagy hónapok politikai eseményei miképp mozgatták a felhőket és ezen belül hogyan nőtt meg a Hungary feliratú ponthalmaz és mely más pontokhoz kapcsolódott. Egészen jó összegzést ad nemzetközi médiát érdeklő kérdésekről.

Vajon mi az alapvető különbség a nyugati és a keleti konyha között? Miért olyan mások az ízek, az ételek? Esetleg csak mi érezzük így? A következőkben egy olyan kutatás eredményeit mutatjuk be, melynek fókuszában álló téma nem más, mint az ízek kapcsolata.

 Az étkezési szokások sokszínűségét mi sem illusztrálja jobban, mint Földünk különböző tájegységein uralkodó, egymástól olykor jelentősen eltérő konyhák íz világa. De vajon mi határozza meg ételeink összetevőinek kombinációit? Talán létezik egy elv, mely mind a receptek, mind az egyéni ízlés felett áll? Étrendünk kialakulása a kezdetekhez vezethető vissza, mikor is elődeinknek gyűjtögetés közben szembe kellett néznie a kérdéssel: hogyan elégíthetik ki táplálkozási szükségleteiket elkerülve az ételmérgezést? Ez a tanulási folyamat vezetett mai étkezési szokásaink kialakulásához, melyre természetesen számos más tényező is hatással van. Elsősorban az olfaktoros, azaz szaglással, valamint gusztátoros, vagyis ízérzékeléssel összefüggő tényezők azok, melyek befolyásolják, mely ételt kedveljük jobban, és melyet kevésbé. Emellett létezik egy hipotézis, mely az utóbbi évtizedben keltette fel a séfek és élelmiszermérnökök figyelmét.

Az úgynevezett „food pairing”, szó szerinti fordításban „ételpárosító” hipotézis szerint azok a hozzávalók, melyek több íz összetevőben is megegyeznek, nagyobb valószínűséggel eredményeznek jó ízt együtt, mint azokat, melyek között nincs ilyen jellegű kapcsolat.

Erre hivatkozva akár több étlapon is felfedezhetnénk olyan meglepő ételpárokat, mint fehér csoki és kaviár, vagy tejcsokoládé és kéksajt. Azonban fontos szem előtt tartanunk az olyan hozzávalók szerepét is, melyek jellegzetes ízt, állagot, vagy színt kölcsönöznek kedvenc ételeinket. (Elég csak sokunk kedvencére, a piros paprikára gondolnunk, mely a magyar konyha egy alapvető hozzávalója.)

Kutatók, köztük a cégünk tudományos tanácsadója, Barabási Albert-László, hálózatos megközelítéssel vizsgálták az ízek kérdését és az „ételpárosító” hipotézis helytállóságát. 

Spanyolországban előrehozott választások zajlottak november 20-án. Őket is meggyötörte a gazdasági válság, és egekbe szökött az ország munkanélküliségi rátája. Mi figyelhető meg ebben a feszült légkörben a választópolgárokon? Tényleg mások, mint mi, magyar szavazók? Melyik oldal van közelebb a politikai apátiához – mit mutat az online üzenetek hálózata? A közösségi média politizáltságát kutattuk karácsonykor.

A választásokon miniszterelnöki pozícióért küzdő két vezető politikus, a szocialista Alfredo Pérez Rubalcaba és a jobbközép néppárti Mariano Rajoy közösségi médiás jelenlétét elemeztük. A vizsgálat időtartama a szokásos, (november 20-i) választásokat megelőző nyolc napon túl a Twitter esetében a karácsonyi diskurzust feltérképezendő december 23-26 volt. Kutatásunk fókuszában a Twitter szerepelt, de szemügyre vettük a Facebook-ot is.

 A D3 digitális csapata nemrégiben elmerült a közösségi média, azon belül is a Google+ felhasználóinak rejtelmeiben.

De mi is az a Google+?

Egy viszonylag új felülete a közösségi médiának, amit a Google fejlesztett ki, főként a Gmail-fiókkal rendelkezők elérhető szolgáltatásainak bővítésére. Megjelenésében hasonlít a Facebook-ra, itt is van hírfolyam (ún. „stream”) képekkel, videókkal, játékokkal, posztokkal. Ismeretség akkor születik, ha az egyes felhasználókat hozzáadjuk valamely „körünkhöz” – vagyis nem szükséges a másik fél megerősítése. Alapértelmezettként a család, barátok, ismerősök és követés elnevezésű körök érhetőek el, ezekbe gyűjthetjük és kategorizálhatjuk ismerőseinket.

A D3 kutatócsapatnak két alapvető kérdése volt

1. Mennyire aszimmetrikus az emberek kapcsolathálója a Google+ felületén?
2. Lehetséges vizualizálni, hogy egyes emberek miként használják és építik fel közösségi környezetüket?

Ezzel a két kérdéssel azt szerették volna bemutatni, hogy az új Google+ API (alkalmazás-programozási felület) miként használható még kezdeti állapotában.

A vizualizáció és maga az ötlet az Apádra ütök című mozifilm egyik „elméletére” vezethető vissza, amit Jack Bymes (Robert De Niro) a  a bizalom körének hívott. (A kapcsolódó filmrészlet ezen a linken érhető el.) A kutatók Jack elméletének tágabb értelmezéséhez írtak egy egyszerű algoritmust, hogy megmutassák, kik szerepelnek a bizalmi körünkön belül, és kik nem. Az alábbi kép az eredményeket mutatja.

A zöld színnel jelöltek azok, akikkel kölcsönösen hozzáadtátok egymást a köreitekhez; sárga színűek, akiket te valamelyik köröd tagjává tettél, ám ők ezt nem viszonozták; pirossal pedig azok a személyek szerepelnek, akik hozzáadtak téged valamelyik körükhöz, ám te nem igazoltad vissza őket.

A „Circle of Trust” egy interfész adat-vizualizációs kísérlet Google+ API és HTML5 használatával.

Próbáljátok ki!

Forrás: http://d3.do/en/?p=306

 A New York Times-tól Bill Marsh összeállította a válság vizuális útmutatóját – erről számolunk be heti posztunkban. A hitelek és a gazdaságok kockázatát színekkel jeleníti meg, ahol a szürkétől a piros felé egyre erősebb kockázatot értünk.

A teljes cikk ezen a linken érhető el.

1.] It’s all connected / Interdependencia

Az első ábrán a nyilak az egyes országok bankjai közötti adósság kitettséget mutatják; a nyilak a tartozás irányába mutatnak, vagyis a hitelfelvevőtől a hitelező felé. Ezek vastagsága arányos a tartozás mértékével. Például francia oldalról 50,6 Mrd dollárral tartoznak olasz hitelezőknek, ám utóbbiak 416,4 Mrd dollárnyi kitettséggel bírnak francia bankok felé. A különbség – egyensúlyhiányuk – arról tanúskodik, hogy a francia bankrendszer sokkal magasabb mértékben, 365,8 Mrd dollárral nagyobb kitettséggel bír az olasz adósok felé.

2.] The immediate trouble / Sürgősen kezelendő nehézségek

A NYT második ábráján az aktuális nehézségeket láthatjuk. Görögország olyan hatalmas adósságállományt halmozott fel, aminek visszafizetésére kicsi az esély. A görög fizetésképtelenség rossz hatással lehet az összes európai bank és nyugdíjalap számára (melyek meghosszabbították a görög hiteleket), széleskörű pánikot keltve a nemzetközi bankszektorban. Egy pénzügyi „tűzfal” talán megállíthatja a járványt, megfékezve a hiteleket olyan más bizonytalan gazdaságok felé, mint Írország, Portugália, Spanyolország vagy Olaszország.

3.] The risk of contagion / A járvány veszélye

Amennyiben nincs, vagy nem megfelelő a tűzfal, elképzelhető a bankok zavara. Az eurózónán belül könnyedén át lehet vinni országhatárokon keresztül a pénzt rizikósabb gazdaságokból stabilabbakhoz. Az euró 1999-es bevezetésével jegybankjukat megszüntető országok azonban az eurózónát a „járvány végső gépezetévé teszik” – mondta Kenneth Rogoff, a Harvard Egyetem közgazdásza.

4.] A possible scenario / Egy lehetséges forgatókönyv

Ha nem tesznek megelőző lépéseket, akár egy ilyen láncreakció is beindulhat: a görög összeesés hallatára a befektetők más, régióbeli kockázatok miatt is jobban fognak aggódni. Így a kölcsönök ára megnő Írország, Olaszország, Portugália és Spanyolország számára, ezáltal tovább növelve hiteleiket.

5.] Continental contagion / Kontinentális járvány

Olaszország bizalomvesztés esetén talán nem tudja megvédeni bankjait. Az olaszok számára hitelek kavalkádját adó francia bankok meginoghatnak, így a pénzek jelentős része órák leforgása alatt Németországba áramolhat.

6.] Global reverberations / Globális utóhatás

A veszteségek kiterjedhetnek egészen az amerikai bankokig, melyek igen nagy hitelkitettséggel rendelkeznek Franciaországban és Olaszországban. Ezen felül az Egyesült Államok exportja az EU-ba – összesítve a legnagyobb kereskedelmi partnerként – is sérülést szenvedhet, ha a válság csökkenti az európai (gazdasági) növekedést, és az euró devalválódik a dollárral szemben. A francia bankok felé kitettség tehát a kontinensen túl is veszteségeket okozhat.

2011. október 21-én kerül megrendezésre a nyolcadik, kapcsolatháló témájú és magyar nyelvű HUNNET Konferencia

Helyszín: MTA Szociológiai Kutatóintézet Könyvtárszobája (1014, Budapest, Úri u. 49.)

 A konferencia első előadását, cégünkkel együttműködő kutató, Orosz Katalin tartja. A kutatásban Vass Zoltán és Sváb Péter mellett, érdekelt a Maven7 Hálózatkutató Kft. részéről Vicsek András és Pollner Péter is.

 Az előadás címe: Pszichológiai jellemzők kapcsolatának feltárása hálózatelemzéssel

Absztrakt: A hálózatos módszertan hatékony eszköz lehet a kezünkben az adatok közötti bonyolultabb összefüggések feltárásában. Egy pszichológiai példán bemutatjuk, hogy a hálózatos elemzés segítségével az adatok közötti összefüggések nagy mennyiségű adat esetén is jól elemezhetővé és vizualizálhatóvá tehetők. A Psychogalaxy projekt nagy mennyiségű pszichológiai dimenzióra vonatkozó adata erre kiváló lehetőséget biztosított. Az adatokat korrelációs hálózatba szerveztük, majd a CFinder szoftver segítségével azonosítottuk a pszichológiai dimenziók átfedő csoportjait. Így könnyedén láthatóvá váltak a hasonló tulajdonságok, illetve a tulajdonság-csoportok közötti kapcsolatot jelentő csoportátfedésben lévő mennyiségek. Láthatóan jól elkülönülnek az ellentétes jelentésű csoportok, amelyek dimenziói antikorrelációt mutatnak.

További előadások (a teljesség igénye nélkül):

Kisszőllősi Szántó Bea, Micsinai István: Szervezeti hálózatkutatás és GLOBE kultúrakutatás közös vizsgálata

Bozsonyi Károly, Horváth Zsolt, Kmetty Zoltán: A hatalom hálója

Boda Zsófia, Néray Bálint, Vörös András: Egyéni tulajdonságok vs. homofília: A népszerűség kontextuális modellje

Takács Károly: Kapcsolathálók és diszkrimináció a munkaerőpiacon

Michelle Crosby-Nagy: Innovation Network Metrics and the Transformed Societies of Europe                                

A részletes program, valamint az előadások rövid kivonatai itt  érhetőek el.  A részvétel ingyenes, érdemes élni a lehetőséggel!

Nepusz Tamás, az ELTE Biológiai Fizikai Tanszékének kutatója fejében ötlött fel a kérdés: Aktuálisan, milyen képet mutathat a zenészek hálózata?

Íme, az eredmény:

 A két kép ugyanazt ábrázolja, azzal a különbséggel, hogy az alsón nem láthatóak a zenészeket összekötő élek, valamint egyfajta sejtelmes, felhős vizualizáció jeleníti meg ugyanazt a tartalmat, mely a bal oldali ábrán is látható.

Az elsőre káosz hatását keltő hálózat a Last.fm adatbázisa alapján készült, és a zenészek, muzsikusok, együttesek, bandák között fennálló kapcsolatokat szemlélteti.

Kis segítség az értelmezéshez:

Az egyes körök (nodes) maguk a zenészek, zenei stílusuk kategóriája szerint színezve: 

Rock a piros, metal a sötétszürke, elektronikus a narancsságra, hip-hop és rap a kék, jazz a sárga, reggae és ska a bíborvörös, klasszikus zene a cián, country, folk és világzene a barna, pop a zöld, világosszürke a nem kategorizált.

Az összekötő élek (edges) a kapcsolatot jelölik, színezésük pedig annál erősebb, minél központibb helyzetet töltenek be a hálózatban. A hálózat szélei felé haladva tehát halványabb élekkel találkozunk.

Hogy könnyen megtaláljuk kedvenceinket, vagy csak érdeklődve kutassunk a hálózatban, segítségünkre van egy interaktív térkép is.

Jó böngészést mindenkinek!

Amanda Cox és Matthew Ericson munkája a New York Timesban jelent meg. A manhattani Penn Station vonatállomásról induló vonatokat és állomásaikat ábrázolták, koncentrikus körökre fektetve aszerint, hogy mennyi idő eljutni az adott állomásra.

A színek azt mutatják, hogy milyen gyorsan közlekedik az a vonat, amivel az adott állomásra ennyi idő alatt el lehet jutni. Időnként láthatunk visszakanyarodásokat is, ahol egy későbbi állomásra hamarabb jut el az ember, mint az azt megelőzőre. Ez úgy lehetséges, hogy a későbbi megállóra expressz (gyors) vonat visz, ami hamarabb odaér, mint a személyvonat.

A vonatállomasokat és az azokat összekötő vonatokat általában hálózatként ábrázolják, az utazási időt ezek azonban nem veszik figyelembe, így egy ehhez hasonló ábra még több információt képes átadni.

Hasonló jellegű, távolságot és időt egyszerre mutató ábrázolásról már korábban is írtunk, a bejegyzés itt látható.

Az alábbi képre kattintva láthatjuk a teljes hálózatot.

A brooklyni Pop Chart Lab többek között az itt közzétett két hálózati vizualizációval járult hozzá az emberi társadalom fejlődéséhez.

Az első a különböző sörmárkák és típusaik kapcsolatait mutatja be hálózatként. Itt láthatjuk a képet, egérrel tudunk nagyítani és mozgatni.

A második hálózat rapperek neveinek kapcsolatait mutatja be, vagyis hogy mivel kapcsolatosak a választott elnevezések. Ez utóbbit a lenti képre kattintva láthatjuk.

Valdis Krebs amerikai hálózatkutatót különösen érdekli a gazdasági válság mint téma, így igen szeret ilyen könyveket olvasni. Több a témában felkapott mű elolvasása után, annak érdekében, hogy a témában jobban elmerüljön nem ajánlókat és blogbejegyzéseket kezdett el olvasgatni, hogy eldöntse melyik szerző alkotása legyen a következő olvasási listáján, hanem felépítette a Gazdasági Válság könyveinek téma hálózatát.

Az adatokhoz az Amazon.com oldalról jutott Krebs, ahol azokat a könyveket vizsgálta, melyek a leggyakrabban voltak említve. A hálózat nem eladási rangsort mutat, csak a témában legnépszerűbb könyveket. A kép lényegében azt mutatja, hogy mely könyvek voltak együtt vásárolva. A-->B jelentése, hogy egy ember, aki megvette A könyvet, megvette B-t is. A könyv-hálózat segít megmutatni, hogy melyek a legnagyobb hatású művek, illetve a legelterjedtebbek az adott területen.

A képen továbbá két cluster (csoportosulás) látható, a bal oldali csoport nagyrészt gazdasági szemszögből mutatja be a válságot,  kisebbik, jobboldali clusterben szereplő könyvek pedig inkább politikai nézőpontúak.

Forrás: http://www.thenetworkthinkers.com/

Nagyobb méretű kép itt érhető el.

 A képen a Michoacan mexikói maffia család drog árusítással kapcsolatos szervezeti hálózatát és befolyását láthatjuk. A kép Eduardo Salcedo-Albarán kolumbiai kutatása alatt készült („Columbia to the Edge”). Az élek a drogkartell alszervezetei és az állami drogellenes irodák kapcsolatait mutatják – azaz hogyan osztják meg egymás között az információt.

A körök mérete és elhelyezkedése a kapcsolatok száma és az átfolyó információ mennyiségen múlik. A NAR kezdetű körök a drogcsempész csoportokat jelenítik meg, a FUN kezdetűek pedig az állami szerveket.

Az ábrán jól látszik, hogy a maffia csoport hálózata nem centralizált, inkább roppant szétterjedt.  A La Familia-nak szinte korlátlan hatalma van Mexikóban.  Ez a diffúz szerkezet lényegében azt jelenti, hogy ha egy mexikói személy közel lakik valamelyik hatalmi központhoz egyszerűen nem tudja leélni mindennapjait, hogy ne találkozna a La Familiával - az élet minden területén jelen vannak.

Nagyobb felbontású kép ezen a linken érhető el. 

Az alábbi hálózat azt mutatja, hogy a világ kutatói hogyan működtek együtt 2005 és 2009 között. A pontok a különböző városokat, a vonalak pedig az együttműködéseket jelölik. Szépen kirajzolódnak Földünk fejlettebb régiói és nagyobb tudományos központjai. A képeket publikációs listák alapján készítették, az adatokat a Science-Metrix biztosította. A metódust Olivier H. Beauchesne a következőképpen foglalta össze; „Például az UCLA kutatója publikál egy tanulmányt a Tokiói Egyetem egyik munkatársával, ekkor képződik egy kapcsolat Los Angeles és Tokió között - és így tovább más esetekben. Ennek a folyamatnak az eredménye egy hosszú lista várospárokról”. A vonalak fényerejét, az egyes városok közötti együttműködések számának logaritmusa és a köztük lévő távolság logaritmusának a  függvénye adja meg.

Nagyobb felbontású kép ezen a linken érhető el.

Forrás: http://www.visualcomplexity.com/

A Netflix egy internetes szolgáltatás, ahol DVD-n lehet adott számú filmet házhozszállítással kölcsönözni, továbbá online is nézhetők a filmek. A nézők a filmeket értékelhetik, és ez alapján készült egy filmhasonlósági hálózat, mely a hasonlóan értékelt filmeket köti össze. A sárga vonal jelzi az erős hasonlóságot, míg a narancssárga illetve piros a gyengébb kapcsolatokat.

A teljes, legnagyobb felbontású hálózat itt érhető el. A hálózat egyes részein felismerhetjük a közös nevezőt, mint pl. a régi horrofilmeket.

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

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.

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 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 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.

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: