Novo estudo pode redefinir como abordamos a influência em redes – do Facebook a surtos epidêmicos

Você sabe o que é “ciência de redes”? É uma área acadêmica multidisciplinar que estuda, grosso modo, redes complexas. Redes nada mais são do que entidades formadas por diversos elementos interligados. Ou seja, falamos de redes quando nos referimos à internet ou ao Facebook, mas também podemos falar em termos de redes quando nos referimos a grupos sociais, estruturas teóricas, a disseminação de doenças e até mesmo o circuito de neurônios em nosso cérebro.

A relação entre os elementos e as consequências dessa relação para a rede propriamente dita são temas fundamentais nessa área e um dos pontos mais investigados é como a influência de um elemento se espalha na rede. Entender como é a mecânica de influência e quais são os maiores influenciadores dentro de uma rede pode ajudar a conter surtos epidêmicos, por exemplo – ou ajudar a galera do marketing de empresas a otimizar a publicidade online.

Um novo estudo feito pelos físicos do City College of New York, Flaviano Morone e Hernán A. Makse, inverte a ideia intuitiva de que quanto mais conectado, melhor a influência se espalha e demonstra que, na verdade, quanto menor, melhor.

Segundo Makse, “O problema de identificar o conjunto mínimo de nós em redes complexas para maximizar o marketing viral nas redes sociais, otimizar campanhas de imunização e proteger redes sob ataque é um dos problemas mais estudados em ciência de redes. Até agora, foram desenvolvidas apenas estratégias intuitivas baseadas principalmente em ‘atacar’ os centros [da rede] para identificar nós cruciais.”

A partir do que eles descreveram como soluções teóricas rigorosas e sistemáticas de referência, eles buscaram resolver esse problema, propondo também um algoritmo escalável chamado “Algoritmo de Influência Coletiva”, que os pesquisadores acreditam que vence todos os métodos conhecidos em redes sociais de larga escala como Facebook e Twitter.

A solução revelada no estudo é que o conjunto ideal de “superespalhadores” diferem radicalmente e é muito menor do que o obtido em rankings como PageRank, a base do Google. A teoria mostra que os mais poderosos influenciadores não são as pessoas (ou os elementos) conectados a mais pessoas (ou elementos), e sim pessoas fracamente conectadas, mas estrategicamente localizadas em pontos onde orbitam outros elementos hierarquicamente melhor conectados. Em termos mais práticos, se você tem pouca influência num grupo, mas sua influência se estende a membros do grupo que são hierarquicamente influentes em outros grupos, você é mais influente que eles. Não se trata de influenciar mais, e sim de influenciar melhor os elementos certos.

Os resultados são contraintuitivos e podem parecer confusos, especialmente resumidos como estão nesta matéria. Mas, se continuarem se confirmando, podem redefinir a forma como abordamos a influência de redes complexas, o que nos ajudará muito a gerenciar melhor os mais diversos tipos de redes – do Facebook a epidemias, passando pela proteção online contra ataques e até, quem sabe, entender melhor como se operam mudanças sociais e históricas.

Fonte:
Phys.Org
Northeastern University (Imagem de referência)

Artigo referência:
Morone Flavian; Makse, Hernán A. Influence maximization in complex networks through optimal percolation. Nature.