venerdì 10 settembre 2010

LE RETI DIGITALI COME ECOSISTEMI VIVENTI: PRIMI SU GOOGLE CON GLI STUDI DELLA FISICA STATISTICA

Consulente aziendale per il posizionamento sui motori di ricerca


Sul World Wide Web i vecchi concetti di posizionamento, SEO, PageRank, indicizzazione stanno più o meno lentamente evolvendo verso nuovi paradigmi che concepiscono l’emergenza di nuovi fenomeni dalle relazioni tra pagine o nodi di una rete. Per comprendere come sia possibile oggi competere nella giungla di pagine web che perseguono la stessa finalità, ovvero svettare in testa ai motori di ricerca, è necessario interpretare in una nuova luce i modelli matematici che hanno reso celebri (perlomeno nel settore della ricerca scientifica) gli studi sui fenomeni che spiegano le relazioni tra elementi di una rete, cooperazione e competizione tra pagine, siti e hub sul World Wide Web.


In questo articolo presenteremo un nuovo approccio allo studio delle reti che mette in luce una visione della complessità e dell’evoluzione di sistemi come i social network e le reti come Internet e il World Wide Web, reti che adottano, come vedremo, un comportamento analogo a quello di un sistema biologico vivente [1] Recenti studi scientifici pubblicati su riviste autorevoli come Nature, basati su simulazioni di fenomeni come le reti sociali o il web, hanno introdotto un nuovo approccio per studiarne l’evoluzione.

Questo nuovo modo di “osservare” e studiare il comportamento fisico della natura, è solitamente indicato con l’espressione scienza della complessità. Una caratteristica della complessità è quella di occuparsi dello studio di una classe di fenomeni molto diversi tra loro, ma che possiedono caratteristiche evolutive comuni, e di ignorare gli effetti del singolo componente del sistema. Quest’ultima osservazione è importante, perché conferma che nessun attore, organismo, sito web, hub, può influenzare, da solo, il comportamento evolutivo dell’intera rete di un sistema complesso. Non c’è dunque un “ragno“ sul web. Cioé non esiste un supervisor, un amministratore che possa controllare l’evolvere della Rete.


Da questi studi, ad esempio, vediamo come la scienza della complessità tenti di fornire una spiegazione della somiglianza di fenomeni diversi tra loro, come la diffusione delle epidemie, la previsione dei terremoti, la creazione degli uragani, l’evoluzione di un ecosistema vivente, gli scambi proteici che avvengono all’interno di una cellula, l’instaurarsi di relazioni di tipo sessuale in un gruppo di individui, le relazioni sociali di una comunità, l’evoluzione di internet o del World Wide Web. Abbiamo cioè visto che questi fenomeni possono essere rappresentati da grafi e sono reti a invarianza di scala, trattate in articoli precedenti. L’analogia con gli ecosistemi biologici è molto stretta: come i sistemi biologici hanno perseguito un processo spontaneo di autoorganizzazione che li hanno portati dal brodo biologico primordiale di 3 miliardi e mezzo di anni fa alla varietà attuale di tutte le specie viventi, così i sistemi di tipo complesso come le reti (più precisamente le reti a invarianza di scala, tendono a evolvere nel tempo verso un aumento spontaneo della complessità [2].


Tengo a precisare però che ancora poco si sa del meccanismo che causa l’evoluzione in questo senso e non ci si spiega ancora perché un sistema simile non debba procedere invece verso la semplificazione e la riduzione della complessità. Brain Arthur [3] ha così indicato alcune ipotesi di crescita della complessità.


A noi interessa soprattutto uno tra questi modelli, che si ritrova in quei sistemi (biologici, economici, di relazione sociale come i social network o Internet) nei quali la complessità aumenta con il crescere del numero o della varietà delle specie, degli individui, o dei nodi di una rete (esempio sul web le nuove pagine o i nuovi servizi).


Per Arthur tali sistemi sono composti da singole unità che vivono, coesistono le une accanto alle altre, formando uno stretto tessuto di relazioni, di link, in reciproca interazione. Sistemi di questo genere si ritrovano in biologia, come in economia o nei social network, e sono detti coevolutivi [4]. Cioè trasformano e sono trasformati dall’ambiente, e sono in corsa per la sopravvivenza, in quanto, se un gruppo di individui non è in grado di star dietro alle trasformazioni delle altre popolazioni o a quelle dell’ambiente, è destinato all’estinzione. [5]

Un’altra ragione di questa definizione è che in particolari condizioni la comparsa di nuove specie (biologia), di nuovi beni (economia) o di nuovi servizi (internet e web) può dare origine a nuove nicchie (di tipo ecologico o di mercato) senza le quali certi individui, nuovi beni o nuovi servizi, non avrebbero potuto trovare spazio con il rischio di venire eliminati con anticipo dalla scena evolutiva. Mano a mano che lo spazio dell’ecosistema viene occupato dai primi gruppi di specie, riducendo lo spazio competitivo e le nicchie evolutive disponibili, aumentano le varietà, i servizi di “basso livello”, che meglio si adattano alle nicchie appena formatesi e che sono le stesse varietà in competizione che contribuiscono a formare.


Queste strategie di elaborazione dell’informazione e di gestione delle conoscenze vengono spesso definite con il termine bottom-up, nella quale le parti individuali del sistema vengono poi connesse tra loro in modo da formare componenti più grandi, che vengono a loro volta interconnessi fino a realizzare un sistema completo. Questa trasformazione dell’ambiente e conseguente adattamento di nuove specie lo si è visto negli anni con l’evoluzione del Web, con l’attivarsi di nuovi servizi prima non possibili, ad esempio, a causa delle limitazioni tecnologiche o della mancanza di creatività iniziale. Lo si osserva ancora oggi con l’evoluzione di strutture e di social network.


Cioè, sappiamo che in natura l’evoluzione migliora l’adattamento degli individui all’ambiente; ma l’ambiente non si modifica continuamente soltanto a causa di fattori fisici come il grado di piovosità, di temperatura, il grado di insolazione, il tipo di terreno, ma anche grazie agli organismi che lo abitano, alle interazioni fra le diverse specie, ai comportamenti individuali e sociali delle singole popolazioni. L’analogia biologica regge. Se ribaltiamo questo concetto sul comportamento di sistemi complessi come le reti, i fattori fisici determinandi possono essere, ad esempio, l’aggiornamento dei software, della larghezza di banda, delle infrastrutture, ma osserviamo poi che sono anche i servizi che vengono attivati (pagine web, siti, database) e le loro interazioni che influenzano la struttura del Web stesso.


La fitness dei nodi, dunque, influenza e plasma la rete. Se all’inizio, quando l’ambiente è uniforme e con grandi risorse disponibili, tali attori non hanno ragione e possibilità di interagire, in seguito (quando la memoria, cioè lo spazio dell’ambiente, la rete) disponibile è satura di individui, pagine o siti internet, emerge un fenomeno del tutto nuovo e inaspettato: le specie, i nodi, i programmi, le pagine interagiscono tra loro, diventando essi stessi importanti tasselli in continua interazione e trasformano essi stessi l’ambiente in cui “vivono”.

L’emergenza di una nuova forma di complessità indistinta dall’intervento del singolo componente ma dovuta a un approccio totalmente nuovo, utilizzato recentemente anche in altri campi scientifici.


In Biologia Sistemica, ad esempio, non si studiano i geni e le proteine individualmente ed un alla volta, come è stato fatto, del resto con straordinario successo, negli ultimi 30 anni. Ma ci si interessa di come si comportano e di quali relazioni (link) hanno tra loro gli elementi che costituiscono un sistema biologico, mentre stanno funzionando.


Il termine “proprietà emergente”[7] descrive qui la comparsa di una proprietà nuova del sistema, che non era possibile prevedere dall’esito delle interazioni prese una a una, singolarmente, tra gli elementi della rete. A questo proposito si pensi che la scienza ha studiato per secoli come un sistema riesca ad organizzarsi in risposta un uno stimolo esterno. Ma questo studio ha limitato la sua visione e comprensione escludendo a priori l’osservazione di come quei sistemi possano autoorganizzarsi in maniera spontanea.


Questo tipo di approccio è del tutto recente, ed è diametralmente opposto all’approccio riduzionista che ha sempre cercato, in relazione a un evento, la sola legge fisica applicabile alla singola componente del sistema. Il nuovo modo di approcciare ai fenomeni complessi, come l’evolvere di reti come internet ad esempio, prevede invece un apertura concettuale di tipo sistemico (alcuni direbbero olistico), mostrando come, quando un sistema diventa instabile, tenda ad autoorganizzarsi senza alcun intervento esterno.


Ad esempio nello studio della biologia dei sistemi viventi la teoria darwiniana classica ha sempre insegnato che l’evoluzione consiste in una selezione competitiva tra le specie, resa obbligatoria dalle scarse risorse presenti in un ecosistema.


Il nuovo paradigma che la scienza della complessità ci presenta è invece il superamento di questa concezione, in un continuo altalenare tra la cooperazione tra individui interagenti e la loro competizione. La vita, dunque, così come il formarsi di strutture complesse come il tessuto economico-sociale di una nazione, le reti sociali, la complessità del web o l’evolvere di metaversi, non sarebbe un fenomeno casuale ma il necessario esito di una situazione di instabilità in un sistema autoorganizzantesi che abbia raggiunto una certa massa critica, cioè un numero sufficientemente alto di connessioni, link, tra gli elementi interagenti.


Certo, siamo ancora lontani dal poter definire una teoria completa che spieghi l’autoorganizzazione e la complessità, anche perché non abbiamo ancora strumenti matematici adatti che tengano conto del comportamento dei cosiddetti “sistemi non lineari“, ovvero la maggiorparte dei fenomeni fisici osservati, e che rendono la ricerca di soluzioni analitiche molto difficile se non a volte impossibile.

Siamo però sulla buona strada, perché si è compreso che per spiegare questi fenomeni è necessario utilizzare un approccio rivolto al tutto, all’insieme delle interazioni di una rete, e non, come si pensava un tempo, rivolto solo al singolo elemento o nodo.


L'AUTORE


Claudio Pasqua è consulente aziendale nel posizionamento sui motori di ricerca per enti pubblici, aziende e università. Si occupa di studi teorici e pratici legati alle reti a inviarianza di scala, del comportamento del World Wide Web e delle applicazioni dell'econophysics.
La scienza dei sistemi complessi (il tentativo di capire i numerosi casi di ordine spontaneo o di autocorrelazione presenti in natura) e gli scenari del mondo digitale e delle sue applicazioni nel mondo reale sono alcune delle sue attività di interesse.



NOTE

[1] By Hawoong Jeong http://www.nd.edu/~networks/BioNetworks/

[2] Sistemi di questo tipo sono anche detti sistemi complessi adattivi, la cui caratteristica è quella di avere un comportamento fisico che può fare emergere strutture di tipo auto-organizzative e auto-riproducentesi, le quali sono capaci di interazioni che simulano il comportamento degli organismi viventi.

[3] Arthur W.B. - On the Evolution of Compexity, in G.A.Cowan, D.Pines e D. Meltzer (a cura di) Complexity. Metaphors, Models and Reality, Santa Fe Ititute Studies in the Sciences of Compexity, Proceedings vol. 19, Addison-Wesley, Reading (Mass.), pp. 65-81.

[4] La coevoluzione in senso stretto può definirsi come un processo in cui la “fitness” di ciascun genotipo dipende dalla densità di popolazione, dalla composizione genetica della specie e delle specie con cui interagisce, e dalle condizioni abiotiche in cui la stessa si realizza. Anche nel web come in tutte le reti a inviarianza di scala la “fitness” è definita come quel parametro matematico che indica la capacità di un nodo di annettersi nuovi link e di competere con altri nodi. Sul Web le pagine con fitness più elevata sono anche quelle più popolari.

[5] By A. S. Klovdahl http://arts.anu.edu.au/sss/CV_Klovdahl_USL.pdf


[6] L’Emergenza è un principio che descrive il comportamento dei sistemi complessi. Può essere

definita come il processo di formazione di schemi complessi a partire da regole più semplici.


PER APPROFONDIRE

Stefan Wuchty, Erszebet Ravasz and Albert-László Barabási The Architecture of biological network Department of Physics - University of Notre Dame

Ginestra Bianconi and Albert-László Barabási Competition and multiscaling

in evolving networks

Europhys. Lett. 54 436-442 (2001) - cond-mat/0011029 .

Ginestra Bianconi and Albert-László Barabási Emergence of weight-topology correlations in complex scale-free networks Eurphys. Lett. 71 1029 (2005) - cond-mat/0412599





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