venerdì 17 giugno 2011

PRIMI SU GOOGLE COME LADY GAGA



Cosa fa di Lady Gaga un grande successo nelle reti sociali di individui? Cosa accomuna questo fenomeno, che ora si studia addirittura all'Università,  e il suo alter ego, Stefani Joanne Angelina Germanotta, ai grandi hub del World Wide Web?

Da alcuni mesi Lady Gaga è diventata, nel cuore e nell’immaginario dei 20-30 enni sinonimo di  diversità e innovazione, non solo musicale.

Se affrontiamo questo fenomeno applicando i principi fisici delle reti sociali, più precisamente le reti a invarianza di scala, troviamo la spiegazione di questo comportamento collettivo.
Lady Gaga si comporta come un grande connettore, esattamente come fanno hub come Google o YouTube nella rete del World Wide Web.


I GRANDI CONNETTORI SONO IL COLLANTE DELLE RETI A INVARIANZA DI SCALA

Cosa accomuna gruppi diversi, come le scelte di relazioni sessuali tra individui, le interazioni tra proteine in un batterio, le citazioni nelle pubblicazioni scientifiche, gruppi di scienziati coautori di articoli, i malati di AIDS o di SARS, i rapporti preda-predatori in un ecosistema isolato (come ad esempio gli animali di uno stagno), le relazioni tra gli attori di Hollywood che hanno recitato insieme, Internet e il World Wide Web?

Diciamo innanzitutto che sono tutti reti con una struttura non casuale, ma comune e universale. Dietro una apparente casualità traspare invece molto ordine. Sono, cioè, tipi di reti che potremmo chiamare “aristocratiche”. Ovvero, in queste reti, solo un numero ristretto di elementi ha un numero altissimo di connessioni. Mentre la stragrande maggioranza si spartisce i pochi collegamenti rimasti con gli altri componenti della rete.

Prendiamo ad esempio la regola che determina le scelte sessuali tra individui. In un gruppo anche numeroso di persone sono pochi quelli che possono vantare di aver avuto legami di tipo amoroso con un numero molto alto di partner, diciamo centinaia. Viceversa, la maggior parte di uomini e donne di quel gruppo potrà dimostrare relazioni al massimo non superiore a 4-5 individui.

Nel contesto sessuale, cioè, gli individui iperconessi sono quelli chereti a invarianza di scala Malcom Gladwell, nominato nel 2005 da Time come uno dei 100 uomini più influenti al mondo, nel suo libro The Tipping point (trad. Il punto critico) [1], definisce i connettori: i rarissimi uomini e donne socialmente iperattivi che tengono unita una rete sociale.

Anche in un ecosistema sono presenti connettori: il legame fra le specie è rappresentato dall’essere preda o predatore. È quindi possibile pianificarne la salvaguardia puntando su alcune specie, ossia sugli elementi chiave della catena.

In economia solo alcune multinazionali sono i veri connettori della rete capaci di influenzare l’andamento borsistico di moltissime altre aziende, anche di settori diversi.
I legami interni a tale rete influiscono sulla comunità economico-finanziaria.

Lo stesso potremmo dire di pochi attori di Hollywood i quali da soli possono vantare un elenco interminabile di presenze cinematografiche mentre la maggior parte degli attori partecipano a pochi film e creano poche connessioni (parti recitate insieme) con altri colleghi.

Negli scambi proteici cellulari la maggior parte dei nodi che rappresentano il substrato chimico della cellula, i link appunto, ovvero le reazioni bio-chimiche tra elementi, sono presenti solo tra un numero ristretto di proteine.

Nelle pubblicazioni scientifiche, poi, le citazioni riportano con più frequenza gli stessi nomi, solitamente di autori maggiormente noti nel panorama scientifico, sia per il loro prestigio intellettuale che per l’importanza delle loro ricerche.

E infine su Internet e nel World Wide Web sono pochissimi gli hub che si accaparrano la maggior parte dei link, mentre a oltre il 90 percento dei rimanenti non resta che spartirsi le briciole.

Da questi primi esempi scopriamo che le leggi di potenza sono molto diffuse in natura: ovvero i nodi, gli hub, gli individui più importanti della rete, cioè i connettori, dimostrano di avere una maggiore attività sessuale, sociale, economica, biologica, interattiva, e così via, a seconda della rete di appartenenza.

legge di potenzaLa curva della legge di potenza (vedi grafico) ha quella che viene anche definita una “coda lunga”, ovvero le probabilità di trovare un nodo con un altissimo numero di connessioni sono molto più elevate rispetto a quelle di una curva statistica “normale” a campana. L’80%-90% delle connessioni della rete fa capo cioè a una piccola percentuale di nodi.

Nei fenomeni naturali la distribuzione degli individui si distribuisce solitamente in un range descritto da una curva, definita normale. Ad esempio in una popolazione l’altezza più frequente, quella descritta dall’80-90% degli individui, si distribuisce in un campo centrale molto attrattivo.

La legge di potenza invece è descritta da una curva che presenta un picco massimo in corrispondenza di pochi connettori. Pochi individui hanno la maggiore probabilità di essere trovati mentre la maggior parte degli individui possiede una bassa attrattività.

Insomma, nella rete degli attori del piccolo schermo trovare un altro connettori con le caratteristiche simili a Lady Gaga è molto raro e se si cerca una donna  con le sue capacità la ricerca finisce sempre per arrivare a lei.

Nello stesso modo è molto più facile, navigando a caso, arrivare sul Web su un grande connettori, come Google o YouTube mentre è molto meno probabile approdare alla pagina che in questo momento state leggendo, che ha un grado di attrattività estremamente più basso dei grandi hub con PageRank più elevato.


INTERNET NON E’ DEMOCRATICA

I connettori, che sono gli individui più ricchi di legami nella rete, aumentano dunque la loro ricchezza di link grazie alle proprie capacità di relazione secondo una legge di potenza.
La legge di potenza ci dice che più connessioni ha un nodo, un sito internet ad esempio, più ne avrà in futuro. E questo a discapito di chi ha meno legami.

Internet, al contrario di quanto ancora qualcuno pensa, è tutt’altro che democratica: come il World Wide Web anche Internet è una rete aristocratica.

Il fatto che chiunque abbia la libertà di poter esprimere la propria opinione nella grande rete, di pubblicare un proprio blog, il proprio sito, e di scrivere la propria storia può dare la pura illusione che ogni pagina abbia la stessa probabilità di essere letta. Quasi tutti i motori di ricerca, però, indicizzano i siti in base alla popolarità e non alla democraticità dei contenuti.

Due scienziati, Steve Laurence e Lee Giles, furono i primi a rilevare [2] che di solito trascorrono parecchi mesi prima che nei motori di ricerca compaiano delle nuove pagine web.
Ad esempio questo capita soprattutto alle new entry, cioè ai siti di più recente costruzione.

Questo avviene perché quando si cerca un argomento con un motore di ricerca come ad esempio Google, in realtà non si cerca realmente sul Web, ma nell’indice di Google del Web.

L’indice viene aggiornato con regolarità per fare in modo che si mantenga al passo con la crescita di Internet, ma segue una regola assolutamente non democratica: più la pagina è popolare (più alto cioè è il suo PageRank) prima viene inclusa, sicché le nuove, anche se hanno un contenuto eccellente, faticheranno a farsi conoscere.

In un mondo interconnesso come il Web sono le pagine più popolari che tenderanno a essere più note. La probabilità di accedere a una qualsiasi informazione, dunque, non è casuale.
Così, che si usi o no un motore di ricerca, se si crea un proprio sito web e vi si aggiungono link con altri siti, tali siti tenderanno a essere quelli più noti

In altre parole, i più popolari diventano ancora più popolari: i ricchi diventano ancora più ricchi confermando quella legge di potenza, più volte citata in questi articoli.


IL MODELLO A INVARIANZA DI SCALA NON E’ PIU’ SUFFICIENTE A SPIEGARE LA NASCITA DI NUOVI CONNETTORI

Eppure questo modello non spiega tutte le relazioni di queste reti, non spiega ad esempio perché ad un tratto nascano dei nuovi connettori dal nulla, hub come YouTube o Flicker, cioè nuovi nodi entrati recentemente da dominatori nel calderone mediatico connettivo.

Non spiega perché il Lady Gaga è diventata in poco tempo una sex symbol, un connettore ben più importante di attori già noti come Madonna o Britney Spears, oscurando persino la popolarità di questi ultimi.

Per questo, cioè per spiegare perché nelle reti a invarianza di scala come il Web alcuni grandi connettori perdono la loro efficacia mentre dei nuovi prendono il loro posto, la ricercatrice in fisica teorica Ginestra Bianconi ha introdotto un nuovo parametro η che spiega come la “prestanza” di un nodo, ovvero la sua “fitness”, ne influenza la popolarità.

Quando un sito internet possiede una fitness η elevata, cioè aumenta nel tempo i suoi collegamenti con altre pagine della stessa rete, si comporta come fa un sex symbol nelle reti di relazioni sessuali tra individui: diventa un grande connettore.

La probabilità che un nuova pagina si connetta a una già presente nella rete dipende dunque sia dalla connettività (cioè dal numero di link) che dalla fitness, secondo la seguente formula:
Πi= ηk/ Σ ηi ki


All’aumentare dei nodi ki diminuisce anche la probabilità di trovare un nodo poco connesso, come ad esempio la nostra pagina internet personale, o il nostro blog, a causa del fattore al denominatore Σ ηiki.

Il parametro fitness ηi , diverso per ogni pagina, modifica la capacità di acquisire nuovi link e modifica l’attrattività del connettore stesso. La fitness descrive la velocità con cui nuovi link vengono aggiunti a un dato nodo.

Ad esempio spiega perché un nodo relativamente giovane e con pochi link può acquisire link con velocità maggiore se possiede un grande valore del parametro fitness.

Questi nodi con una fitness elevata corrispondono a individui con alte capacità sociali (social skills); oppure a siti web con migliori contenuti e servizi. [3]

Nelle reti di tipo sessuale è come se il connettore diminuisse progressivamente il suo sex appeal a vantaggio di altri. E non necessariamente la causa è il suo invecchiamento fisico, come dimostrano attori che aumentano il loro fascino nonostante il loro ingresso nella terza età.

Così, per fare un paragone del panorama mediatico televisivo, Madonna ha perso attrattività mentre Lady Gaga, una cantante giovanissima  è attualmente il nuovo punto di riferimento della musica pop.


IL FASCINO DEL CONNETTORE 

Lady Gaga non è una persona reale ma un personaggio, un’invenzione musicale. Inoltre è più giovane di Madonna, poco attraente, addirittura goffa nei movimenti! Sembrerebbe insomma tutt’altro che attraente! Però è intelligente, innovativa, originale: la sua fitness ηi, la sua capacità empatica, la sua attrattività è attualmente superiore a quelle di qualunque altro attore attualmente presente nelle case discografiche.

Il parametro ηmodifica il comportamento matematico del modello a invarianza di scala della rete. Lo modifica nel senso che non considera connettori come Madonna e Lady Gaga  appartenenti alla stessa scala di importanza gerarchica.

Alcuni connettori perdono la loro fitness nel tempo, altri possono andare in pensione, ovvero ritirarsi dalla competizione, altri invece possono utilizzare strategie di posizionamento più efficaci e accaparrarsi link più velocemente degli altri.

Nella competizione della rete sono questi ultimi a vincere.

Il modello a fitness non è l’unico proposto nel panorama scientifico ma è attualmente quello più accreditato. Quello che spiega con maggiore precisione il comportamento della Rete.

Questi modelli aiutano la scienza a spiegare e a decifrare la struttura delle varie reti e a riconoscere regolarità importanti là dove in passato non si vedeva nulla. Si pensi che fino a pochi anni fa non esisteva alcun modello che spiegasse il comportamento di internet. Addirittura si pensava a Internet e al WWW come reti casuali, prive cioè di regolarità.

Per la prima volta nella storia la scienza ha in mano uno strumento importante che l’aiuterà a rispondere ad alcuni interrogativi e a svelare questo mistero.

E a spiegare l’imprevedibilità del successo du Lady Gaga.



REFERENCES


[1] Malcolm Gladwell, The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference, Little Brown, 2000

[2] Steve Laurence e C. Lee Giles, Accessibility of information on the web, “Nature”, 400, 1999, p. 10

[3] Ginestra Bianconi and Albert-László Barabási, Competition and mutliscaling in evolving network, nov 2000



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