Actualizado 06/10/2015 23:35:13 CET

Cómo el canto de las ranas sirvió de inspiración para las redes sociales

   MADRID, 6 Oct. (Notimérica) -

   Las hembras de las ranas arborícolas japonesas no pueden distinguir a sus pretendientes si cantan a la vez, así que los machos se ponen de acuerdo para entonar de uno en uno.

   Gracias a esta desincronización natural de los cantos expertos de la Universidad del País Vasco (UPV/EHC), en España, han podido desarrollar algoritmos de computación que se aplican al sistemas inalámbricos y al análisis de redes sociales como Facebook y Twitter.

   "Este proceso es un buen ejemplo de autoorganización en la naturaleza, que nos ha servido para desarrollar los algoritmos bioinspirados", explica el profesor Ikerbasque de la UPV/EHU Christian Blum, según ha informado la agencia SINC.

   No es nuevo que los especialistas en el área de computación recurran a la naturaleza para resolver problemas. Las colonias de hormigas o el sistema nervioso de la mosca de la fruta han inspirado el desarrollo de robustos algoritmos que, como los sistemas naturales, se adaptan bien a las circunstancias y a los posibles fallos.

   Esta vez el equipo ha utilizado esta herramienta matemática para resolver problemas de computación relacionados con grafos, un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan gráficamente sus relaciones. Ejemplos de ello serían las relaciones de amistad entre personas o una red de metro.

   Antes los investigadores habían usado estos algoritmos para colorear grafos, una técnica con aplicaciones en el entorno de las redes inalámbricas, pero ahora los han utilizado para detectar los denominados 'conjuntos independientes de nodos', que son los que no están enlazados directamente dentro del grafo.

   "Esto tiene aplicaciones muy importantes en las redes de comunicación, por ejemplo, en la formación de redes troncales o backbones inalámbrica", ha explicado Blum, que ha manifestado que es especialmente útil en el entorno de las redes sociales, como Facebook y Twitter, ya que permite "analizar su estructura y detectar comunidades independientes dentro de ellas".

   De esta manera, será posible detectar a usuarios que tienen poca participación o visibilidad o detectar a comunidades cerradas que no interactúan con el resto. También serviría para encontrar a usuarios que sería bueno conectar para aumentar relaciones entre determinadas comunidades.

   Según sus autores, los resultados de los nuevos algoritmos "son excelentes y se han convertido en los mejores conocidos hasta ahora, superando sustancialmente lo conseguido por otros algoritmos, como los inspirados en el sistema nervioso de la mosca Drosophila".