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Eine Zusammenarbeit zwischen den Wissenschaftlern Zentrum für Astrobiologie (CSIC-INTA) und das Zentrum für Biomedizin Technologie entwickelt eine neue Theorie, um den Wettbewerb zwischen verschiedenen Netzwerken zu verstehen, indem sie in Verbindung tritt und optimale Strategien entwickelt, damit jedes Netzwerk optimal von Verbindungen mit anderen Netzwerken profitiert.

Die möglichen Anwendungen dieser neuen Theorie reichen von sozialen Netzwerken bis hin zu kommerziellen Netzwerken über die Ausbreitung von Krankheiten oder die effiziente Gestaltung von Technologienetzen. Die Arbeit setzt die Störungstheorie weit verbreitet in Physik zum Kontext der Graphentheorie verwendet, um die Schlüssel für die Verbindung zwischen zwei oder mehr Netzwerken zu identifizieren. Die Autoren zeigen, dass es möglich ist, diese Theorie einfach zu nutzen, indem sie Beispiele in sozialen Netzwerken, Ökosystemen, Web-Domains oder genetischen Netzwerken zeigen.

Die Ergebnisse wurden in der Zeitschrift Nature Physics und sie versprechen, große Auswirkungen auf das Studium der komplexen Netze zu haben.

Die Arbeit scheint den Schlüssel für die Erklärung der Prozesse der Vernetzung und des Wettbewerbs zwischen den Netzen gegeben zu haben und die Folgen dieses Phänomens vorherzusagen, bevor sie eintreten. Durch eine mathematische Entwicklung auf der Grundlage der Störtheorie konnte der endgültige Zustand der Verbindung zwischen mehreren Netzwerken allein vom Zustand vor der Verbindung erklärt werden. "Indem wir nur die Art der Netze kennen, die bei ihrer Verbindung in den Wettbewerb treten, können wir die Folgen einer solchen Verbindung vorhersagen und die Knoten - oder Elemente - wählen, die einem oder anderen Netzwerk am meisten zugute kommen," erklärt Jacobo Aguirre, Forscher des CAB. Die Ergebnisse sind das Ergebnis von zwei Jahren kombinierter Arbeit: "Die Idee entstand, indem man die Verbindungen zwischen biologischen Netzen im Zusammenhang mit evolutionären Prozessen der RNA-Bevölkerung (Riborucleinsäure) untersuchte: In vielen Fällen nahm ein Netzwerk die gesamte Bevölkerung auf, und wir verstanden nicht, warum das so ist," sagt Aguirre. Von da an führte ein langer Weg von analytischen Berechnungen und numerischen Simulationen zu einer Lösung: Der Endzustand hing nur von den Knoten ab, die als Verbindungsleitungen zwischen den beiden Netzen fungierten, und von dem "starken" Netz, das jedes Netzwerk vor der Verbindung war. "Das Erstaunliche ist, dass kleine Unterschiede in diesen Fragen das Endergebnis des Wettbewerbs radikal verändern können. Auf diese Weise kann ein schwaches Netz einen stärkeren oder vielmehr von ihm gefegt werden, je nachdem, wie sie miteinander verbunden sind," erklärt Aguirre.

Das Interessanteste an den Ergebnissen ist seine mögliche Anwendung auf eine Vielzahl von Systemen. Nehmen wir zum Beispiel zwei isolierte Ökosysteme, in denen ein Netz von tropischen (oder Lebensmittel-) Beziehungen zwischen Arten besteht und deren Gleichgewicht im Laufe der Zeit erhalten bleibt. Sobald eine oder mehrere Arten eines jeden Ökosystems in Berührung kommen, werden die Nahrungsketten beider Ökosysteme verändert, was zu einem Nutzen (oder einer Schädigung) für eines der beiden Ökosysteme führen kann. Dank der in dieser Arbeit vorgeschlagenen neuen Theorie ist es möglich, die Folgen der Verbindung zwischen den beiden Ökosystemen zu ermitteln und die Verbindung zwischen den Arten zu ermitteln, die für das eine oder andere Ökosystem von Nutzen sind. Javier Buldú vom Zentrum für Biomedizinische Technologie: "Unsere Ergebnisse ermöglichen es, festzustellen, welche Netze durch die Verbindung mit anderen Netzen geschädigt werden, diesen Schaden zu quantifizieren und mögliche Verbindungsstrategien vorzuschlagen, um die derzeitige Situation zu verbessern." Buldu zufolge sind Anwendungen für soziale Netzwerke klar, da es jetzt möglich ist zu verstehen, wie die Verbindung zwischen zwei Gemeinschaften die Bedeutung jedes Einzelnen in einem sozialen Netzwerk beeinflusst: "Wenn wir einen neuen Freund auf Facebook hinzufügen, schaffen wir einen neuen Informationsfluss zwischen unserem Netzwerk und dem Netzwerk unseres neuen Freundes. Die Folgen der neuen Verbindung betreffen beide Gruppen und nicht nur die miteinander verbundenen Individuen." Mit dieser neuen Methodik kann analysiert werden, wie der Informationsfluss innerhalb eines Netzes durch Verbindungen zu anderen Netzen verändert wird, wie die Verbreitung von Informationen innerhalb jedes Netzwerks aussieht und welches Netz am wirksamsten ist.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, die möglichen Anwendungen dieser neuen Theorie auf das Wissen um Gehirnnetze zu übertragen. David Papo, ein auf Neurowissenschaften spezialisierter israelischer Wissenschaftler, sagt: "Bei jeder kognitiven Tätigkeit handelt unser Gehirn als komplexes Kommunikationsnetz, in dem wiederum verschiedene Subrädlinge identifiziert werden können. Es wäre von grundlegender Bedeutung zu verstehen, wie diese Unterschenkel miteinander verbunden sind und ob die Verbindung zwischen ihnen die Rolle einer dieser beiden stärkt." Obwohl es noch zu früh ist, um Ergebnisse zu erzielen, arbeiten Papo und seine Mitarbeiter an ihrer Anwendung auf die Analyse von Gehirnsignalen durch Magnetoenzephalographie. "Es wäre wichtig, Unterschiede in den Verbindungen zwischen Subredes in einem gesunden Individuum und einem Patienten mit einer bestimmten Pathologie zu sehen. Es würde uns helfen zu verstehen, warum verschiedene Krankheiten das Versagen einer bestimmten kognitiven Aktivität verursachen," so Papo.

Die Autoren der Studie sind optimistisch über die möglichen Anwendungen ihrer Arbeit und arbeiten, obwohl sie ihre Gültigkeit bereits in verschiedenen realen Netzwerken bewiesen haben, an neuen Möglichkeiten. Die Ergebnisse der Zeitschrift Nature Physics haben sich bislang als anerkannt erwiesen und hoffen, dass die Arbeit dazu beitragen wird, die Art der Systeme besser zu verstehen, die durch ein Netzwerk von Verbindungen modelliert werden können.

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