ARS 101: Asortatividad

Mezcla Asortativa




En el estudio de las redes complejas, la mezcla asortiva, o asortatividad, es un sesgo a favor de las conexiones entre nodos de red con características similares. [1] En el caso específico de las redes sociales, la mezcla asortativa también se conoce como homofilia. La mezcla disasortativa más raro es un sesgo a favor de las conexiones entre nodos diferentes.

En las redes sociales, por ejemplo, las personas comúnmente optan por asociarse con otros de la misma edad, nacionalidad, ubicación, raza, ingresos, nivel educativo, religión, idioma o como ellos mismos. [2] En las redes de contacto sexual, se observan los mismos sesgos, pero también se mezcla disasortativamente por sexo - la mayoría de las alianzas son entre personas de sexo opuesto.

La mezcla asortativa puede tener efectos, por ejemplo, en la propagación de la enfermedad: si los individuos tienen contacto principalmente con otros miembros de los mismos grupos de población, entonces las enfermedades se propagarán principalmente dentro de esos grupos. Muchas enfermedades se sabe de hecho tienen prevalencia difieren en diferentes grupos de población, aunque otros factores sociales y de comportamiento afectan a la prevalencia de enfermedades, así, como las variaciones en la calidad de la atención de salud y diferentes normas sociales.

La mezcla asortativa también se observa en otros tipos (no sociales) de las redes, incluidas las redes bioquímicos en la célula, [3] redes de informática y de información, [4] y otros.

De particular interés es el fenómeno de la mezcla asortativa por grado, es decir, la tendencia de los nodos con alto grado para conectarse a otros con alto grado, y similarmente para los de bajo grado. Debido a que grado es en sí misma una propiedad topológica de redes, este tipo de mezcla asortativa da lugar a efectos estructurales más complejos que los otros tipos. Empíricamente se ha observado que la mayoría de las redes sociales se mezclan asortativamente por grado, pero la mayoría de redes de otros tipos mezclan disasortativamente, [5] [6], aunque hay excepciones. [7] [8]

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Referencias

1. M. E. J. Newman (2003). "Mixing patterns in networks". Physical Review E 67 (2): 026126. arXiv:cond-mat/0209450. Bibcode:2003PhRvE..67b6126N. doi:10.1103/PhysRevE.67.026126.
2. M. McPherson, L. Smith-Lovin, and J. M. Cook (2001). "Birds of a feather: Homophily in social networks". Annual Review of Sociology 27: 415–444. doi:10.1146/annurev.soc.27.1.415.
3. S. Maslov and K. Sneppen (2002). "Specificity and stability in topology of protein networks". Science 296 (5569): 910–913. arXiv:cond-mat/0205380. Bibcode:2002Sci...296..910M. doi:10.1126/science.1065103. PMID 11988575.
4. R. Pastor-Satorras, A. Vázquez, and A. Vespignani (2001). "Dynamical and correlation properties of the Internet". Physical Review Letters 87 (25): 258701. arXiv:cond-mat/0105161. Bibcode:2001PhRvL..87y8701P.doi:10.1103/PhysRevLett.87.258701. PMID 11736611.
5. M. E. J. Newman (2002). "Assortative mixing in networks". Physical Review Letters 89 (20): 208701. arXiv:cond-mat/0205405. Bibcode:2002PhRvL..89t8701N. doi:10.1103/PhysRevLett.89.208701. PMID 12443515.
6. S. Johnson, J.J. Torres, J. Marro, and M.A. Muñoz, (2010). "Entropic origin of disassortativity in complex networks". Physical Review Letters 104 (10): 108702. arXiv:1002.3286. Bibcode:2010PhRvL.104j8702J.doi:10.1103/PhysRevLett.104.108702. PMID 20366458.
7. G. Bagler and S. Sinha (2007). "Assortative mixing in protein contact networks and protein folding kinetics". Bioinformatics 23 (14): 1760–7. arXiv:0711.2723. doi:10.1093/bioinformatics/btm257. PMID 17519248.
8. A. V. Goltsev, S. N. Dorogovtsev and J.F.F. Mendes (2008). "Percolation on correlated networks". Physical Review E 78 (5): 051105. arXiv:0810.1742. Bibcode:2008PhRvE..78e1105G. doi:10.1103/PhysRevE.78.051105.

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