Teóricos de redes trabajando para los militares de EE.UU. han operado en cómo identificar el grupo pequeño "semilla" de personas que pueden difundir un mensaje a través de toda una red...
Los mensajes virales comienzan su vida mediante la infección de unos cuantos individuos y comienzan a extenderse a través de una red. El extremo más infecciosos contaminando es más o menos todo el mundo.
Cómo y por qué sucede esto es objeto de mucho estudio y debate. Los científicos de la red saben que los factores principales son la velocidad a la cual las personas se infectan, la "conexión " de la red y cómo el grupo de individuos seminales (semillas), que por primera vez se infectan, se vinculan con el resto.
Este es el grupo de semillas que fascina a todos, desde los vendedores que quieren vender Viagra hasta los epidemiólogos que quieran estudiar la propagación del VIH.
Así que una manera de encontrar grupos de semillas en una red social dada, sin duda, puede ser un truco útil, sin mencionar muy valioso. Un paso adelante lo llevaron a cabo Paulo Shakarian, Sean Eyre y Damon Paulo desde el Centro de Ciencias de Red Point West en la Academia Militar de EE.UU. en West Point.
Estos chicos han encontrado una manera de identificar a un grupo de semillas que, cuando se infecta, puede difundir un mensaje a través de toda una red. Y dicen que se puede hacer rápidamente y fácilmente, incluso en redes relativamente grandes.
Su método es relativamente sencillo. Se basa en la idea de que un individuo con el tiempo recibirá un mensaje si una determinada parte de su o sus amigos ya tienen ese mensaje. Esta proporción es de un umbral crítico y es fundamental en su enfoque.
Una vez determinado el umbral, estos chicos examinar la red y buscan todas aquellas personas que tienen más amigos que este número crítico. A continuación, eliminan los que superan el umbral de la cantidad más grande.
En el siguiente paso, repiten este proceso, en busca de todos los que tienen más amigos que el umbral crítico y la poda de los de mayor exceso. Y así sucesivamente.
Este proceso termina cuando ya no queda nadie en la red que tiene más amigos que el umbral. Cuando esto sucede, el que queda es el grupo de semillas. Un mensaje enviado a cada miembro de este grupo puede y debe extenderse a toda la red.
Eso es un enfoque toca a un problema bien conocido. Lo que consiguieron científicos de red se ha empantanado en el pasado es que ellos siempre han redactados este enigma en términos de encontrar el grupo semilla más pequeña. Demostrando que el grupo que ha encontrado es el más pequeño que realmente es un problema complicado.
Pero Shakarian y co no hacen ninguna reclamación al respecto. "Se presenta un método garantizado para encontrar un conjunto de nodos que provoca que toda la población activa -, pero no es necesariamente el tamaño mínimo", dicen.
Que de repente hace que el problema mucho más fácil. De hecho, estos chicos han probado en un gran número de redes de ver lo bien que funciona. Sus redes de prueba incluyen Flickr, FourSquare, Frienster, Last.FM, Digg (desde diciembre de 2010), Yelp, YouTube, etc.
Y el algoritmo funciona bien. "En una red social Friendster consta de 5,6 millones de nodos y 28 millones de aristas que encontramos un conjunto de semillas en menos de 3,6 horas", dicen Shakarian y co. Para ello utilizan un procesador Intel Xeon X5677 procesador que funciona a 3,46 GHz con una caché de 12 MB ejecutando Red Hat Enterprise Linux versión 6.1 y equipados con 70 GB de memoria física.
Eso es un resultado prometedor y que muchas personas encontrarán valiosa. Shakarian y compañía dicen que el uso de su método para encontrar un grupo de semillas de la red social en línea FourSquare, un comercializador viral podría esperar un rendimiento 297 veces la inversión. No está mal !
Por esta razón, Shakarian y co podrían, y probablemente, se encuentran y su algoritmo de la demanda de la legión de vendedores que desean hacer su producto viral. No menos importante de ellos podrían ser empresas grandes de Internet como Amazon y Apple, que ambos tienen grandes redes de clientes y un montón de productos para vender.
¡Esperen a oir más descubrimientos al respecto!
Ref: arxiv.org/abs/1309.2963 :A Scalable Heuristic for Viral Marketing Under the Tipping Model
.jpg)
