Red de empresas transnacionales superconectadas

Revelada - la red capitalista que dirige el mundo
Las 1318 corporaciones transnacionales que forman el núcleo de la economía. Las empresas superconectadas son de color rojo, las empresas muy conectadas son de color amarillo. El tamaño del punto representa los ingresos

Por Andy Coghlan y Debora MacKenzie - Plos One




Mientras protestas contra el poder financiero barren el mundo esta semana, la ciencia puede haber confirmado los peores temores de los manifestantes. Un análisis de las relaciones entre 43.000 empresas transnacionales ha identificado un grupo relativamente pequeño de compañías, principalmente bancos, con un poder desproporcionado sobre la economía global.

Los supuestos del estudio han atraído algunas críticas, pero los analistas de sistemas complejos contactados por New Scientist dicen que es un esfuerzo único para desentrañar el control en la economía global. Afirmar que el avance del análisis podría ayudar a identificar maneras de hacer el capitalismo global más estable.

La idea de que unos cuantos banqueros controlan un gran trozo de la economía global podría no parecer una noticia para el movimiento Occupy Wall Street de Nueva York y los manifestantes en otros lugares (ver foto). Pero el estudio, por un trío de teóricos de sistemas complejos en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zurich, es el primero en ir más allá de la ideología para identificar empíricamente esa red de poder. Combina las matemáticas usadas desde hace tiempo para modelar sistemas naturales con datos corporativos comprensivos para asignar la propiedad entre las corporaciones transnacionales del mundo (TNCs).

"La realidad es tan compleja, debemos alejarnos del dogma, ya sea teorías de conspiración o de libre mercado", dice James Glattfelder. "Nuestro análisis está basado en la realidad."

Estudios anteriores han descubierto que unas cuantas transnacionales poseen grandes trozos de la economía mundial, pero incluyeron sólo un número limitado de empresas y omitieron propiedades indirectas, por lo que no se pudo decir cómo afectó esto a la economía global, ya sea que la hiciera más o menos estable, por ejemplo.

El movimiento Occupy Wall Street se extiende a Londres

El equipo de Zurich puede. Desde Orbis 2007, una base de datos con 37 millones de empresas e inversionistas de todo el mundo, sacaron las 43.060 TNCs y las acciones que las vinculan. Luego construyeron un modelo del cual las compañías controlaban a otros a través de redes de participación, junto con los ingresos operativos de cada compañía, para mapear la estructura del poder económico.

El trabajo, que se publicará en PLoS One, reveló un núcleo de 1318 empresas con propiedades entrelazadas (ver imagen). Cada uno de los 1318 tenía vínculos con dos o más compañías y, en promedio, estaban conectados a 20. Además, aunque representaban el 20% de los ingresos operativos mundiales, los 1318 parecían poseer colectivamente, a través de sus acciones, la mayoría del capital mundial Grandes empresas de fabricación y manufactura - la economía "real" - que representa un 60 por ciento más de los ingresos globales.

Cuando el equipo desentrañó aún más la red de propiedad, encontró que gran parte de ella se remontaba a una "súper entidad" de 147 empresas aún más estrechamente unidas - todas las cuales eran propiedad de otros miembros de la súper entidad - que controlaban 40 Por ciento de la riqueza total de la red. "En efecto, menos del 1 por ciento de las empresas fueron capaces de controlar el 40 por ciento de toda la red", dice Glattfelder. La mayoría eran instituciones financieras. Los 20 primeros incluyen Barclays Bank, JPMorgan Chase & Co, y The Goldman Sachs Group.

John Driffill, de la Universidad de Londres, un experto en macroeconomía, dice que el valor del análisis no es sólo ver si un pequeño número de personas controla la economía global, sino más bien su visión de la estabilidad económica.

La concentración del poder no es buena o mala en sí misma, dice el equipo de Zurich, pero las interconexiones estrechas del núcleo podría ser. Como el mundo aprendió en 2008, tales redes son inestables. "Si una empresa sufre de angustia", dice Glattfelder, "esto se propaga".

"Es desconcertante ver cómo las cosas realmente están conectadas", coincide George Sugihara de la Scripps Institution of Oceanography en La Jolla, California, un complejo experto en sistemas que ha asesorado a Deutsche Bank.

Yaneer Bar-Yam, jefe del Instituto de Sistemas Complejos de Nueva Inglaterra (NECSI), advierte que el análisis asume que la propiedad equivale al control, lo que no siempre es cierto. La mayoría de las acciones de la compañía están en manos de gestores de fondos que pueden o no controlar lo que realmente hacen las empresas que son parte de su propiedad. El impacto de esto en el comportamiento del sistema, dice, requiere más análisis.

Crucialmente, al identificar la arquitectura del poder económico mundial, el análisis podría ayudar a hacerla más estable. Al encontrar los aspectos vulnerables del sistema, los economistas pueden sugerir medidas para evitar futuros colapsos que se extiendan por toda la economía. Glattfelder dice que podemos necesitar reglas anti-trust globales, que ahora sólo existen a nivel nacional, para limitar la sobre-conexión entre las ETN. Sugihara dice que el análisis sugiere una posible solución: las empresas deben ser gravadas por el exceso de interconectividad para desalentar este riesgo.

Una cosa no sonaría con algunas de las afirmaciones de los manifestantes: es poco probable que la super entidad sea el resultado intencional de una conspiración para gobernar el mundo. "Estas estructuras son comunes en la naturaleza", dice Sugihara.

Los recién llegados a cualquier red se conectan preferentemente a miembros altamente conectados. Las ETNs compran acciones entre sí por razones de negocios, no por la dominación del mundo. Si la conectividad se aglutina, también lo hace la riqueza, dice Dan Braha de NECSI: en modelos similares, el dinero fluye hacia los miembros más altamente conectados. El estudio de Zurich, dice Sugihara, "es una fuerte evidencia de que las reglas simples que gobiernan las ETN dan lugar espontáneamente a grupos altamente conectados". O como dice Braha: "La demanda de Occupy Wall Street de que el 1% de la gente tiene la mayor parte de la riqueza refleja una fase lógica de la economía autoorganizada".

Por lo tanto, la super entidad no puede resultar de la conspiración. La verdadera cuestión, dice el equipo de Zurich, es si puede ejercer un poder político concertado. Driffill siente que 147 es demasiado para sostener la colusión. Braha sospecha que competirán en el mercado pero actuarán conjuntamente en intereses comunes. Resistir cambios a la estructura de red puede ser uno de esos intereses comunes.

Cuando este artículo fue publicado por primera vez, el comentario en la última oración del párrafo que comienza "Crucialmente, al identificar la arquitectura del poder económico mundial ..." fue atribuido erróneamente.

El top 50 de las 147 compañías superconectadas

1. Barclays plc

2. Capital Group Companies Inc

3. FMR Corporation

4. AXA

5. State Street Corporation

6. JP Morgan Chase & Co

7. Legal & General Group plc

8. Vanguard Group Inc

9. UBS AG

10. Merrill Lynch & Co Inc

11. Wellington Management Co LLP

12. Deutsche Bank AG

13. Franklin Resources Inc

14. Credit Suisse Group

15. Walton Enterprises LLC

16. Bank of New York Mellon Corp

17. Natixis

18. Goldman Sachs Group Inc

19. T Rowe Price Group Inc

20. Legg Mason Inc

21. Morgan Stanley

22. Mitsubishi UFJ Financial Group Inc

23. Northern Trust Corporation

24. Société Générale

25. Bank of America Corporation

26. Lloyds TSB Group plc

27. Invesco plc

28. Allianz SE 29. TIAA

30. Old Mutual Public Limited Company

31. Aviva plc

32. Schroders plc

33. Dodge & Cox

34. Lehman Brothers Holdings Inc*

35. Sun Life Financial Inc

36. Standard Life plc

37. CNCE

38. Nomura Holdings Inc

39. The Depository Trust Company

40. Massachusetts Mutual Life Insurance

41. ING Groep NV

42. Brandes Investment Partners LP

43. Unicredito Italiano SPA

44. Deposit Insurance Corporation of Japan

45. Vereniging Aegon

46. BNP Paribas

47. Affiliated Managers Group Inc

48. Resona Holdings Inc

49. Capital Group International Inc

50. China Petrochemical Group Company

* Lehman todavía existía en la base de datos de 2007 utilizada

Grafo: Las 1318 corporaciones transnacionales que forman el núcleo de la economía

(Data: PLoS One)        

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Introducción a la estructura y funcionalidad de las redes

La estructura y función de las redes complejas

M.E.J. Newman
PDF

Resumen
Inspirados en estudios empíricos de sistemas en red como Internet, redes sociales y redes biológicas, los investigadores han desarrollado en los últimos años una variedad de técnicas y modelos para ayudarnos a comprender o predecir el comportamiento de estos sistemas. Aquí se analizan desarrollos en este campo, incluyendo conceptos como el efecto del mundo pequeño, distribuciones de grados, clustering, correlaciones de redes, modelos de gráficos aleatorios, modelos de crecimiento de redes y vinculación preferencial y procesos dinámicos que tienen lugar en redes

Red de amistad de niños en una escuela de los Estados Unidos. Las amistades se determinan preguntando a los participantes, y por lo tanto son dirigidas, ya que A puede decir que B es su amigo, pero no viceversa. Los vértices están codificados por colores según la raza, según lo marcado, y la división de la izquierda en la figura es claramente principalmente a lo largo de las líneas raciales. La división de arriba hacia abajo está entre la escuela intermedia y la escuela secundaria, es decir, entre los niños más jóvenes y mayores. Foto cortesía de James Moody.

S003614450342480

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Correlaciones de centralidad en un modelo de opinión

Correlación entre las métricas de centralidad y su aplicación al modelo de opinión

Cong Li, QianLi, Piet Van Mieghem, H. Eugene Stanley y Huijuan Wang
Eur. Phys. J. B (2015) 88: 65
DOI: 10.1140/epjb/e2015-50671-y

Resumen

En las últimas décadas, se han propuesto una serie de métricas de centralidad que describen las propiedades de red de los nodos para clasificar la importancia de los nodos. Para entender las correlaciones entre las métricas de centralidad y aproximar una métrica de centralidad de alta complejidad por una métrica de baja complejidad fuertemente correlacionada, primero estudiamos la correlación entre las métricas de centralidad en términos de su coeficiente de correlación de Pearson y su similitud en la clasificación de nodos. Además de considerar las métricas de centralidad ampliamente utilizadas, introducimos una nueva medida de centralidad, el grado masa. La masa de grado de orden de un nodo es la suma del grado ponderado del nodo y sus vecinos no más lejos que los mhops de distancia. Encontramos que el intermedio, la cercanía y los componentes del vector propio principal de la matriz de adyacencia están fuertemente correlacionados con el grado, la masa de grado de primer orden y la masa de grado de segundo orden, respectivamente, tanto en modelos de red como en real- Redes mundiales. Teóricamente, probamos que el coeficiente de correlación de Pearson entre el vector propio principal y la masa de grado de segundo orden es mayor que el del vector propio principal y una masa de grado de orden inferior. Finalmente, investigamos el efecto de los contrariadores inflexibles seleccionados basados ​​en diferentes métricas de centralidad para ayudar a una opinión a competir con otra en el modelo de opinión contraria inflexible (ICO). Curiosamente, encontramos que la selección de los contrariadores inflexibles basados ​​en apalancamiento, la intermediación o el grado es más eficaz en la competencia de opinión que el uso de otras métricas de centralidad en todos los tipos de redes. Esta observación es apoyada por nuestras observaciones anteriores, es decir, que existe una fuerte correlación lineal entre el grado y la intermediación, así como una alta similitud de centralidad entre el apalancamiento y el grado.

PDF

Clusteres en redes complejas de proteínas

Una red compleja de proteínas de la Drosophila melanogaster

K.G. Guruharsha1, Jean-François Rual, Bo Zhai1, ,Julian Mintseris, Pujita Vaidya, Namita Vaidya, Chapman Beekman, Christina Wong, David Y. Rhee, Odise Cenaj, Emily McKillip,

http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2011.08.047

Science Direct

Resumen

Determinar la composición de complejos de proteínas es un paso esencial hacia la comprensión de la célula como un sistema integrado. Usando la purificación de coafinidad acoplado a un análisis de espectrometría de masas, examinamos asociaciones de proteínas que implican casi 5.000 proteínas de Drosophila marcadas con epítopo FLAG-HA. El riguroso análisis de estos datos, basado en un marco estadístico diseñado para definir interacciones individuales proteína-proteína, condujo a la generación de un mapa de interacción de proteínas de Drosophila (DPiM) que abarca 556 complejos de proteínas. La alta calidad del DPiM y su utilidad como paradigma para los proteomas metazoarios son evidentes a partir de la recuperación de muchos complejos conocidos, el enriquecimiento significativo para los atributos funcionales compartidos y la validación en células humanas. El DPiM define nuevos miembros potenciales para varios importantes complejos de proteínas y asigna enlaces funcionales a 586 genes de codificación de proteínas que carecen de anotación experimental anterior. El DPiM representa, según nuestro conocimiento, el mapa de complejos de proteínas metazoarias más grande y proporciona un valioso recurso para el análisis de la evolución del complejo proteico.

Figura 2.
DPiM
Representación gráfica de la DPiM que comprende 10.969 de alta confianza de interacciones co-complejas de pertenencia (a 0,05% FDR), con 2.297 proteínas. Las interacciones de proteínas se muestran como líneas grises con grosor proporcional al HGSCore para la interacción en el DPiM. El mapa define 556 clusters, 377 de los cuales están interconectados, lo que representa casi el 80% de las proteínas en la red. Los restantes 179 grupos no están conectados a miembros de otros complejos. Representados con diferentes colores son 153 grupos enriquecidos para GO términos, KEGG vías, o Pfam / InterPro dominios. Las proteínas en otros grupos que no están enriquecidos se muestran como círculos grises. Se indican complejos seleccionados con función molecular / papel biológico conocidos.


Implicaciones biológicas de los complejos de proteínas en el DPiM
(A) Mapa de calor bidimensional que muestra el número de péptidos identificados para cada subunidad de proteasoma. Cada columna corresponde a proteínas copurificadas en un experimento de cebo de proteasoma particular. Se agregaron columnas grises (marcadas con asteriscos) si no existía un cebo. Ambos ejes están dispuestos de acuerdo con la clasificación de subunidad de proteasoma, es decir, núcleo (β y α) o regulador (base y tapa). Siete subunidades específicas de los testículos están resaltadas en azul. "P" se refiere a Pomp.
(B) El grupo de proteasomas en el DPiM con subunidades conformadas de acuerdo con los dominios Pfam / InterPro; Los círculos representan nodos sin enriquecimiento de dominio. El grosor de cada línea gris es proporcional al HGSCore de interacción. Se muestran evidencias físicas (líneas rojas) y genéticas (líneas verdes) adicionales de la literatura, con un grosor de línea proporcional al número de fuentes.
(C) Los clústeres # 7 y # 162, el complejo SNAP / SNARE, están conectados por Syb a varios miembros del grupo # 22, el complejo de Flotillin.
(D) El grupo # 117 incluye proteínas pertenecientes a la vía de señalización Hedgehog. La proteína Pka-R1 tiene interacciones con HGSCores por debajo del umbral (líneas punteadas).
(E) Cluster # 42, el complejo Prefoldin, en el que todos los seis miembros predichos están conectados, junto con tres proteínas adicionales, ninguno de los cuales está bien estudiado.
(F) Cluster # 26, el complejo PP1 tiene múltiples interacciones genéticas y físicas descritas en la literatura. Se muestran las subunidades conocidas PP1α87B, PP1α13C, PP1α96A y PP1β9C (flechas azules) y la subunidad específica de testículo Pp1-Y1 (flecha roja).
(G) Cluster # 60, el complejo MCM (helicasa), tiene los seis miembros conocidos junto con CG3430 (conectado a Mcm3 y Mcm5).
(H) Cluster # 47, el complejo de Augmin, involucrado en la organización del huso mitótico, es un complejo autónomo en la red DPiM.



Figura S3.
Complejos con miembros que comparten términos GO y funciones celulares, relacionados con la figura 4
Ejemplos seleccionados de complejos de DPiM con diferentes subunidades coloreadas de acuerdo con los conglomerados definidos en el mapa. Las proteínas mostradas en gris no forman parte del cluster computado. El diseño de cada complejo está guiado por la fuerza de interacción. El grosor de la línea gris que conecta las subunidades es proporcional al HGSCore de interacción en DPiM. También se muestran pruebas físicas adicionales (líneas rojas) y evidencia genética (líneas verdes) de la literatura, con un espesor lineal proporcional al número de fuentes que lo sustentan; Similar a la figura 4 del texto principal.


Figura S4.
Interacciones Intercomplex en DPiM, Relacionadas con la Figura 5
Los nodos son proporcionales al tamaño del clúster y los bordes proporcionales a la suma de HGSCores inter-clúster. Solamente los bordes donde la suma es mayor que el doble del mínimo DPiM HGSCore se conservan para mayor claridad. Donde existe enriquecimiento GO plazo (múltiples hipótesis de prueba ajustada p <0,01), los nodos se etiquetan con el término más significativo; De lo contrario, se mostrará el número del clúster. El gráfico circular para cada nodo se compone de 3 cuñas: fracción de genes que concuerdan con el término GO más enriquecido (rosa); Fracción de genes que tienen alguna anotación de término GO pero que no coincide con el término GO más enriquecido significativamente en el grupo (cian) y fracción de genes que carecen de cualquier anotación de término GO (amarillo); Relacionado con la figura 5 del texto


Figura 5.
Modularidad de la subred de Spliceosome
(A) Representación esquemática de la interacción escalonada de snRNPs con pre-mRNA y otras proteínas en el proceso de empalme intrones, como se describe en la literatura.
(B) La subred spliceosome en el DPiM consta de 12 clusters que están bien conectados. Los ~ 80 nodos en esta subred constituyen una porción muy sustancial de la ruta spliceosome como se define en KEGG (vía: dme03040) y Herold et al. (2009). Los principales subcomplejos spliceosome se colorean de acuerdo con la anotación funcional (igual que en A para la comparación), y las proteínas se forman de acuerdo con el enriquecimiento de dominio Pfam. Las interacciones de proteínas se muestran como líneas grises con espesores proporcionales a HGSCore, y aquellas con puntuaciones por debajo del corte estadístico se muestran como líneas punteadas. Otras proteínas que no están clasificadas como componentes spliceosome en KEGG o en otro lugar, pero conectados a estos complejos en la red DPiM son incoloros. La mayoría de estas proteínas no especulares tienen una anotación "mRNA binding". La modularidad de esta maquinaria molecular multisubunit se conserva en el DPiM en forma de subredes que se agrupan entre sí. Las flechas de color y las puntas de flecha denotan los complejos mencionados en el texto.


Figura 6.
Ejemplos de la evolución del complejo proteico
Comparación de cuatro complejos definidos en mosca por el DPiM (paneles centrales) con levadura (paneles de la izquierda) y complejos humanos (paneles de la derecha). Las líneas grises muestran interacciones físicas que tienen puntajes ponderados, y las líneas rojas muestran interacciones implícitas en los conjuntos de datos curados. Para la comparación, los orthologs de InParanoid en las tres especies se representan con colores idénticos. Las proteínas que no tienen homólogos en otras especies se muestran en blanco. Los miembros complejos para los que existe evidencia en conjuntos de datos de alto rendimiento y curado (levadura) o ambas bases de datos REACTOME y CORUM (humano) se distinguen por nodos más gruesos.
(A - C) El complejo eIF3 (grupo # 24). La mosca y los complejos humanos comparten siete proteínas interconectadas (dentro de la región de puntos verdes), que no están presentes en la levadura. Cinco proteínas se conservan en las tres especies (dentro de la región de puntos azules).
(D-F) El complejo de señasoma en la levadura está compuesto de proteínas que comparten poca similitud de secuencias con homólogos metazoarios. El signosoma eucariótico está compuesto de ocho subunidades (CSN1-8) como se ve en el complejo humano (F), pero CSN1a, CSN1b, y CSN8 no son parte del signosoma de mosca en células S2R +.
(G-I) La función ESCRT-I se conserva de levadura a seres humanos, pero sólo VPS28 y STP22 en levadura y sus respectivas moscas y ortólogos humanos son fácilmente evidentes. Un análisis adicional sugiere una relación distante entre MVB12 en la levadura y Drosophila complejo miembro CG7192, una proteína de función desconocida (flechas). La levadura SRN2 también comparte el dominio Mod_r con CG1115 y VPS37C (asteriscos).
(J) El complejo UTP-B de levadura implicado en el procesamiento de ARN tiene seis miembros bien conectados.
(K) En DPiM sólo cuatro miembros están conectados, pero CG7246 y l (2) kO7824 no están incluidos en el cluster DPiM # 160.
(L) No hay evidencia que sugiera interacción física entre los miembros complejos en humanos.
Véase también la Tabla S7.

Darknet es más solido estructuralmente que la Internet abierta

Sinopsis: ¿Por qué el Darknet es robusto?
Physics

La teoría de redes explica por qué una parte insondable de Internet utilizada para intercambios anónimos es particularmente resistente a las fallas y ataques.



M. De Domenico y A. Arenas, Phys. Rev. E (2017)

Darknet es una red oculta de servicios web accesibles únicamente a través de protocolos que garantizan la privacidad y el anonimato. Debido a que se utiliza para fines delicados ya veces ilícitos -desde las ventas de medicamentos hasta el intercambio de artículos fuera de los pagos de los editores- el Darknet es un blanco frecuente de ataques cibernéticos. El hecho de que estos ataques hayan fracasado generalmente podría ser debido a la topología única de la red oculta, según Manlio De Domenico y Alex Arenas en la Universidad Rovira i Virgili de Tarragona, España. Los investigadores utilizaron la teoría de redes para analizar el Darknet, encontrando que su red descentralizada de "nodos" lo hacen más resistente al ataque en comparación con el resto de Internet.

Basándose en datos del Internet Research Lab de la Universidad de California, Los Angeles, el equipo caracterizó la topología de Darknet. A continuación, desarrollaron un modelo que describe la forma en que la información se transmite en Darknet con "onion routing", una técnica que encapsula los mensajes en múltiples capas de cifrado. Este modelo permitió a los investigadores simular la respuesta de Darknet a tres tipos de perturbaciones: ataques dirigidos a nodos de red específicos, fallos aleatorios de algunos nodos y cascadas de fallos que se propagan a través de la red.

Su análisis muestra que, para causar grandes interrupciones, los ataques deben tener como objetivo 4 veces el número de nodos en el Darknet como en Internet. Además, los fallos en cascada se corrigen más fácilmente en Darknet mediante la adición de capacidad de red. Los autores atribuyen esta resistencia a la topología relativamente descentralizada de Darknet, que surge espontáneamente del uso de protocolos de enrutamiento de cebolla. Por el contrario, Internet tiene una estructura más heterogénea, consistente en centros altamente interconectados que proporcionan estabilidad pero también hacen que todo el sistema sea potencialmente vulnerable.

Esta investigación va a ser publicada en Physical Review E.

Tutorial: Creando redes de co-ocurrencia en Gephi

Creación de una red desde una tabla de elementos co-ocurrentes
Clément Levallois
Clementlevallois@gmail.com
Fuente

Tabla de contenido
Presentación del complemento
1. La entrada
2. La salida
Instalación del complemento
Abrir el complemento
Uso del complemento
Segundo panel
3er panel
Cuarto panel
5º panel
6º panel
7º panel
El fin





Presentación del complemento
Este complemento es creado por Clement Levallois

Convierte una hoja de cálculo o un archivo csv en una red.

Este complemento le permite:

• Comenzar desde una tabla de datos en formato Excel o csv}
• En la tabla de datos, cada fila describe una "ocurrencia" (de un evento, una compra, una relación, etc.)
• En las columnas A, B, C, D, tenemos las entidades involucradas: columna A para personas, columna B para lo que compraron, etc.
• Las conexiones se crearán entre las entidades, cuando aparezcan en la misma ocurrencia (así, cuando están en la misma fila)
• Las ocurrencias pueden tener fechas, varias instancias de una entidad se pueden enumerar en una columna determinada.

1. La entrada

Figura 1. Un archivo de Excel

2. La salida

Figura 2. Red resultante

Instalación del complemento

Figura 3. Seleccione el menú Herramientas y luego Plugins



Figura 4. Haga clic en la pestaña Plugins disponibles



Figura 5. Instalar el complemento y reiniciar Gephi

Abrir el complemento

Figura 6. Abra el complemento a través del menú Archivo - Importar

Uso del complemento

Segundo panel

Figura 7. Seleccione un archivo



Figura 8. Un archivo sin encabezados



Figura 9. Un archivo con encabezados


Para describir las siguientes pantallas del complemento, tomaremos el ejemplo del archivo de Excel que acabamos de mostrar, con encabezados.

3er panel

Figura 10. ¿Qué entidades deberían ser los nodos?



¿Qué significa este panel?

Si nos fijamos en el archivo de Excel, veremos que tenemos "Clientes" y sus "Compras".

→ Esto significa que podemos construir 2 tipos diferentes de redes, dependiendo de nuestras necesidades:

1. Una red que muestra clientes y productos, con relaciones que representan compras de un cliente a un producto.


Para crear este tipo de redes, elija "Cliente" en la ventana superior y "Compras" en la ventana inferior de la pantalla del complemento.

2. O una red en la que se conectan 2 productos, si un cliente los procesa.


Para crear este tipo de redes, seleccione "Compras" en las ventanas superior e inferior de la pantalla del complemento.

Cuarto panel

Figura 11. Selección del delimitador que se utiliza


Este tercer panel pregunta: en nuestro archivo de Excel, ¿cómo se separan los diferentes elementos en una celda determinada? En nuestro ejemplo, hemos utilizado comas: las listas de productos comprados están separadas por comas:


Figura 12. Las comas se muestran en rojo

5º panel

Este panel le permite especificar si las relaciones son dinámicas en el tiempo, o no.

En este caso, se necesita una columna adicional (columna C), donde se muestra una fecha. No cubrimos este caso aquí.

(Lea los tutoriales sobre redes dinámicas para un arrancador)

6º panel

Figura 13. Panel de opciones


"Crear vínculos entre agentes de compras y enlaces entre agentes de compras"

→ Si eligió un producto ← → Producto tipo de red en el panel 3, entonces por supuesto está interesado en enlaces entre productos. Marque esta opción.

→ Pero si eligió un cliente ← → Producto tipo de red en el panel 3, lo que necesita es menos obvio.

Tomemos el ejemplo del cliente I, que compró una mesa y algunas sillas:

1. Al cliquear en la casilla se creará una red donde:



1. No marcar la casilla creará una red en la que:



"Eliminar duplicados"
→ Active esta opción si su archivo Excel o CSV tiene filas duplicadas que desea quitar

"Eliminar los auto-bucles"
Si un cliente ha comprado dos tablas dos veces, para que tengamos "tabla, tabla" en una celda: esto crearía un vínculo de tabla a tabla (un autobucle).

→ Marque esta opción si desea que se borren los bucles auto.

7º panel

Este panel repite todas las configuraciones. Haga clic en Finalizar para crear la red.