Con un auditorio repleto de estudiantes y profesores, Fabián Riquelme, académico de Ingeniería Civil Informática UV, realizó el cierre de su proyecto Fondecyt de iniciación “Centralidad y dispersión de influencia en redes sociales”, desarrollado entre el 2020 y el 2023.
Según explica, la iniciativa tuvo por objetivo “contrastar dos problemas que habían sido estudiados de manera separada hasta ahora, como son la centralidad y la dispersión de influencia. La primera se refiere a la identificación de los actores más relevantes en una red social, mientras que la segunda es cómo se viraliza la información a través de la red”.
“De esa manera es posible identificar estrategias para maximizar la dispersión de influencia en la red y a partir de semillas pequeñas que pueden estar separadas, se obtiene una maximización deseada. Se puede pensar en las redes sociales para viralizar una marca, como el marketing viral, identificando actores o individuos que dispersen la marca de mejor manera, pero también a la inversa, por ejemplo, en una red de contagio, donde se busca lo contrario, tratando de identificar los posibles infectados para aislarlos”, explica.
Junto a investigadores de la Universidad Politécnica de Cataluña analizaron el parlamento europeo, donde los votantes tienen distinto poder de votación: “Vimos coaliciones eficientes e ineficientes, una alianza pequeña era capaz de dispersar o convencer a otros para tratar de alcanzar el quórum para aprobar una ley, mientras grupos numerosos de votantes no eran capaces de convencer a nadie, siendo ineficientes”.
“A través de la IA, usamos algoritmos metaurísticos bioinspirados en la naturaleza, que permiten resolver problemas de optimización de manera aproximada, acercándose a la solución como lo harían ciertos animales o seres vivos en sus propios contextos, analizando el movimiento de los peces o las aves, aparentemente caótico, pero que en realidad siguen a un líder. Lo mismo pasa en el contexto social y humano”, agrega.
Durante su ejecución, el proyecto financió tres trabajos de título: uno de su ayudante de investigación, Francisco Muñoz, de pregrado, publicado como artículo WOS; otro de magíster, y un tercero de doctorado, con diversas publicaciones.
“Es necesario entender que los fenómenos sociales son abarcables y se pueden estudiar computacionalmente, para eso necesitamos buenos modelos y técnicas adecuadas para resolverlos. La idea es postular a un fondo regular y seguir investigando con redes polarizadas, ya que es un tema vigente que permite analizar relaciones disruptivas, la forma de llegar a acuerdos y a partir de eso influir en otros”, agrega.
“El objetivo es comprender las motivaciones. Queremos tratar de llegar a acuerdos, partiendo de una red con muchas disputas y ver qué se puede hacer para buscar soluciones a esos conflictos en la red”, añade.
El académico destaca que “el análisis de las redes sociales se estudia en las Ciencias Sociales, Sociología o Psicología, pero muy poco desde la Informática y la Teoría de Juegos, disciplina que suele ser computacionalmente ineficiente para resolver los problemas o tratar de buscar soluciones exactas. Lo que hacemos mezclando metaurística o IA es llegar a soluciones aproximadas en contextos reales”.
Texto: Rodrigo Catalán
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