Network science Věda o sítích ¢interdisciplinární obor ¢studium sítí – biologických, technologických, vědeckých atd. ¢techniky a algoritmy vyvinuté v různých oborech – matematika, statistika, fyzika, sociologie (analýza sociálních sítí), informační věda (bibliometrické sítě), počítačová věda ¢teorie – původ v matematice (teorie grafů a diskrétní matematika), relevantní pro efektivní design technologických sítí, vědeckých sítí, komunikačních sítí apod. Věda o sítích ¢analýza sítí – tvorba popisných modelů ¢modelování sítí design procesních modelů umožňujících predikce – vhled do struktury a dynamiky sítí ¢ Relevantní otázky informační vědy ¢Jak zajistíme stabilitu a zabezpečení technologické infrastruktury? (internet, www) ¢Jaké vlastnosti sítí podporují/brání šíření a přístupu k informacím? ¢Jaká je struktura vědeckých sítí, jak se vyvíjejí a jak mohou být využity k zefektivnění komunikace vědeckých poznatků? Náhodné sítě ¢zkoumá přírodní zákonitosti v různých sítích ¢pokud každý uzel má 1 hranu – všechny spojeny do sítě ¢náhodné sítě – spojují uzly náhodně, každý má stejnou pravděpodobnost spojení s novýmuzlem ¢většina uzlů má stejný počet hran – charakteristická škála ¢ Bezškálové sítě ¢ ¢slabé (překlenující) vazby mezi vzdálenými uzly – můstky zkracující vzdálenost ¢ ¢centrální uzly – zapojeny do mnoha shluků, spojují menší shluky, předurčují topologii sítě, ovlivňují stabilitu a odolnost vůči chybám ¢ ¢v reálných sítích většina uzlů málo hran, centrální ¢ uzly – anomální počet hran, vzácné→ neexistuje ¢ typický uzel, chybí škála ¢ ¢matematický výraz ¢ ¢určuje rozdělení počtu vazeb mezi uzly ¢ náhodné a bezškálové sítě •Mocninný zákon Sítě malého světa ¢struktura malého světa – průměr hran uzlu roste nad kritickou hranici 1 → hustá síť vazeb utváří gigantickou pavučinu, shluk ¢obrovské množství uzlů – malé vzdálenosti mezi nimi ¢sítě s vysokým klastrovacím koeficientem a krátkou charakteristickou cestou mezi uzly ¢ ¢ Sítě malého světa ¢sociální sítě – princip šesti kroků ¢ ¢kolik kroků mezi webovými stránkami? ¢ ¢jaké další sítě mají strukturu malého světa? ¢ ¢v nekonečně velkých sítích ani nekonečná nahodilost nevytvoří sítě malého světa ¢ ¢FLEMING, Lee – MARX, Matt. Managing Creativity in Small Worlds. California management review. Vol. 48, No. 4, 2006. p. 13. Spojování sítí ¢stupeň uzlu (node degree) – počet hran připojených k uzlu, tj. počet nejbližších sousedů, součet přicházejících a odcházejících hran ¢cesta (path) – počet uzlů, které jsou mezi zvolenými uzly, které chceme spojit. Měří se nejkratší cesta, cykly, dosažitelnost, průměr – měří velikost sítě(kolik hran musí být překonáno, abychom spojili nejvzdálenější pár uzlů) ¢hustota – poměr počtu hran v grafu k celkovému počtu uzlů na druhou Vlastnosti uzlů a hran ¢Bonacichův mocniný index – počítá i stupně uzlů spojených s vybraným uzlem ¢blízkost (centrality) – závisí na stupni uzlu, vzdálenost uzlu ke všem ostatním ¢Eigenvector – snaha najít nejcentrálnější uzel v celé síti ¢Betweenness centrality – pozice uzlu v síti, tok který je schopný kontrolovat, počet nejkratších cest mezi párovými uzly, které procházejí daným uzlem Topologie sítí ¢stromy – hierarchický graf, uzel potomek má jeden uzel rodiče, kořenový uzel – povstává z něj celá struktura ¢multigraf – grafy obsahující smyčky (hrana spojuje uzel sám se sebou), více hran – dva uzly spojené více vazbami) ¢sítě s váhami – zachycují sílu a frekvenci interakcí (př. velikost traffic mezi internetovými routery, počet pasažérů používajících různé aerolinky) Topologie sítí - stabilita ¢většina komplexních sítí v přírodě - bezškálové ¢ ¢poruchy v bezškálových sítích – pravděpodobnost postihu stejná pro všechny uzly → většinou postiženy malé uzly, kterých je víc než centrálních ¢ ¢→ sítě se nerozpadají, ani při poruše jednoho centra, ostatní centra drží síť pohromadě Topologie sítí - stabilita ¢možnost poškození – cílená likvidace center → fragmentace sítě → kolaps sítě ¢náhodné sítě – nutno odstranit velké množství uzlů ¢bezškálové sítě – nutno odstranit malé množství center → necitlivé k poruchám, zranitelné cíleným útokem ¢ Topologie sítí - stabilita •průběh cílených útoků na internet Topologie sítí - evoluce ¢sítě nejsou statické, ale dynamické – rozrůstají se o nové uzly ¢připojování uzlů se neřídí strukturním narůstáním (stejná pravděpodobností připojení), ale preferenčním připojováním (preferovány uzly s více vazbami) ¢samoorganizované sítě – nezávislá činnost miliónů uzlů vytváří emergentní, složitě organizované chování → evoluce Topologie sítí - konkurence ¢necentralizované sítě – v bezškálových sítích konkurence → hierarchie uzlů (mocninný zákon), vítěz nevede příliš výrazně ¢centralizované sítě – hvězdicová typologie,vytrácí se bezškálovost. Jediné centrum a malé uzly, vítěz bere vše (př. Microsoft na trhu s operačními systémy) Topologie sítí ¢orientované sítě – jednosměrné vazby (web, potravinové řetězce) → ovlivňuje topologii, síť je nehomogení ¢neorientované sítě – obousměrné vazby, nejkratší cesta tam i zpět shodná ¢ Lokální struktury ¢klastrovací koeficient C – stupeň, jakým jsou mezi sebou spojeny uzly sousedící s daným uzlem – různé typy sítí – mřížka, malý svět, náhodný, bezškálový ¢kliky – subgraf plně propojených tří uzlů ¢frakce – celkový počet spojených trojic uzlů ¢ Lokální struktury ¢motivy – malá vzory spojení v síti: ¢n-kliky - dlouhá vlákna ¢n-grafy - nové uzly v klanech již spojeny s existujícími uzly ¢n-plexy - spojení s k členy subgrafu ¢ Komponenty sítě Virtuální sítě spolupráce ¢kolaboratoř – kolaborace + laboratoř termín Williama Wulfa ¢laboratoř beze zdí, umožňující výzkum bez geografických omezení ¢interakce s kolegy, vzdálený přístup k přístrojové technice, sdílení dat a výpočetních zdrojů, zpřístupnění informací v digitálních knihovnách ¢vědec který chce používat → porozumění způsobu použití přístrojové techniky → pomoc zodpovědného vědce-technika → předchází uživateli, nutno budovat sociální vztahy Virtuální sítě spolupráce ¢sociální vztahy tvoří kolaboratoř stejně, jako její nástroje ¢interaktivní pracovní prostor –eTable pro face to face konzultace ¢klíčník (gatekeeper) – osoba s překlenujícími vazbami, spojuje firmy, týmy, oddělení organizací… ¢ - významná role při inovacích: důvěrné vztahy, kredibilita/exkluze, sdílení novinek,informací, větší podíl na rozhodování a moci, tj. tvořivém řešení ? ¢Proč je těžké zaindexovat všechny dokumenty na www? ¢ ¢Jaké výhody má centrální uzel při sdílení znalostí? Senzorické sítě ve vědě •vestavěné senzorické sítě – studium růstu rostlin, vzorce větru a počasí, chemické a biologické působení, aktivity zvířat, zdroje kontaminace půdy a vody Senzorické sítě ve vědě ¢případ malé vědy – inkonzistence výzkumných metod – adaptivní. vysoká validita dat, nízká replikovatelnost ¢spojení inženýrů a techniků (vývoj aplikací pro vědu) s vědci (nové technologie pro výzkumné metody) ¢velké množství dat přesahující možnosti ručního zpracování – př. růst kořenů – kamera v plastové trubici v zemi odesílá data do senzorické sítě, až 60 000 obrázků za den (10 GB), mořská biologie – lidé sběr vzorků vody 4 x za 24 hodin, senzory každých pět minut ¢teorie, co jsou data se vyvíjí spolu vývojem technologií a dozráváním spolupráce a metod. Vliv rozhodnutí při designu hardwaru a softwaru – vliv jaká data mohou být získána ¢ ¢ Senzorické sítě ve vědě ¢senzory neměří vítr, arsen, nitráty a další vědecké proměnné přímo, měří napětí a další zjistitelné indikátory – binární signály interpretované statickými modely ¢ground truting – používání známých metod měření k testování validity nových měřících metod – smysluplnost vědeckých dat vyžaduje vědecké modely ¢chybí standardy dat, archivy, klasifikační mechanismy usnadňující a integrující výměnu zdrojů dat. ¢Data management starostí výzkumníků, chybí vhodný aparát. Sdílení osobními kontakty, neexistují formální prostředky na propojení dat s publikacemi a dalšími výzkumnými objekty. ¢data držena soukromě, sdílený fond požadován pouzze specializovanými obory jako seismologie či genomika