El enlace entre las Redes Sociales
En la actualidad se observa un creciente número de redes sociales y su uso se torna casi constante en la vida diaria. Estas almacenan grandes volúmenes de datos y se han convertido en un medio popular para interactuar con otras personas en un grupo o comunidad. Las redes sociales son estructuras sociales que generalmente son representadas a través de grafos [1]. En estos grafos, los nodos son los individuos del universo de estudio y las aristas entre los nodos están determinadas por las relaciones de interés que existen entre dichos individuos. Estas asociaciones surgen generalmente a partir de intereses o características mutuas entre los usuarios. Naturalmente, en dependencia del tipo de relación que se esté considerando, las aristas entre los nodos pueden ser dirigidas o tener algún tipo de peso. Considerando estas características, el grafo que representa a la red puede ser dirigido y/o pesado.
El Análisis de Redes Sociales centra su atención en los problemas asociados con grandes redes, las que no sólo son difíciles de comprender y visualizar, sino que además exigen evaluar y construir patrones inmersos en sus estructuras para un mejor análisis. Ejemplo de ellas son las redes de blogs, las redes de intercambio de correos electrónicos, las redes que se forman en las listas y redes de colaboración, y otras de ámbito global, como las creadas por Facebook y Twitter. Sin embargo, su aplicación puede ir más allá, como las requeridas por las redes de llamadas que se observan en el tráfico de las telecomunicaciones, las redes metabólicas que se presentan en las ciencias biológicas y bioquímicas. Se puede definir una red social como aquella que permite representar relaciones e interacciones entre entidades sociales, tales como individuos, grupos o comunidades.
Las redes sociales son altamente dinámicas por su constante crecimiento a través del tiempo y las relaciones evolutivas entre sus usuarios, siendo estas propiedades un desafío a tener en cuenta en el estudio de este tipo de redes. Con el avance de las tecnologías se hace cada vez más necesaria la aplicación de técnicas matemáticas y computacionales que permitan el descubrimiento de patrones o relaciones en estos tipos de redes.
Cuando estos patrones consideran la identificación de enlaces que pudieran producirse en un futuro, se habla de Predicción de Enlace (Link Prediction), este concepto puede ser definido como el problema de estimar la probabilidad de creación o desaparición de un enlace entre dos nodos en un futuro cercano o no, basados en enlaces ocurridos en el pasado
La predicción de enlaces y su aplicación en redes como Facebook, Linkedin y Twitter, posibilita recomendar amigos, aplicaciones, grupos o comunidades, entre muchos otros. Posee aplicaciones en otros dominios tales como comercio electrónico donde la predicción es utilizada en sistemas de recomendación sitios tales como eBay y Amazon, hacen un gran uso de esta funcionalidad con vistas a aumentar sus ventas. En el caso de las redes bio-informáticas puede ser utilizado, entre otras, para predecir posibles interacciones que puedan llegar a ocurrir entre proteínas . Se han reportado trabajos que analizan la predicción de enlaces en redes criminales donde se modelan pandillas, redes de tráfico y ventas de drogas, grupos de mafiosos, etc., reportándose resultados en el descubrimiento de modus operandi similares y la detección de organizaciones .
En este trabajo se realiza un estudio del estado actual de las investigaciones en el campo de la predicción de enlaces en redes sociales.
Las técnicas de predicción pudieran ser analizadas bajo diferentes estructuraciones. Algunos especialistas las agrupan atendiendo a si los atributos que consideran son locales al enlace a predecir o globales a toda la red social o considerando una tercera clase denominada como quasi locales. El presente trabajo no hace uso de ese agrupamiento, sino que los expone de manera general. Estas estrategias centran su atención en grafos estáticos, donde la minería se realiza sobre una instantánea de la red social, o sobre el grafo resultante de la acumulación de toda la evolución de la red. Se fundamentan en el cálculo de medidas de semejanza entre nodos, las cuales pueden ser aplicadas de dos formas. La primera es en un enfoque no supervisado, en donde se calcula la similitud de todos los nodos no conectados de la red, luego se ordenan y los pares de nodos con mayores valores son los que posiblemente pueden formar un nuevo enlace en el futuro. La segunda estrategia se basa en un enfoque supervisado, en el cual la predicción es tratada como un problema de clasificación, se calculan varias medidas de similitud entre los pares de nodos no conectados, y todos los resultados obtenidos serán atributos a considerar para determinar un valor final de semejanza entre los pares de nodos.
Sin embargo, con el avance de las tecnologías y el constante flujo de información se imponía tener en cuenta la evolución y la dinámica de las redes sociales. Atendiendo a esto, se han reportado trabajos sobre predicción de enlace que presentan el problema como una secuencia de instantáneas o de grafos que evolucionan en el tiempo. En tal sentido, se han utilizado estrategias centradas en grafos dinámicos. Algunos autores consideran patrones en grafos dinámicos y realizan la predicción de enlace aplicando técnicas de minería de subgrafos frecuentes y reglas de asociación sobre grafos dinámicos.
La presente sección se centra en los métodos de predicción de enlaces en grafos estáticos, donde la minería se realiza sobre una instantánea de la red social, o sobre el grafo resultante de la acumulación de toda la evolución de la red.
Los métodos que a continuación se presentan están reconocidos en la mayoría de las investigaciones como el marco de trabajo menos costoso en el campo de la predicción de enlaces. Están enfocados en el principio de similitud, el cual puede ser definido usando características o atributos propios de la red, considerando dos nodos como similares si tienen varias características comunes . Para cada par de nodos A y B, se le asigna una puntuación Sim(A,B) que expresa la similitud entre ellos. Una vez calculadas estas puntuaciones o índices, a mayor valor de semejanza o similitud para un par de vértices, mayor será la posibilidad de formación de un enlace futuro.
