Il numero di questa settimana della rivista scientifica internazionale PNAS – Proceedings of the National
Academy of Sciences in uscita domani, 2 Marzo 2004, pubblica uno studio tutto italiano che pone un
importante tassello nella comprensione della teoria delle reti, individuando nuovi algoritmi per
identificare “strutture comunitarie” nelle reti complesse. Autori della ricerca sono Filippo Radicchi
(neolaureato in Fisica presso l'Universita' di Roma "Tor Vergata"), Claudio Castellano e Vittorio Loreto
del Centro INFM-SMC per la Meccanica Statistica e la Complessita' presso l'Universita' "La Sapienza" di
Roma, , Federico Cecconi e Domenico Parisi dell'Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione del
CNR di Roma.
La teoria delle reti e il concetto di comunita’ – Negli ultimi anni si e' compreso che sistemi anche
molto diversi tra loro possono essere efficacemente descritti in termini di cosiddetti "networks" o reti
complesse. Gli esempi vanno da reti tipo tecnologico, come Internet o il WWW, a reti di tipo biologico
come reti metaboliche o proteiche, e perfino di tipo sociale, come ad esempio quelle che rappresentano
le collaborazioni in ambito scientifico oppure la struttura delle grandi organizzazioni aziendali. In
generale, il concetto di rete e' una schematizzazione molto generale di un sistema costituito da molte
entita', dette nodi (che possono quindi rappresentare, nei vari casi, persone, computer, proteine,
sostanze chimiche, eccetera) legate tra loro e interagenti mediante connessioni (che possono essere,
di conseguenza, un cavo tra computer, un iperlink tra pagine web, una collaborazione tra persone, una
reazione tra sostanze chimiche, ecc.). In tutti i casi citati il comune denominatore e' l'esistenza di
proprieta' topologiche complesse, in qualche modo intermedie tra quelle di sistemi completamente
ordinati (reticoli) e quelle di sistemi completamente disordinati (reti random).
Nell’ambito della ricerca sulle reti, e' di grande interesse la possibilita' di identificare le cosiddette
comunita', ossia un insieme di nodi piu' strettamente connessi tra loro che con il resto della rete. Nel
linguaggio comune il termine comunita' puo' essere di volta in volta, a seconda del contesto, sinonimo di
gruppo, insieme, modulo, classe, ecc. Il concetto di comunita' e' dunque molto comune ed e'
intimamente connesso al problema della classificazione di oggetti in categorie, ad esempio a scopo
mnemonico o di recupero di informazioni. Pensiamo ad esempio a Internet: identificare le comunità
risulta cruciale per ideare motori di ricerca sempre più versatili, costruire algoritmi per il filtraggio
automatico o la classificazione di documenti e dati. Pari, se non superiore, e' l'importanza
dell'identificazione delle comunita' in ambito biologico: qui la disponibilita' di enormi moli di dati rende
necessaria la realizzazione di efficienti motori per l'estrazione di informazioni rilevanti e per la
comprensione di strutture "nascoste" nell'architettura biologica. Piu' in generale un maggior livello di
comprensione potrebbe a sua volta aprire la strada alla modellizzazione e al controllo di reti generiche,
con possibili applicazioni a sistemi tecnologici, biologici e sociali.
Lo studio italiano - Nel lavoro “Defining and identifying communities in networks” pubblicato sulla
prestigiosa rivista PNAS si e' introdotta una nuova classe di algoritmi che permette di definire
quantitativamente (e dunque oggettivamente) il concetto di comunita', risolvendo uno dei maggiori
problemi di cui soffrono gli algoritmi esistenti. Infatti, nonostante esistano finora in letteratura molti tipi di
algoritmi, essi non sono pienamente soddisfacenti per due ragioni: da un lato richiedono l'uso di
informazioni aggiuntive, non contenute nella topologia della rete, per l'identificazione delle comunita';
dall'altro essi sono lenti dal punto di vista computazionale, cosa che li rende inutilizzabili per grandi reti
complesse. La nuova classe di algoritmi messa a punto dal gruppo di ricerca italiano ha inoltre il
vantaggio di essere estremamente veloce ed affidabile, caratteristica che li rende adatti all'analisi di
grandi reti complesse, e che ne fa uno strumento molto importante a disposizione della comunita'
scientifica nell'investigazione delle strutture comunitarie soggiacenti una generica rete complessa.
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