Resumen

La conectividad de una red contiene información sobre las relaciones entre nodos, que pueden denotar interacciones, asociaciones o dependencias. Mostramos que esta información puede ser analizada midiendo la incertidumbre (y certeza) contenida en los caminos a lo largo de nodos y enlaces en una red. Específicamente, derivamos a partir de primeros principios una medida conocida como "información efectiva" y describimos su comportamiento en modelos de red comunes. Las redes con mayor información efectiva contienen más información en las relaciones entre nodos. Mostramos cómo subgrafos de nodos pueden ser agrupados en macronodos, reduciendo el tamaño de una red mientras se aumenta su información efectiva (un fenómeno conocido como "sobremuestreo"). Encontramos que las escalas superiores informativas son comunes en redes simuladas y reales en dominios biológicos, sociales, de información y tecnológicos. Estos resultados muestran que la emergencia de escalas superiores en redes puede ser evaluada directamente y que estas escalas superiores ofrecen una manera de crear certeza

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Conectividad; Relaciones; Incertidumbre; Caminos; Nodos; Información
• Keywords:Connectivity; Relationships; Uncertainty; Paths; Nodes; Information