Forse dovremmo iniziare quest’intervista con un fatto del 1924: Albert Einstein riceve una lettera di un fisico indiano, Bose, e da allora, negli anni successivi, si arriva all’importante risultato noto come il
condensato di Bose-Einstein. Ma andiamo per ordine e partiamo dalla fine, dal World Wide Web. Come è fatta e come evolve la rete costituita dalle pagine web? E le reti sociali, alla base del successo di molti servizi Web 2.0? Da molti anni ricercatori di diverse discipline (sociologia, fisica, matematica, biologia…) studiano le reti complesse come il Web, Internet, le reti sociali, i collegamenti neurali, le catene alimentari, etc. Nel 1999 Albert-László Barabási e la sua equipe propongono
il modello a invarianza di scala per interpretare la struttura e l’evoluzione delle reti complesse. Ed è una vera rivoluzione, perchè praticamente tutte le reti complesse si comportano così. Il modello presentato nel 1999 non spiega tuttavia perchè alcuni nodi giovani diventino rapidamente degli hub, e cioè dei nodi con molti link. Un esempio? Google, che in due anni è diventato il primo hub del Web. Ed è a questo punto che
Ginestra Bianconi – fisica statistica nata e cresciuta a Roma, ora ricercatrice del
Centro Internazionale di Fisica Teorica “Abdus Salam” e docente della prestigiosa
SISSA – entra nel team di Barabási per il suo dottorato e mette la firma su un risultato di fondamentale importanza: partendo dalla condensazione di Bose-Einstein, Bianconi
definisce un nuovo modello a fitness per l’interpretazione del rapido successo di alcuni nodi. Tralasciando gli aspetti matematici possiamo dire che ciascun nodo ha un certo grado di fitness (c’è chi nasce con la camicia…), che ne determina quindi la probabilità di stabilire nuove connessioni. Google aveva un’ottima fitness, ed ecco spiegata la sua rapida ascesa.
Barabási descrive così il contributo di Ginestra: “La scoperta di Bianconi indicava che le regole di comportamento di una rete sono identiche a quelle di un gas di Bose. Alcune proprietà delle reti complesse gettano un ponte di collegamento fra il micro e il macrocosmo, con conseguenze tanto affascinanti quanto l’esistenza del collegamento stesso”.
Ringrazio Ginestra che, in una gelida mattinata di gennaio, ha concesso al nostro blog un’intervista presso l’Auditorium Parco della Musica.
Daniele Frongia: Molti ti hanno conosciuta tramite il best seller “Link” di Albert-László Barabási, in cui viene presentato il modello a fitness. Che impatto ha avuto questa notorietà improvvisa sulla tua carriera? E’ aumentata rapidamente la tua fitness di fisica?
Ginestra Bianconi: Il periodo del dottorato negli Stati Uniti nel gruppo di László è stato molto importante per me. Si può letteralmente dire che sono stata presa da un turbine. Infatti sono andata a lavorare all’Università di Notre Dame per collaborare con Barabási non sulle reti bensì sulla struttura dei quantum-dots, una sua linea di ricerca precedente. Per qualche mese infatti ho studiato la letteratura al riguardo, ma poi un giorno László mi disse: “Ti andrebbe di lavorare anche tu sulle reti? Penso che sarà un campo in rapido sviluppo e nei prossimi anni mi focalizzerò principalmente su questo”. Anche se l’entusiasmo sulle reti nel gruppo di Notre Dame era molto alto nel 1999, non mi sarei aspettata che il successo diventasse poi così rilevante. Il nostro lavoro sul modello a fitness e la caratterizzazione del processo di condensazione che può avvenire in questi sistemi rimangono tra i lavori che mi hanno stimolato e coinvolto di più. Il successo di tutto il campo, del libro “Link” e del modello a fitness mi hanno fortemente connotato nella mia carriera. Nella comunità scientifica internazionale questo è sicuramente un vantaggio mentre, nella comunità fisica nazionale, il fatto che il campo abbia avuto un successo interdisciplinare così rapido, rende scettica l’accademia, legata agli argomenti tradizionali di fisica teorica. Tuttavia ci sono professori che costituiscono un’eccezione a questa regola e spero che nel futuro ci sia una maggiore apertura riguardo al tipo di ricerca in fisica teorica sui sistemi complessi.
D.F.: Da allora hai continuato ad occuparti di reti complesse?
G.B.: Si, trovo che lavorare sulle reti sia molto affascinante. Da una parte le reti hanno una straordinaria quantità di applicazioni, e stanno diventando sempre più importanti in discipline molto diverse come la sociologia o la biologia molecolare, dall’altra sono un campo ancora inesplorato dal punto di vista della fisica teorica.
Personalmente il lavoro che preferisco fare è vedere come i fenomeni che si incontrano nello studio delle reti possano poi essere spiegati da concetti e metodi fondanti di quel campo della fisica teorica chiamato meccanica statistica. In questo contesto vedo il futuro del mio lavoro. I modi per affrontare i fenomeni delle reti possono essere riassunti con due miei lavori: nel primo descrivo l’apparizione di un super-hub nelle reti con un mapping alla condensazione di Bose-Einstein; nel secondo introduco il concetto di entropia dei grafi per valutare il livello di stocasticità e di ordine presente nelle reti reali.
E’ un po’ l’idea
di Bernardo di Chartres
dei “nani sulle spalle dei giganti”: noi siamo i nani ma se ci mettiamo sulle spalle dei giganti e usiamo i concetti fondamentali della fisica teorica possiamo vedere più in là, e studiare l’ordine e le universalità emergenti nei sistemi complessi.
D.F.: Linton Freeman, uno dei padri dell’analisi delle reti sociali, ha criticato il modello Barabási-Albert sulle reti ad invarianza di scala (scale-free networks). In particolare, sul suo libro sulla storia dell’analisi delle reti, ha scritto che “Paul Lazarsfeld aveva già descritto la stessa tendenza 70 anni fa e che Derek de Solla Price aveva sviluppato essenzialmente lo stesso modello fin dal 1976″. Tu cosa ne pensi? Difficoltà di comunicazione tra sociologi e fisici?
G.B.: Questa posizione di Freeman rispecchia un fenomeno che spesso accade in ambito interdisciplinare: per assurdo quanto più i campi sono vicini tanto meno le varie discipline si parlano e si rispettano. La fisica ha cominciato ad occuparsi di grafi solo dal 1998, quando Watts e Strogatz hanno pubblicato il loro lavoro sullo small world. Prima la fisica si occupava solo di reticoli regolari e delle loro simmetrie che descrivono le diverse strutture cristalline. Invece i social network erano argomento dei sociologi già dagli anni ’60, quando i matematici già studiavano i grafi casuali da un decennio. La grande novità dei lavori di Watts e Strogatz e del 1999 di Barabási e Albert è stata l’evidenza posta sulle caratteristiche universali delle reti complesse. In questi lavori infatti vengono studiate le proprietà small world o l’invarianza di scala in una rosa molto diversificata ed ampia di network. Questo vuol dire che queste proprietà non sono più curiosità legate ad uno specifico sistema ma sono proprietà generali con un impatto significativo per l’efficienza dei processi dinamici che avvengono sulle reti. Se quindi da una parte la comunità dei fisici ha “reinventato” modelli simili a quelli già esistenti in altri contesti (come il modello di Yule-Simon o quello di Derek de Solla Price) il punto di vista è profondamente diverso: non si studia il particolare caso (come ad esempio la rete delle citazioni scientifiche di de Solla Price) ma si studiano, con la stessa metodologia, Internet, le interazioni tra proteine, le reti sociali e anche lo stesso network delle citazioni.
D.F.: Allora bisogna apprezzare solo l’approccio dei fisici?
G.B.: Tutt’altro! La chiave dello sviluppo del campo sta in un buon bilanciamento tra lo studio di “proprietà universali” e “caratteristiche specifiche” dei network sotto investigazione. Per questo c’è bisogno dell’apporto di conoscenze provenienti da tutte le discipline che possono essere coinvolte, superando i preconcetti che invece sono presenti nella posizione di Freeman.
Fortunatamente la nuova generazione di sociologi è ben più aperta all’approccio dei fisici.
D.F.: So che ci sono degli sviluppi per il modello a fitness: potresti spiegarci in cosa consiste il tuo lavoro con Luca Ferretti?
G.B.:
Nei lavori con Barabási abbiamo studiato il modello a fitness in cui i nodi di un grafo che cresce attraggono nuove connessioni in proporzione alla loro connettività (il preferential attachment) e anche alla loro fitness. Quando nella dinamica c’è un solo nodo con un fitness nettamente più alta degli altri può avvenire che ci sia un fenomeno di condensazione e il nodo diventi un super-hub e si colleghi ad una frazione finita di tutti gli altri nodi nella rete. Un esempio di super-hub è senz’altro Google nel World Wide Web. Con Luca abbiamo studiato cosa succede se un nuovo nodo entra nella rete con fitness ancora più alta del nodo in cui è avvenuta la condensazione e poi ne arriva un’altro ancora con fitness ancora più alta e così via. Quello che accade è che, a breve termine, la rete riesce a premiare il migliore e il nuovo nodo diventa il super-hub, mentre a lungo termine c’è una probabilità finita che il processo si arresti e che il super-hub non sia il miglior nodo del network. Quindi in questo modello ci potrebbero essere barriere imposte dalla dinamica che proibiscono di premiare il migliore: questo accade quando il successo descritto dal preferential attachment distrugge la competizione sulla qualità.
D.F.: Quindi quand’è che la competizione premia sempre il migliore?
G.B.:
Alla transizione di fase, cioè quando il super-hub ha una frazione molto ridotta di link.
D.F.: Sei da poco rientrata a Roma dopo esser stata a Seul: che lavoro hai presentato in Corea?
G.B.:
In Corea ho presentato il mio lavoro sull’entropia dei grafi, finalizzato alla valutazione quantitativa dell’ordine presente nei network complessi. In particolare ho trovato che i network ad invarianza di scala hanno un’entropia minore dei network poissoniani e quindi la distribuzione scale-free riflette un sistema con una tendenza all’ordinamento.
D.F.: Come si riconcilia il fatto che molti network siano scale-free e che, al contempo, non soddisfino il principio di massima entropia?
G.B.:
I processi che generano network scale-free sono processi di fuori-equilibrio quindi in questo caso ci può essere una dinamica che va verso un sistema più “ordinato”. Questi concetti teorici hanno anche applicazioni pratiche. Infatti in Corea ho presentato anche un’applicazione di questo lavoro sull’entropia dei grafi, a cui ho lavorato con Paolo Pin e Matteo Marsili, che permette di valutare quanto una caratteristica dei nodi sia importante per la struttura dei legami nel network.
Ad esempio abbiamo studiato il livello di segregazione etnica in un insieme di amicizie nelle scuole statunitensi e la posizione geografica nei collegamenti aerei.
D.F…e ora cosa vai a fare a Parigi?
G.B.:
In Francia lavorerò su problemi di evoluzione e di dinamica di network molecolari e di network neurali. Mi sto muovendo verso problemi al confine tra la meccanica statistica, le reti e la biologia.
Grazie Ginestra, in bocca al lupo e tienici aggiornati sui tuoi nuovi lavori.
Forse dovremmo iniziare quest’intervista con un fatto del 1924: Albert Einstein riceve una lettera di un fisico indiano, Bose, e da allora, negli anni successivi, si arriva all’importante risultato noto come il condensato di Bose-Einstein. Ma andiamo per ordine e partiamo dalla fine, dal World Wide Web. Come è fatta e come evolve la rete costituita dalle pagine web? E le reti sociali, alla base del successo di molti servizi Web 2.0? Da molti anni ricercatori di diverse discipline (sociologia, fisica, matematica, biologia…) studiano le reti complesse come il Web, Internet, le reti sociali, i collegamenti neurali, le catene alimentari, etc. Nel 1999 Albert-László Barabási e la sua equipe propongono il modello a invarianza di scala per interpretare la struttura e l’evoluzione delle reti complesse. Ed è una vera rivoluzione, perchè praticamente tutte le reti complesse si comportano così. Il modello presentato nel 1999 non spiega tuttavia perchè alcuni nodi giovani diventino rapidamente degli hub, e cioè dei nodi con molti link. Un esempio? Google, che in due anni è diventato il primo hub del Web. Ed è a questo punto che Ginestra Bianconi – fisica statistica nata e cresciuta a Roma, ora ricercatrice del Centro Internazionale di Fisica Teorica “Abdus Salam” e docente della prestigiosa SISSA – entra nel team di Barabási per il suo dottorato e mette la firma su un risultato di fondamentale importanza: partendo dalla condensazione di Bose-Einstein, Bianconi definisce un nuovo modello a fitness per l’interpretazione del rapido successo di alcuni nodi. Tralasciando gli aspetti matematici possiamo dire che ciascun nodo ha un certo grado di fitness (c’è chi nasce con la camicia…), che ne determina quindi la probabilità di stabilire nuove connessioni. Google aveva un’ottima fitness, ed ecco spiegata la sua rapida ascesa.
BRAVA GINESTRA !
..certo che iniziare una nuova settimana con un’intervista dove non capisco né le riposte né le domande è prfondamente umiliante
ma da quel poco che ho capito…congrats!
francesca
Bravo Daniele: interessantissima!
Mi da’ da riflettere come molte scienze non abbiano ancora spiegato fenomeni fondamentali: mi veniva in mente la possibilità di applicare il concetto di “fitness” in economia per spiegare come si formano i monopoli e una certa azienda diventa monopolista … perché Microsoft è diventata Microsoft? E prima IBM?
Che bravi! Veramente interessante!!
Complimenti a Daniele, trovo l’intervista davvero molto molto interessante.
Anche il concetto di entropia dei grafi mi incuriosisce non poco.
Govoni e Bianconi dellu blog
sun li campioni! Propongo un’intervista doppia! Bravi ragazzi
Intervista interessante ma NON adatta a pubblico vasto e non tecnico. Ciao — Il tizio nella foto è Barabasi?
in effetti uno dei campi di applicazione del modello bianconi è proprio quello “economico”, con l’analisi dei monopolisti o candidati tali. Carlo (anche io:)
grazie per l’intervista (non credo facesse molto freddo, siamo a +10°C rispetto alle medie delle minime stagionali… sweet global warming).
a parte che noi sociologi siamo dei bischeri cronici perché non sappiamo nulla o quasi di matematica, è vero che abbiamo molto da attingere gli uni con gli altri.
sarebbe molto bello organizzare dei seminari dalla matematica alla sociologia passando per biologia ed economia.
“network ad invarianza di scala” e “distribuzioni degli opossum” è la parte che ho preferito
Beh, mi pare che il nostro Daniele, in fatto di analisi delle reti sociali, stia diventando un imprescindibile hub…
La foto con Bianconi e Govoni all’auditorium è molto bella, per il resto vi faccio i complimenti sulla fiducia
Bianca
english version is needed – thank you
L’intervista è veramente interessante. Dà tanti spunti da approfondire. Grazie Daniele.
Bella prova Daniele! E complimenti a Ginestra.
Mi viene in mente che uno dei fattori di successo (di fitness?) di google è classificare le pagine rilevanti in base al numero dei link che le puntano, quindi, se ho ben capito, in base alla loro fitness. Quindi fitness ricorsiva?
io invece non ho capito bene cosa sia la fitness, cioè cosa rappresenta? l’esser belli di natura, fortunati alla nascita, ricchi di famiglia, con un sex appeal irresistibile? è un elemento fortemente connesso con la qualità del nodo? è possibile chiedere una definizione? stefania
Grazie! Provo a rispondere, “autorizzato” da Ginestra, alle varie domande:
- Cos’è la fitness? In generale è la capacità di un nodo di competere per l’acquisizione di nuovi link a discapito di altri nodi. Per esempi più specifici consiglio di leggere la pg.3 del paper di Bianconi e Barabási Competition and multiscaling in evolving networks
- Sì, fitness e qualità del nodo ovviamente sono collegate; riporto dallo stesso paper: “We tend to associate these differences with some intrinsic quality of the nodes, such as the social skills of an individual, the content of a web page, the talent of an actor or the content of a scientific article”
- Sì, il Google PageRank di una pagina si basa su diversi fattori tra cui il numero di link ricevuti da altre pagine (backlink ricevuti, intesi come “voti”) e – qui entra in gioco la ricorsività – dall’importanza delle pagine votanti.
- Secondo Google il “PageRank assegna ai siti Web importanti e di alta qualità un “voto” più elevato di cui Google tiene conto ogni volta che esegue una ricerca”; il PageRank può quindi essere considerato come una misura della qualità e quindi, in questi termini, collegato alla fitness. Tuttavia il modello a fitness non si limita alla sola rete del Web e quindi un’equivalenza PageRank = fitness, sarebbe, oltre che erronea, riduttiva.
- Per i campi di applicazione in ambito economico (Microsoft, Google…) una delle letture più indicate è il capitolo “L’eredità di Einstein” del già citato Link di Barabási
- Per la traduzione in inglese, né io né Ginestra al momento abbiamo tempo…un volontario?
- Mi spiace ma il tipo della foto non è né Barabasi né Govoni…sono io
Daniele
[...] D. (2008), Intervista a Ginestra Bianconi sulle reti complesse, SegnalazionIT, [...]
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