Blogueando a Jackson, fascículo 1

Esta semana he empezado el curso que Matt Jackson imparte sobre "Social and Economic Networks" en Coursera, y al que Luis se refería en uno de sus últimos posts. A raíz de eso hemos pensado que puede ser interesante que, como yo no soy economista, aporte semanalmente alguna pincelada de mis impresiones del curso como físico o lo que quiera que sea.

La primera semana del curso es fácil, y contiene los conceptos básicos que hacen falta para entender el curso. Matt va razonablemente rápido, sin acelerarse pero sin perder mucho tiempo, y el curso está bien dividido en trozos para no tener que atragantarse metiéndose todo del tirón. Los ejercicios, no muchos, uno o dos por video, que propone están bien para saber si uno se está enterando.

Me ha sorprendido agradablemente encontrarme con una distinción muy bien hecha entre los conceptos de "clustering promedio" y "clustering total". El clustering se define, para cada nodo de una red, como el porcentaje de nodos con los que está conectado que a su vez están conectados entre sí. Es decir, si pensamos en una red de amigos, es el porcentaje de mis amigos que son amigos entre sí a su vez. Una vez calculada esta cantidad, se promedia sobre todos los nodos y se obtiene el clustering promedio. Bueno, pues esto no necesariamente coincide con el clustering global, que se define como el número de triángulos que hay en la red dividido por el número de triángulos posibles. Matt lo muestra muy bien con un ejemplo de una red en la que todos los nodos menos uno tienen clustering 1, por lo que si seguimos añadiendo nodos con la misma regla el promedio también tiene a uno, pero como el nodo que falta está conectado con todos, el clustering global tiende a cero. Curioso, curioso, y una muestra más de que con las redes complejas hay que andar con cuidado... ¡Fijaos que la implicación de usar una medida u otra es: "todos mis amigos son amigos entre ellos", o "ninguno de mis amigos es amigo de los demás", para un nodo típico de una red social!