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Uma nova maneira de descrever as conexões em sistemas do mundo real, como teias alimentares ou redes sociais, pode levar a métodos melhores para predizê-los e controlá-los.
Segundo pesquisa publicada na revista PNAS, por matemáticos da Universidade de Birmingham, mapear as hierarquias e também a incoerência dentro de um sistema nos permitirá prever os pontos fortes e fracos do sistema.
Compreender como essas conexões funcionam é crucial de muitas maneiras diferentes – por exemplo, saber como uma doença se espalhará por uma população ou se cada ponto em uma rede de comunicações está ‘no circuito’.
Sistemas do mundo real como esses são chamados de “redes direcionadas” pelos matemáticos porque as conexões geralmente fluem em uma direção específica. Nas teias alimentares, por exemplo, a biomassa geralmente sobe das plantas, passa pelos herbívoros e segue em direção aos predadores de ponta. As redes são fortemente conectadas se for possível se mover pela rede sem ignorar a direcionalidade.
Se uma rede é perfeitamente “coerente”, com níveis tróficos distintos como plantas, herbívoros e carnívoros, ela não pode ser fortemente conectada. No entanto, a maioria dos sistemas do mundo real não são perfeitamente coerentes nem completamente incoerentes, mas situam-se em algum lugar no meio. Em uma teia alimentar, por exemplo, isso pode ocorrer por causa de animais onívoros que comem plantas e outros animais.
Os pesquisadores descobriram que era possível usar essa incoerência trófica para estimar o ponto em que uma rede se torna fortemente conectada. Eles demonstraram que o método funciona para qualquer tipo de rede, incluindo as de neurônios, pessoas, espécies, metabólitos, genes e palavras, entre outras.
Niall Rodgers, principal autor do artigo, disse: “Nossa abordagem abre novas possibilidades para entender todos os tipos de redes diferentes que são encontradas regularmente na sociedade. Um surto de doença, por exemplo, pode ser pensado como uma rede conectada pela disseminação de bactérias em uma população. Entender onde você está nessa rede e se a conectividade é forte ou fraca pode ser crucial para tomar decisões sobre o controle de infecções.”
Samuel Johnson, autor sênior do artigo, acrescentou: “Essa abordagem de modelagem também pode ser usada para interromper as redes, porque os pontos nos quais a conectividade se torna forte podem ser direcionados. Os neurologistas, por exemplo, podem encontrar novas maneiras de tratar a epilepsia, identificando conexões específicas responsáveis pela manutenção das convulsões”.
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