Investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres han desarrollado un modelo matemático para el surgimiento de innovaciones.
Estudiar procesos creativos y comprender cómo surgen las innovaciones y cómo las novedades pueden desencadenar nuevos descubrimientos podría conducir a intervenciones efectivas para fomentar el éxito y el crecimiento sostenible de la sociedad.
Los hallazgos empíricos han demostrado que la forma en que se descubren las novedades sigue patrones similares en una variedad de contextos diferentes que incluyen la ciencia, las artes y la tecnología.
El estudio, publicado en Cartas de revisión física , introduce un nuevo marco matemático que reproduce correctamente la velocidad a la que surgen las novedades en los sistemas reales, conocida como la ley de Heaps, y puede explicar por qué los descubrimientos están fuertemente correlacionados y a menudo se agrupan.
Lo hace traduciendo la teoría de lo "adyacente posible", inicialmente formulada por Stuart Kauffman en el contexto de los sistemas biológicos, al lenguaje de las redes complejas. El adyacente posible es el conjunto de todas las nuevas oportunidades que se abren cuandose hace un nuevo descubrimiento. Las redes han surgido como una forma poderosa de investigar los sistemas del mundo real, capturando las relaciones esenciales entre los componentes y modelando la estructura oculta detrás de muchos fenómenos sociales complejos.
En este trabajo, las redes se utilizan para modelar el espacio subyacente de las relaciones entre conceptos.
El autor principal, el profesor Vito Latora, de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Reina María, dijo: "Esta investigación abre nuevas direcciones para el modelado de la innovación, junto con un nuevo marco que podría ser importante en la investigación tecnológica, biológica, artística,y sistemas comerciales "
Añadió: "Estudiar los procesos a través de los cuales surgen las innovaciones puede ayudar a comprender los ingredientes principales detrás de una idea ganadora, una tecnología innovadora o una actividad comercial exitosa, y es fundamental para idear decisiones, estrategias e intervenciones efectivas basadas en datos para fomentarel éxito y el crecimiento sostenible de nuestra sociedad "
En el estudio, el proceso de descubrimiento se modela como una clase particular de caminatas aleatorias, llamadas caminatas 'reforzadas', en una red subyacente de relaciones entre conceptos e ideas. Una innovación corresponde a la primera visita de un sitio de la red,y cada vez que un caminante se mueve de un concepto a otro, dicha asociación una ventaja en la red se refuerza para que se use con más frecuencia en el futuro. Los investigadores llamaron a esto el modelo de "caminata aleatoria reforzada con bordes".
Para mostrar cómo funciona el modelo en un caso real, también construyeron un conjunto de datos de 20 años de publicaciones científicas en diferentes disciplinas, como astronomía, ecología, economía y matemáticas para analizar la aparición de nuevos conceptos. Esto demostró que, a pesar desu simplicidad, el modelo de paseo aleatorio reforzado con bordes puede reproducir cómo crece el conocimiento en la ciencia moderna.
El profesor Vito Latora agregó: "El marco que presentamos constituye un nuevo enfoque para el estudio de los procesos de descubrimiento, en particular aquellos para los cuales la red subyacente se puede reconstruir directamente a partir de datos empíricos, por ejemplo, usuarios que escuchan música a través de una red de similitud entrecanciones. Ya estamos trabajando en esta idea, junto con una versión extendida de nuestro modelo, donde estudiamos la exploración colectiva de estos espacios en red al considerar múltiples caminantes al mismo tiempo ".
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Materiales proporcionado por Universidad Queen Mary de Londres . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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