Sistema konplexuei buruz pentsatzen eman baduzu, ziurrenik sareen garrantzia ulertuko duzu. Sareek gobernatzen dute gure mundua. Zelula baten barruko erreakzio kimikoetatik, ekosistema bateko harreman sareetara, historiaren ibilbidea moldatzen duten merkataritza eta sare politikoetaraino.

Edo kontuan hartu irakurtzen ari zaren artikulu hau. Ziurrenik aurkitu duzu sare soziala, hemendik deskargatuta sarea informatikoa eta une honetan esanahia deszifratzen ari dira zure erabiliz neurona-sare.

Baina urteetan sareei buruz pentsatu dudanez, duela gutxi arte ez nuen ulertzen sinplearen garrantzia. zabalkundea.

Hau da gure gaurko gaia: nola, nola kaotikoki mugitzen eta hedatzen den dena. Gosea pizteko adibide batzuk:

Populazio baten barruan eramaile batetik bestera pasatzen diren gaixotasun infekziosoak.
Sare sozialetako jarraitzaileen grafikoan zehar hedatzen diren memak.
Baso-sutea.
Kultura batean sartzen diren ideiak eta praktikak.
Neutroi-jauziak uranio aberastuan.

Formari buruzko ohar azkar bat.

Nire aurreko lan guztiak ez bezala, saiakera hau interaktiboa da [in jatorrizko artikulua Adibide interaktiboak pantailako objektuak kontrolatzen dituzten graduatzaile eta botoiekin ematen dira - gutxi gorabehera. erreia].

Beraz, has gaitezen. Lehenengo lana sareetan zabaltzeko ikusizko hiztegia garatzea da.

Eredu sinplea

Ziur nago guztiok ezagutzen dituzuela sareen oinarria, hau da, nodoak + ertzak. Difusioa aztertzeko, nodo batzuk bezala markatu besterik ez duzu behar aktiboa. Edo, epidemiologoek esaten duten bezala, kutsatu:

Aktibazio edo infekzio hau nodoz nodo sarean zehar hedatzen da jarraian garatuko ditugun arauen arabera.

Benetako sareak normalean zazpi nodoko sare sinple hau baino askoz handiagoak dira. Askoz ere nahasiagoak dira. Baina sinpletasunaren mesedetan, jostailu-eredu bat eraikiko dugu hemen sare bat, hau da, sare bat aztertzeko.

(Sareari errealismoan falta zaiona, marrazteko erraza izateak konpentsatzen du 😉

Bestela adierazi ezean, sareko nodoek lau auzokide dituzte, adibidez:

Eta irudikatu behar duzu sare horiek etengabe hedatzen direla norabide guztietan. Alegia, ez zaigu interesatzen sarearen ertzetan edo populazio txikietan soilik gertatzen den jokabidea.

Sareak horrela ordenatuta daudela kontuan hartuta, pixeletan sinplifikatu ditzakegu. Adibidez, bi irudi hauek sare bera adierazten dute:

Jokabide batean, nodo aktiboak beti transmititzen die infekzioa bere (infektatu gabeko) bizilagunei. Baina aspergarria da. Askoz gauza interesgarriagoak gertatzen dira transferentzian probabilista.

SIR eta SIS

В SIR ereduak (Susceptible-Infektatua-Kendua) nodo bat hiru egoeratan egon daiteke:

Susceptiblea
Kutsatu
Kendua

Hona hemen simulazio interaktiboak nola funtzionatzen duen [in jatorrizko artikulua infekzioaren transmisio-tasa 0tik 1era hauta dezakezu, ikusi prozesua urratsez urrats edo osorik - gutxi gorabehera. itzul.]:

Nodoak jasangarri gisa hasten dira, kutsatuta hasten diren nodo batzuk izan ezik.
Denbora-pauso bakoitzean, infektatutako nodoek infekzioa beren bizilagun jasangarri bakoitzari transmisio-tasa adinako probabilitatearekin transmititzeko aukera dute.
Infektatutako nodoak "ezabatutako" egoeran sartzen dira, hau da, jada ezin dira beste batzuk kutsatu edo beraiek kutsatu.

Gaixotasunaren testuinguruan, kentzeak pertsona hil dela edo patogenoarekiko immunitatea garatu duela esan dezake. Simulaziotik “kentzen” direla esaten dugu, ez zaielako ezer gertatzen.

Modelatzen saiatzen ari garenaren arabera, SIR ez den beste eredu bat beharko da.

Elgorriaren hedapena edo baso-sute bat simulatzen ari bagara, SIR aproposa da. Baina demagun kultur praktika berri baten hedapena simulatzen dugula, hala nola meditazioa. Hasieran nodoa (pertsona) harkorra da, inoiz ez baitu horrelakorik egin. Orduan, meditatzen hasten bada (agian lagun bati horren berri izan ondoren), kutsatuta bezala eredutuko dugu. Baina praktika gelditzen badu, ez da hilko eta ez da simulaziotik eroriko, etorkizunean erraz berreskuratu dezakeelako ohitura hori. Beraz, egoera hartzaile batera itzultzen da.

It SIS eredua (Susceptible–Infektatu–Susceptible). Eredu klasikoak bi parametro ditu: transmisio-abiadura eta berreskuratze-abiadura. Hala ere, artikulu honetako simulazioetan, sinplifikatzea erabaki nuen berreskuratze-tasa parametroa baztertuz. Horren ordez, kutsatutako nodoa automatikoki egoera jasangarrira itzultzen da hurrengo urratsean, bere bizilagunetako batek kutsatzen ez badu behintzat. Horrez gain, n urratsean infektatutako nodo bati n+1 urratsean bere burua kutsatzeko aukera ematen diogu transmisio-abiaduraren pareko probabilitatearekin.

Eztabaida

Ikus dezakezunez, hau SIR ereduaren oso desberdina da.

Nodoak inoiz ez direnez kentzen, sare oso txiki eta mugatu batek ere SIS infekzio bat jasan dezake denbora luzez. Infekzioa nodo batetik bestera salto egiten da eta itzultzen da.

Desberdintasunak izan arren, SIR eta SIS harrigarriro trukagarriak dira gure helburuetarako. Beraz, artikulu honen gainerakoan SIS-ari eutsiko diogu, batez ere iraunkorragoa delako eta, beraz, lan egiteko dibertigarriagoa delako.

Maila kritikoa

SIR eta SIS ereduekin jolastu ondoren, baliteke infekzioaren iraupenaren inguruan zerbait nabaritzea. Transmisio-tasa oso baxuetan, adibidez, % 10ean, infekzioa desagertu ohi da. Balio altuagoetan, adibidez, %50ean, infekzioak bizirik jarraitzen du eta sarearen zatirik handiena hartzen du. Sarea infinitua balitz, imajina genezake betirako jarraitu eta zabaltzen.

Mugarik gabeko zabalkunde horrek izen asko ditu: "birala", "nuklearra" edo (artikulu honen izenburuan) kritikoa.

Hor dagoela ematen du espezifikoak bereizten duen haustura puntua sare azpikritikoak (desagertzera kondenatuta) from sare superkritikoak (hazkuntza infiniturako gai). Inflexio puntu horri deitzen zaio atalase kritikoa, eta hori sare arruntetan difusio prozesuen seinale nahiko orokorra da.

Atalase kritikoaren balio zehatza sareen artean aldatzen da. Ohikoa dena hau da erabilgarritasuna halako esanahi bat.

[Demo interaktibo batean jatorrizko artikulua Saia zaitez eskuz sarearen atalase kritikoa aurkitzen transmisio-abiaduraren balioa aldatuz. %22 eta %23 artean dago, gutxi gorabehera. trans.]

% 22an (eta beherago), azkenean infekzioa desagertu egiten da. % 23an (eta gorago), batzuetan jatorrizko infekzioa itzaltzen da, baina kasu gehienetan irautea eta hedatzea lortzen du betirako bere existentzia ziurtatzeko.

(Bide batez, sareko topologia ezberdinetarako atalase kritiko hauek aurkitzera dedikatzen den alor zientifiko oso bat dago. Sarrera azkar bat egiteko, Wikipediako artikuluari buruz azkar mugitzea gomendatzen dut. ihesaren atalasea).

Oro har, hona nola funtzionatzen duen: Atalase kritiko baten azpitik, sareko edozein infekzio mugatu bermatuta dago (1 probabilitatearekin) azkenean desagertuko dela. Baina atalase kritiko batetik gora, infekzioak betirako jarraitzeko probabilitatea (p > 0) dago, eta horrela jatorrizko gunetik urrun hedatuko da arbitrarioki.

Hala ere, kontuan izan sare superkritikoa ez dela bermeakinfekzioak betiko jarraituko duela. Izan ere, askotan desagertzen da, batez ere simulazioaren hasierako faseetan. Ea nola gertatzen den.

Demagun kutsatutako nodo batekin eta lau bizilagunekin hasi garela. Lehenengo modelizazioan, infekzioak 5 aukera independente ditu zabaltzeko (hurrengo urratsean bere burua "zabaltzeko" aukera barne):

Orain demagun transferentzia-tasa %50ekoa dela. Kasu honetan, lehenengo urratsean bost aldiz botako dugu txanpon bat. Eta bost buru jaurtiz gero, infekzioa suntsitu egingo da. Kasuen %3an gertatzen da hori, eta hori lehen urratsean baino ez da. Lehen urratsean bizirik irauten duen infekzio batek bigarren urratsean hiltzeko probabilitatea (normalean txikiagoa) du, hirugarren urratsean hiltzeko probabilitate (are txikiagoa) etab.

Beraz, sarea superkritikoa denean ere - transmisio-tasa % 99koa bada - infekzioa desagertzeko aukera dago.

Baina garrantzitsuena da ez duela egiten beti desagertuko da. Urrats guztiak infinituraino hiltzeko probabilitatea batuz gero, emaitza 1 baino txikiagoa da. Beste era batera esanda, infekzioak betiko jarraitzeko probabilitatea ez-zeroa dago. Hori da sare bat superkritikoa izatea esan nahi duena.

SISa: berezko aktibazioa

Orain arte, gure simulazio guztiak erdian aurrez infektatutako nodo zati txiki batekin hasi ziren.

Baina zer gertatzen da hutsetik hasten bazara? Ondoren, bat-bateko aktibazioa modelatzen dugu: nodo jasangarri bat kasualitatez infektatzen den prozesua (ez bere auzoko batetik).

It izeneko SISa eredua. "a" letra "automatiko" esan nahi du.

SISa simulazioan, parametro berri bat agertzen da: bat-bateko aktibazio-tasa, eta horrek bat-bateko infekzioaren maiztasuna aldatzen du (lehen ikusi dugun transmisio-tasa parametroa ere badago).

Zer behar da infekzio bat sarean zehar zabaltzeko?

Eztabaida

Baliteke simulazioan ohartu izana aktibazio espontaneoaren tasa handitzeak ez duela aldatzen infekzioak sare osoa hartzen duen ala ez. Bakarrik transmisio-abiadura sarea sub- ala superkritikoa den zehazten du. Eta sarea azpikritikoa denean (transmisio-tasa % 22 baino txikiagoa edo berdina), ezin da infekziorik hedatu sare osora, zenbateraino hasten den ere.

Zelai heze batean sua piztea bezalakoa da. Hosto lehor batzuk sutan piztu ditzakezu, baina sua azkar itzaliko da, gainerako paisaia ez baita nahikoa sukoia (azpikritikoa). Oso eremu lehor batean (superkritikoan), txinparta bat nahikoa da sua piztu dezan.

Ideien eta asmakizunen esparruan antzeko gauzak ikusten dira. Askotan mundua ez dago ideia baterako prest, eta kasu horretan behin eta berriro asmatu daiteke, baina ez ditu masak erakartzen. Bestalde, mundua guztiz prest egon daiteke asmakizun baterako (ezkutuko eskaera handia), eta jaio bezain laster, denek onartzen dute. Erdian hainbat lekutan asmatu eta lokalean hedatzen diren ideiak daude, baina ez da nahikoa bertsio bakar batek sare osoa aldi berean zabaltzeko. Azken kategoria honetan aurkitzen ditugu, adibidez, nekazaritza eta idazkera, giza zibilizazio ezberdinek modu independentean asmatutakoak hamar eta hiru aldiz, hurrenez hurren.

inmunitatea

Demagun nodo batzuk guztiz zauriezinak egiten ditugula, hau da, aktibazioarekiko immuneak egiten ditugula. Hasieran urruneko egoeran egongo balira bezala da, eta SIS(a) eredua gainerako nodoetan abiarazten da.

Immunitate graduatzaileak kentzen diren nodoen ehunekoa kontrolatzen du. Saiatu bere balioa aldatzen (eredua martxan dagoen bitartean!) eta ikusi nola eragiten duen sarearen egoeran, superkritikoa izango den ala ez.

Eztabaida

Erantzuten ez duten nodo kopurua aldatzeak guztiz aldatzen du sarea subkritikoa edo superkritikoa izango den. Eta ez da zaila zergatik ikustea. Ostalari jasanezin kopuru handiarekin, infekzioak aukera gutxiago ditu ostalari berrietara hedatzeko.

Ematen du horrek ondorio praktiko oso garrantzitsu batzuk dituela.

Horietako bat baso-suteen hedapena saihestea da. Toki mailan, bakoitzak bere neurriak hartu behar ditu (adibidez, inoiz ez utzi sugar bat zaindu gabe). Baina eskala handian, agerraldi isolatuak saihestezinak dira. Beraz, babesteko beste metodo bat da nahikoa "haustura" dagoela ziurtatzea (material sukoien sarean), agerraldi batek sare osoa irentsi ez dezan. Garbiketak funtzio hau betetzen du:

Gelditzea garrantzitsua den beste agerraldi bat gaixotasun infekzioso bat da. Hemen kontzeptua aurkezten da artaldearen immunitatea. Hauxe da pertsona batzuek ezin dutela txertoa jarri (adibidez, sistema immunologikoa arriskuan dutela), baina nahikoa pertsona infekzioaren aurrean immunea bada, gaixotasuna ezin da mugagabe zabaldu. Beste era batera esanda, txertoa jarri beharko zenuke nahikoa biztanleriaren zati bat biztanleria egoera superkritikotik azpikritikora pasatzeko. Hori gertatzen denean, gaixo bat oraindik kutsatuta egon daiteke (beste eskualde batera bidaiatu ondoren, adibidez), baina hazteko sare superkritikorik gabe, gaixotasunak pertsona gutxi batzuk bakarrik kutsatuko ditu.

Azkenik, nodo immuneen kontzeptuak erreaktore nuklear batean gertatzen dena azaltzen du. Kate-erreakzio batean, uranio-235 atomo desintegratzen den batek hiru neutroi inguru askatzen ditu, eta horiek U-235 atomo bat baino gehiagoren fisioa eragiten dute (batez beste). Neutroi berriek atomoen zatiketa gehiago eragiten dute, eta horrela modu esponentzialean:

Bonba bat eraikitzean, kontua da hazkunde esponentzialak kontrolatu gabe jarraitzen duela ziurtatzea. Baina zentral elektriko batean, inguruko guztiak hil gabe energia ekoiztea da helburua. Horretarako erabiltzen dira kontrol-barrak, neutroiak xurga ditzakeen material batetik egina (adibidez, zilarra edo boroa). Neutroiak askatu beharrean xurgatzen dituztenez, nodo immune gisa jokatzen dute gure simulazioan, eta horrela nukleo erradioaktiboa superkritiko bihurtzea eragozten dute.

Beraz, erreaktore nuklear baten trikimailua erreakzioa atalase kritiko batetik gertu mantentzea da, kontrol-barrak aurrera eta atzera mugituz, eta zerbait gaizki gertatzen den bakoitzean, hagak nukleora erortzen direla eta geldiaraztea.

gradua

gradua nodo baten ingurukoen kopurua da. Orain arte, 4. graduko sareak kontuan hartu ditugu. Baina zer gertatzen da parametro hau aldatzen baduzu?

Adibidez, nodo bakoitza berehalako lau bizilagunekin ez ezik, beste laurekin ere konekta dezakezu diagonalean. Horrelako sare batean gradua 8 izango da.

4 eta 8 graduko sareak ondo simetrikoak dira. Baina 5. graduarekin (adibidez), arazo bat sortzen da: zein bost auzokide aukeratu behar ditugu? Kasu honetan, hurbilen dauden lau auzokide hautatzen ditugu (N, E, S, W), eta gero ausaz aukeratuko dugu {NE, SE, SW, NW} multzotik auzokide bat. Aukeraketa independentean egiten da nodo bakoitzarentzat denbora-urrats bakoitzean.

Eztabaida

Berriz ere, ez da zaila hemen zer gertatzen den ikustea. Nodo bakoitzak bizilagun gehiago dituenean, infekzioa hedatzeko aukerak handitzen dira, eta, beraz, litekeena da sarea kritiko bihurtzea.

Hala ere, ondorioak ustekabekoak izan daitezke, jarraian ikusiko dugunez.

Hiriak eta sare-dentsitatea

Orain arte gure sareak guztiz homogeneoak izan dira. Nodo bakoitzak beste edozein itxura du. Baina zer gertatzen da baldintzak aldatzen baditugu eta sarean zehar nodo-egoera desberdinak onartzen baditugu?

Adibidez, saia gaitezen hiriak eredutzen. Horretarako, sarearen zati batzuetan dentsitatea handituko dugu (nodoen maila handiagoa). Herritarrek dituzten datuetan oinarrituta egiten dugu zirkulu sozial zabalagoa eta harreman sozial gehiagohirietatik kanpoko jendea baino.

Gure ereduan, nodo jasangarriak beren graduaren arabera koloreztatzen dira. "Landa eremuetako" nodoek 4. gradua dute (eta gris argi kolorekoak dira), "hiri guneetako" nodoek, berriz, gradu altuagoak (eta kolore ilunagoak dira), kanpoaldean 5. gradutik hasi eta erdigunean 8arekin amaitzen dira.

Saiatu hedapen-abiadura bat aukeratzen, aktibazioa hiriak hartzen dituena eta, gero, haien mugetatik haratago joan ez dadin.

Simulazio hau begi-bistakoa eta harrigarria iruditzen zait. Noski, hiriek landa eremuak baino hobeto mantentzen dute kultura maila - denek daki hori. Harritzen nauena da kultur aniztasun horren zati bat sare sozialaren topologian oinarrituta sortzen dela.

Puntu interesgarria da hau, zehatzago azaltzen saiatuko naiz.

Hemen pertsona batetik bestera soilki eta zuzenean transmititzen diren kultura formei buruz ari gara. Adibidez, ohiturak, saloi-jokoak, moda-joerak, hizkuntza-joerak, talde txikiko errituak eta ahoz aho zabaltzen diren produktuak, baita ideia deitzen ditugun informazio pakete osoak ere.

(Oharra: hedabideek izugarri zailtzen dute informazioaren hedapena. Errazagoa da ingurune teknologiko primitiboren bat imajinatzea, adibidez, Antzinako Grezia, non kulturaren ia txinparta guztiak espazio fisikoan elkarrekintzaren bidez transmititzen ziren).

Goiko simulaziotik, hirian errotu eta heda daitezkeen ideiak eta praktika kulturalak badirela ikasi nuen, baina ezin dira (matematikoki ezin) zabaldu landa eremuan. Hauek ideia berdinak eta pertsona berdinak dira. Kontua ez da landa-bizilagunak nolabait "hurbilekoak" direnik: ideia berarekin elkarreraginean, harrapatzeko aukera berdinakherritarrak bezala. Besterik da, ideia bera ezin dela biral bihurtu landa-eremuetan, ez baitago lotura asko zabaltzeko.

Hau modaren alorrean ikusteko errazena da - arropa, orrazkera, etab. Moda sarean, sarearen ertza harrapatzen dugu bi pertsonak elkarren jantziak ohartzen direnean. Hirigune batean, pertsona bakoitzak beste 1000 pertsona baino gehiago ikus ditzake egunero: kalean, metroan, jendez gainezka dagoen jatetxe batean... Landa eremuan, aitzitik, pertsona bakoitzak dozena pare bat besterik ez ditu ikus ditzake. beste batzuk. Oinarrituta ezberdintasun hori bakarrik, hiria moda joera gehiago onartzeko gai da. Eta joera sinesgarrienek —transmisio tasa handienak dituztenek— bakarrik lortu ahal izango dute hiriaren kanpoaldean.

Pentsatu ohi dugu ideia bat ona bada, azkenean guztiongana iritsiko dela, eta ideia bat txarra bada, desagertu egingo da. Noski, hori egia da muturreko kasuetan, baina tartean sare jakin batzuetan soilik biral daitezkeen ideia eta praktika asko daude. Hau benetan harrigarria da.

Ez bakarrik hiriak

Hemen eragina aztertzen ari gara sare-dentsitatea. Nodo multzo jakin baterako zenbaki gisa definitzen da benetako saihetsak, zenbakiz zatituta balizko ertzak. Hau da, benetan dauden konexio posibleen ehunekoa.

Beraz, ikusi dugu hiriguneetan sare-dentsitatea landa eremuetan baino handiagoa dela. Baina hiriak ez dira sare trinkoak aurkitzen ditugun leku bakarra.

Adibide interesgarri bat bigarren hezkuntzako ikastetxeak dira. Adibidez, arlo zehatz baterako, eskola-umeen artean dagoen sarea gurasoen artean dagoen sarearekin alderatzen dugu. Eremu geografiko bera eta biztanleria bera, baina sare bat bestea baino askoz aldiz trinkoagoa da. Beraz, ez da harritzekoa moda eta hizkuntza joerak nerabeen artean askoz azkarrago hedatzea.

Era berean, elite-sareak elitekoak ez diren sareak baino askoz trinkoagoak izan ohi dira, eta uste dut gutxietsia ez den datua (ezagunak edo eragingarriak diren pertsonek denbora gehiago ematen dute sarean lanean eta, beraz, jende arruntak baino "auzokide" gehiago dituzte). Goiko simulazioetan oinarrituta, elite-sareek korronte nagusiak onartu ezin dituzten kultura-forma batzuk onartuko dituztela espero dugu, sarearen batez besteko mailaren lege matematikoetan oinarrituta. Kultura forma hauek zeintzuk izan daitezkeen espekulatzeko uzten dizuet.

Azkenik, ideia hau Internetera aplikatu ahal izango dugu erraldoi gisa modelizatuz eta oso estua hiria. Ez da harritzekoa sare espazialetan onartzen ezin diren kultura-mota berri asko sarean hazten ari direla: nitxo zaletasunak, diseinu estandar hobeak, injustiziarekiko kontzientzia handiagoa, etab. Eta ez dira gauza politak soilik. Lehen hiriak populazio-dentsitate baxuetan zabaldu ezin ziren gaixotasunen haztegi ziren bezala, Internet modu kultural gaiztoen haztegi bat da, hala nola clickbait, albiste faltsuak eta haserre artifiziala pizten dutenak.

ezagutza

"Aditu egokia momentu egokian izatea da askotan arazo sortzaileak konpontzeko baliabiderik baliotsuena". - Michael Nielsen, Inventing Discovery

Askotan aurkikuntza edo asmakizuna jenio bakar baten buruan gertatzen den prozesu bat dela uste dugu. Inspirazio-distira batek harritzen du eta... Eureka! — bat-batean bolumena neurtzeko modu berri bat dugu. Edo grabitatearen ekuazioa. Edo bonbilla bat.

Baina aurkikuntzaren momentuan asmatzaile bakarti baten ikuspuntua hartzen badugu, orduan fenomenoari begira gaude. nodo baten ikuspuntutik. Asmakizuna interpretatzea zuzenagoa izango litzatekeen arren sarea fenomenoa.

Sarea garrantzitsua da gutxienez bi modutan. Lehenik eta behin, dauden ideiak barneratu behar dira kontzientzian sartu asmatzailea. Hauek artikulu berri bateko aipamenak dira, liburu berri baten atal bibliografikoa - Newtonek sorbaldaren gainean zeuden erraldoiak. Bigarrenik, sarea funtsezkoa da ideia berri bat itzultzeko atzera mundura sartu; hedatu ez den asmakizun bati nekez merezi du "asmakizun" deitzea. Beraz, bi arrazoi hauengatik, zentzuzkoa da asmakuntza-edo, zabalago, ezagutzaren hazkuntza- hedapen prozesu gisa eredutzea.

Momentu batean, ezagutza sare baten barruan nola hedatu eta hazi daitekeenaren simulazio labur bat aurkeztuko dut. Baina lehenik azaldu behar dut.

Simulazioaren hasieran, lau aditu daude sareko koadrante bakoitzean, honela antolatuta:

1. adituak ideiaren lehen bertsioa du - deitu dezagun Idea 1.0. 2. aditua Idea 1.0 Ideia 2.0 bihurtzen dakien pertsona da. 3. adituak badaki 2.0 ideia 3.0 ideia bihurtzen. Eta azkenik, laugarren adituak badaki 4.0 ideiari azken ukituak ematen.

Origami bezalako teknika baten antzekoa da, non teknikak garatzen diren eta beste teknika batzuekin konbinatzen diren diseinu interesgarriagoak sortzeko. Edo jakintza-arlo bat izan daiteke, fisika bezalakoa, zeinetan lan berriagoak aurrekoen oinarrizko lanetan oinarritzen diren.

Simulazio honen helburua lau adituek ideiaren azken bertsioan lagundu behar dugula da. Eta etapa bakoitzean ideia egokia den adituari jakinarazi behar zaio.

Ohar batzuk. Simulazioan kodetutako hipotesi irrealista asko daude. Hona hemen horietako batzuk:

Suposatzen da ideiak ezin direla gorde eta transmititu pertsona batetik bestera izan ezik (hau da, ez liburu edo euskarririk).
Suposatzen da populazioan ideiak sor ditzaketen aditu iraunkorrak daudela, nahiz eta errealitatean ausazko faktore askok eragina duten aurkikuntza edo asmakizun bat gertatzean.
Ideiaren lau bertsioek SIS parametro multzo bera erabiltzen dute (baud-tasa, immunitate-ehunekoa, etab.), nahiz eta ziurrenik errealistagoa den bertsio bakoitzerako parametro desberdinak erabiltzea (1.0, 2.0, etab.)
Suposatzen da N+1 ideiak N ideia guztiz desplazatzen duela beti, nahiz eta praktikan askotan bertsio zaharrak eta berriak aldi berean zirkulatzen diren, irabazle argirik gabe.

… eta beste asko.

Eztabaida

Ezagutza benetan hazten den eredu barregarri sinplifikatua da. Eredutik kanpo xehetasun garrantzitsu asko geratzen dira (ikus goian). Hala ere, prozesuaren funtsa garrantzitsua jasotzen du. Eta horrela, erreserbarekin, ezagutzaren hazkuntzari buruz hitz egin dezakegu difusioaren ezagutza erabiliz.

Bereziki, hedapen-ereduak nola ulertzen du prozesua azkartu: Nodo adituen arteko ideien trukea erraztu beharra. Horrek hedapena oztopatzen ari diren nodo hilen sarea garbitzea esan nahi du. Edo ideiak azkar zabaltzen diren sare dentsitate handiko hiri edo kluster batean kokatzea esan lezake aditu guztiak. Edo bildu itzazu gela batean:

Beraz... hori da difusioari buruz esan dezakedan guztia.

Baina azken pentsamendu bat daukat, eta oso garrantzitsua da. Hazkuntzari buruzkoa daeta geldialdia) ezagutza komunitate zientifikoetan. Ideia hau goian baino tonu eta eduki desberdina da, baina barkatuko didazula espero dut.

Sare zientifikoei buruz

Ilustrazioak munduko feedback positiboen begizta garrantzitsuenetako bat erakusten du (eta horrela izan da denbora luzez):

Zikloaren goranzko progresioa (K ⟶ T) nahiko erraza da: ezagutza berriak erabiltzen ditugu tresna berriak garatzeko. Adibidez, erdieroaleen fisika ulertzeak ordenagailuak eraikitzeko aukera ematen digu.

Hala ere, beheranzko mugimenduak azalpen batzuk behar ditu. Nola dakar teknologiaren garapenak ezagutza areagotzea?

Modu bat —zuzenena agian— teknologia berriek mundua hautemateko modu berriak ematen dizkigutenean da. Esaterako, mikroskopio onenek zelula baten barruan sakonago begiratzeko aukera ematen dute, biologia molekularrari buruzko argibideak emanez. GPS jarraitzaileak animaliak nola mugitzen diren erakusten du. Sonar-ek ozeanoak arakatzeko aukera ematen dizu. Eta abar.

Ezinbesteko mekanismoa da, dudarik gabe, baina teknologiatik ezagutzarako beste bi bide daude gutxienez. Agian ez dira hain sinpleak, baina uste dut bezain garrantzitsuak direla:

Lehenengoa. Teknologiak ugaritasun ekonomikoa (hau da, aberastasuna) dakar, eta horri esker, pertsona gehiagok ezagutzaren ekoizpenean aritzea ahalbidetzen du.

Zure herrialdeko biztanleriaren % 90 nekazaritzan aritzen bada, eta gainerako % 10a merkataritza (edo gerra) moduren batean aritzen bada, orduan jendeak oso denbora libre gutxi du naturaren legeei buruz pentsatzeko. Beharbada horregatik lehengo garaietan zientzia familia aberatsetako haurrek sustatzen zuten batez ere.

Estatu Batuek 50 doktore baino gehiago ekoizten dituzte urtero. Pertsona bat 000 urterekin (edo lehenago) lantegi batera lanera joan beharrean, graduondoko ikasle bati 18 urtera arte edo agian 30 urtera arte finantzatu behar da, eta orduan ere ez dago argi haien lanak benetako eragin ekonomikorik izango duen ala ez. Baina beharrezkoa da pertsona bat bere diziplinaren abangoardian heltzea, batez ere fisika edo biologia bezalako alor konplexuetan.

Kontua da sistemaren ikuspuntutik espezialistak garestiak direla. Eta espezialista horiek finantzatzen dituen aberastasun publikoaren azken iturria teknologia berria da: goldeak luma diruz laguntzen du.

Bigarren. Teknologia berriak, batez ere bidaien eta komunikazioen alorrean, ezagutza hazten den sare sozialen egitura aldatzen ari dira. Bereziki, adituek eta espezialistek elkarren artean harreman estuagoa izateko aukera ematen du.

Hemen asmakizun aipagarrien artean inprimategia, lurrun-ontziak eta trenbideak (bidaiak eta/edo distantzia luzeetan posta bidaltzea errazten dute), telefonoak, hegazkinak eta Internet. Teknologia hauek guztiek sare-dentsitatea handitzen laguntzen dute, batez ere komunitate espezializatuen barruan (non ezagutzaren hazkunde guztia gertatzen den). Adibidez, Europako zientzialarien artean Erdi Aroaren amaieran sortu ziren korrespondentzia sareak edo fisikari modernoek arXiv erabiltzeko modua.

Azken batean, bi bide hauek antzekoak dira. Biek espezialisten sarearen dentsitatea handitzen dute, eta horrek ezagutza areagotzea dakar:

Urte askotan goi-mailako ikasketak nahiko baztertu nituen. Graduondoko denboraldi laburrak zapore txarra utzi zidan ahoan. Baina orain atzera begiratu eta pentsatzen dudanean (arazo pertsonal guztiak alde batera utzita), goi mailako ikasketak oraindik ere badirela ondorioztatu behar dut oso garrantzitsua.

Sare sozial akademikoak (adibidez, ikerketa komunitateak) gure zibilizazioak sortu duen egiturarik aurreratuenetako eta baliotsuenetako bat dira. Inon ez dugu metatu ezagutzaren ekoizpenera bideratutako espezialisten kontzentrazio handiagoa. Inon ez da jendearen ideiak ulertzeko eta kritikatzeko gaitasun handiagoa garatu. Aurrerapenaren taupada-bihotza da. Sare horietan pizten da gehien argiaren sua.

Baina ezin dugu aurrerapausotzat hartu. Bada esperimentatu erreproduzigarritasun krisia eta zerbait irakatsi badigu, zientziak arazo sistemikoak izan ditzakeela zen. Hau sarearen degradazio moduko bat da.

Demagun zientzia egiteko bi modu bereizten ditugula: benetako zientzia и karrerismoa. Benetako zientzia ezagutza fidagarritasunez sortzen duten praktikak dira. Jakin-minak bultzatuta eta zintzotasuna du ezaugarri (Feynman: “Ikusten duzu, mundua ulertu besterik ez dut behar”). Karrerismoa, aitzitik, asmo profesionalek bultzatzen dute eta politika eta lasterbide zientifikoak jokatzeak du ezaugarri. Zientziaren itxura eta jardun dezake, baina ez ezagutza fidagarria sortzen du.

(Bai, hau gehiegizko dikotomia bat da. Pentsamendu-esperimentu bat besterik ez. Ez leporatu niri).

Kontua da karreragileek benetako ikerketa komunitatean lekua hartzen dutenean lana hondatzen dutela. Beren burua sustatzen ahalegintzen dira gainerako komunitateak ezagutza berriak lortzen eta partekatzen saiatzen diren bitartean. Argitasuna bilatzen ahalegindu beharrean, karrerazaleek dena zaildu eta nahasten dute ikusgarriagoa izan dadin. Zentzugabekeria zientifikoetan aritzen dira (Harry Frankfurtek esango lukeen bezala). Eta, beraz, nodo hilak bezala modelatu genitzake, ezagutza hazteko beharrezkoa den informazio-truke bidezko trukearekiko iragazgaitza:

Beharbada, eredurik onena nodo karieristak ezagutzarako iragazgaitza ez ezik, aktiboki zabaltzen dutena da. ezagutza faltsuak. Ezagutza faltsuak emaitza hutsalak izan ditzake, zeinen garrantzia artifizialki puztuta dagoen, edo manipulaziotik edo fabrikatutako datuetatik sortzen diren emaitza benetan faltsuak.

Ez dio axola nola eredu ditugun, karreragileek gure komunitate zientifikoak ito ditzakete zalantzarik gabe.

Etsipenez behar dugun kate-erreakzio nuklearra bezalakoa da -jakintza leherketa bat behar dugu-, gure U-235 aberastuak bakarrik dauka U-238 isotopo ez-erreaktiboaren gehiegi, eta horrek kate-erreakzioa zapaltzen du.

Jakina, ez dago desberdintasun argirik karreragileen eta benetako zientzialarien artean. Gutako bakoitzak karrerazaletasun pixka bat dauka ezkutatuta. Kontua da sareak zenbat denbora iraun dezakeen ezagutzaren hedapena desagertu baino lehen.

Ai, amaieraraino irakurri duzu. Eskerrik asko irakurtzeagatik.

lizentzia

CC0 Eskubide guztiak ez daude erreserbatuta. Lan hau egoki iruditzen zaizun moduan erabil dezakezu :).

Eskerrak

Kevin Kwok и Nicky Case zirriborroaren hainbat bertsiori buruzko iruzkin eta iradokizun gogoetatsuetarako.
Nick Barr — Prozesu osoan zehar laguntza morala jasotzeko eta nire lanari buruzko iritzirik lagungarriena jasotzeko.
Keith A. perkolazioaren fenomenoa eta perkolazio atalasea adierazi didalako.
Geoff Lonsdale estekarako hau saiakera bat da, zeina izan zen (gabezi asko izan arren) postu hau lantzeko bultzada nagusia.

Saiakera-lagin interaktiboak

Nicky Caseren lan guztiak, esp. "Poligonoen parabola" (Vi Hart-ekin) eta "Boto-boto hobea garatzea". Hau saiakera interaktibo bat izan daitekeenaren maila altua da.
destilatu.pub: Ikaskuntza automatikoaren kalitate handiko deskribapen interaktiboak.
Bret Victor-en lan klasikoa "Abstrakzioaren eskaileran gora eta behera". Ez nintzen oso trebea eskaileretan igotzen, baina beti dago saiakera bat gehiago.

Iturria: www.habr.com