Exemples d'analyse statistique de réseaux de personnages dans deux tragédies de Shakespeare. Deux caractères sont reliés par une ligne, ou bord, s'ils apparaissent dans la même scène. La taille des cercles qui représentent ces caractères, appelés nœuds, indiquer à combien d'autres caractères on est connecté. La densité du réseau est liée à la complétude du graphique, avec une densité de 100 %, ce qui signifie que tous les personnages sont connectés. Crédit :Martin Grandjean
À un universitaire anglais ou à un lecteur avide, le Canon de Shakespeare représente certaines des plus grandes œuvres littéraires de la langue anglaise. À un scientifique du réseau, Les 37 pièces de Shakespeare et les 884, Les 421 mots qu'ils contiennent représentent également un réseau de communication extrêmement complexe. Les scientifiques du réseau, qui emploient les mathématiques, la physique, et l'informatique pour étudier des systèmes vastes et interconnectés, sont chargés d'utiliser des approches statistiquement rigoureuses pour comprendre comment les réseaux complexes, comme tout Shakespeare, transmettre des informations au cerveau humain.
Nouvelle recherche publiée dans Physique de la nature utilise des outils de la science des réseaux pour expliquer comment des réseaux de communication complexes peuvent transmettre efficacement de grandes quantités d'informations au cerveau humain. Dirigé par le postdoctorant Christopher Lynn, les étudiants diplômés Ari Kahn et Lia Papadopoulos, et professeur Danielle S. Bassett, l'étude a révélé que différents types de réseaux, y compris ceux trouvés dans les œuvres littéraires, pièces musicales, et les liens sociaux, ont une structure sous-jacente similaire qui leur permet de partager des informations rapidement et efficacement.
Techniquement parlant, un réseau est simplement une représentation statistique et graphique de connexions, connu sous le nom de bords, entre différents points de terminaison, appelés nœuds. Dans des morceaux de littérature, par exemple, un nœud peut être un mot, et un bord peut relier des mots lorsqu'ils apparaissent côte à côte ("mon"—"royaume"—"pour"—"un"—"cheval") ou lorsqu'ils véhiculent des idées ou des concepts similaires ("jaune"—"orange" -"rouge").
L'avantage d'utiliser la science des réseaux pour étudier des choses comme les langues, dit Lynn, est qu'une fois les relations définies à petite échelle, les chercheurs peuvent utiliser ces connexions pour faire des déductions sur la structure d'un réseau à une échelle beaucoup plus grande. "Une fois que vous avez défini les nœuds et les arêtes, vous pouvez effectuer un zoom arrière et commencer à demander à quoi ressemble la structure de tout cet objet et pourquoi il a cette structure spécifique, " dit Lynn.
S'appuyant sur l'étude récente du groupe qui modélise la façon dont le cerveau traite des informations complexes, les chercheurs ont développé un nouveau cadre analytique pour déterminer la quantité d'informations qu'un réseau véhicule et son efficacité à transmettre ces informations. "Afin de calculer l'efficacité de la communication, vous avez besoin d'un modèle de la façon dont les humains reçoivent l'information, " il dit.
Avec ce cadre d'analyse, les chercheurs ont évalué 40 réseaux de communication réels pour voir quelles fonctionnalités étaient cruciales pour la communication d'informations. Ils ont regardé des œuvres de la littérature anglaise, y compris le canon de Shakespeare et "Orgueil et préjugés" de Jane Austen, " ainsi que des pièces musicales telles que la Sonate n ° 11 de Mozart et la "Bohemian Rhapsody" de Queen. Ils ont également étudié les réseaux de relations sociales, y compris les réseaux de co-auteurs dans la science et les connexions d'amis Facebook.
Après avoir examiné ce groupe diversifié de réseaux, les chercheurs ont découvert que la structure à grande échelle d'un réseau était essentielle à la capacité de ce réseau à transmettre des informations. Ce qui était surprenant, c'est à quel point cette structure était similaire à travers les différents réseaux, si le réseau représentait des transitions nominales dans une œuvre littéraire ou des progressions mélodiques dans un morceau de musique.
Ce qui rend ces réseaux à la fois riches en informations et efficaces, c'est un équilibre entre deux caractéristiques de réseau clés connues sous le nom de structure "communautaire" et de structure "hétérogène". La structure communautaire se produit lorsque les nœuds se regroupent et forment des grappes qui évoquent des concepts connexes. Dire le mot "chien" pourrait faire penser à "balle, " " Frisbee, " ou " os, " par exemple. Une telle structure communautaire contribue à rendre les réseaux plus efficaces car une personne peut anticiper quel mot ou quelle idée pourrait venir ensuite.
Mais si une personne peut anticiper ce qui vient ensuite, il n'y aura pas beaucoup d'informations véhiculées car l'information est directement liée à la surprise. Pour fournir des informations, les réseaux doivent avoir un mélange « hétérogène » de nœuds à la fois bien connectés et faiblement connectés. Prenons l'exemple des œuvres de Shakespeare. Alors que "le" et "et" sont utilisés 28, 944 et 27, 317 fois, respectivement, il y en a aussi 12, 493 formes de mots qui n'apparaissent qu'une seule fois. "Dans un hub comme, 'les, ' vous ne pouvez pas anticiper où vous êtes sur le point d'aller, " dit Lynn. " Il s'avère que ces nœuds centraux sont vraiment importants pour générer des surprises ou, de manière équivalente, informations."
Ce qui est fascinant pour Lynn, c'est à quel point l'équilibre entre la structure hétérogène et communautaire est essentiel pour créer des réseaux à la fois riches en informations mais aussi faciles à interpréter. « Les gens étudient ces deux structures depuis longtemps ; ce sont deux des concepts fondateurs de la science des réseaux, " dit-il. " Cette étude explique pourquoi certains de ces réseaux sont structurés comme ils le sont :parce qu'ils essaient de communiquer efficacement des informations. C'est ce que je pense que la partie la plus cool est, " il dit.
Les chercheurs continueront ce travail en élargissant les types de réseaux de communication qu'ils évaluent, dans le but de rechercher des tendances à travers le temps et des différences et des similitudes entre les œuvres d'autres langues et cultures. « Nous sommes également particulièrement intéressés à déterminer comment une communication efficace est liée à la correction d'erreurs, ", dit Bassett. "Nos résultats préliminaires suggèrent que les réseaux du monde réel aident les humains à corriger automatiquement leurs propres erreurs."
