Kollektives Verhalten in Netzwerken besser verstehen

Hütt und Moretti betreten mit ihrer Forschung Neuland. Wie kollektive Anregungsmuster in komplexen Netzwerken erkannt und untersucht werden können, ist eine offene Frage.

Die Wissenschaftler nutzen für die abstrakte Darstellung eines realen Netzwerkes mathematische Graphen bestehend aus Knoten und Kanten, den paarweisen Verbindungen zwischen den Knoten. „In solchen Graphen lassen sich dann lokale Merkmale für kollektives Verhalten identifizieren“, erläutert Hütt.

Im kollektiven Fall laufen Anregungen entlang der Kanten oft bevorzugt in eine Richtung. Für diese asymmetrische Kantennutzung sind Wellen verantwortlich, die sich um hoch vernetzte Elemente in einem Netzwerk bilden, den „Hubs“.

Sind diese wiederum untereinander eng vernetzt und erhöht sich somit ihr Einfluss auf das gesamte Netzwerk, so werden die Wellenerzeugung und mit ihr die asymmetrische Kantennutzung noch verstärkt.

„Mithilfe relativ einfacher mathematischer Indikatoren lässt sich der asymmetrische Kantengebrauch sehr gut vorhersagen“, meint Hütt. „Damit entsteht eine elegante Verbindung zwischen Netzwerkarchitektur und selbstorganisierter Dynamik.“

Über einen Zeitraum von vier Jahren hat das Duo an dem Thema geforscht. „Mich freut sehr, dass sich am Ende ein so klares Bild des Zusammenhangs von Netzwerkarchitektur und den kollektiven Mustern ergeben hat“, sagt Professor Hütt. Ihre Arbeit wollen die Wissenschaftler fortführen. „Es gibt viele weitere kollektive Muster, bei denen man sich fragt, wie sie in Netzwerken aussehen.“

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Marc-Thorsten Hütt
Professor of Computational Systems Biology
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https://www.pnas.org/content/early/2020/07/17/1919785117