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Líneas de investigación

  • Análisis de datos en redes complejas.

Al analizar nuestro entorno no percibimos claramente que vivimos rodeados y, a la vez, formamos parte de construcciones naturales compuestas por diferentes elementos que mantienen relaciones con otros elementos guiados por algún criterio. Un ejemplo de esto son las relaciones de amistad que mantenemos en un centro de trabajo. Todas estas construcciones son denominadas redes complejas debido a que están compuestas de muchas partes (nodos) que interactúan entre sí y están unidas mediante diferentes tipos de relaciones. De hecho, el adjetivo “complejo” en este contexto no significa solamente que el sistema sea complicado, sino también que está compuesto de muchas partes. Por otro lado, cada parte tiene su propia estructura interna y está encargadade llevar a cabo una función específica. Además, lo que ocurra a una parte del sistema afecta de manera altamente no lineal a todo el sistema. 

Caracterizar, describir y extraer información de una red compleja es un problema esencial en la moderna teoría de redes, por lo que su estudio atrae la atención de científicos de campos tan diversos como las ingenierías técnicas, biología, economía, sociología, urbanismo o las ciencias de la computación. Uno de sus objetivos principales consiste en extraer las propiedades emergentes de este tipo de sistema complejo con el fin de comprender su funcionalidad. Un concepto clave en la moderna teoría de redes es el de centralidad, que tiene como objetivo evaluar la importancia de los nodos de la red.

La cuantificación de la importancia de los elementos de una red social constituye una de las primeras aplicaciones de la teoría de redes, en los años 50.

  • Estudio de redes urbanas complejas.

Existe un tipo de redes que pasan desapercibidas para la gente y que constituyen uno de los sistemas más complejos que el ser humano ha sido capaz de crear; nos referimos a las redes urbanas, es decir, a las ciudades. 

Cuando se piensa en una red cualquiera, parece lógico imaginarla ubicada en un contexto o en un espacio. La literatura clásica sobre la teoría de redes apenas ha tratado esta cuestión. Sin embargo, el estudio de una red en relación a un contexto es un tema al que se le ha prestado una mayor atención en las últimas décadas. En este contexto cabe destacar las dos aproximaciones más consolidadas y utilizadas para el estudio de la ciudad. La primera es una interpretación clásica de la ciudad como una red de nodos conectados mediante las aristas que dan como resultado una estructura de datos llamada grafo. La segunda es Space Syntax, iniciada por Bill Hiller y sus colegas en el Space Syntax Laboratory de la Bartlett School of Architecture en el University College de Londres.

 Tratamos de establecer modelos teóricos y representaciones visuales de la información en redes complejas con el objetivo no solo de mostrar y analizar la información, sino de generar conocimiento en las redes estudiadas.

  • Visualización de datos en redes urbanas.

El análisis de la información y los datos asociados a ésta, utilizando índices y medidas apropiadas, debe iracompañado de una correcta visualización, que nos ayude a comprender de un modo sencillo las relaciones fundamentales entre los datos. Es esencial en este punto establecer las diferencias entre información y datos. El término información va ligado de manera natural a lo que conocemos por datos, entendiendo el término datos como números, textos o símbolos neutrales y fuera de un contexto. Sin embargo, en un análisis más amplio del concepto, la información se diferencia claramente de los datos en que ésta implica un cierto grado de selección, organización y preparación con un cierto propósito. En otras palabras, la información supone un cierto grado de interpretación de los datos

La visualización de datos se puede enfocar en dos vertientes fundamentales: los gráficos estadísticos, y la cartografía esquemática o visualización cartográfica (mapas de localización, ecosistemas, etc.). Los gráficos estadísticos son aplicables a cualquier dominio y se usan para representar modelos y tendencias, mientras la visualización cartográfica está restringida a un dominio espacial. En ambas se comparte el interés por la exploración y el descubrimiento de nuevas perspectivas en la información representada. 

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