Mennyire hálóznak be minket a hálózatok?

Mennyire hálóznak be minket a hálózatok?
A kutató szerint a családfától a Covid-19 terjedési tulajdonságáig mindenben fel lehet, és fel is kell fedezni a hálózatokat. Nemcsak azért, hogy jobban megértsük, de azért is, hogy jobban menedzseljük a világot, amelyben élünk.

Dr. Janosov Milán, a Datapolis adatalapú városfejlesztési startup fő tudományos munkatársa, a 2020-as Internet Hungary előadója, a hangyák vonulásában és a körúti dugóban, de még abban is lát hálózatos rendszert, hogy a Netflix mit ajánl nekünk esti szórakozás gyanánt.

- Meg tudod tippelni, hogy tegnap hány hálózathoz volt közöm?
- Nehéz megtippelni a pontos számot, de biztosan néhány tucat körül lenne. Persze amíg ezek jól működnek, a legtöbbjüknek a létezése sem tűnik föl.

- Ez elég misztikusan hangzik. Mondanál egy konkrét példát?

- Például tekinthetünk hálózatként a városokra, ahol egyrészt azt látjuk, hogy sok szabad (lebetonozott) útfelület van, másrészt látjuk, hogy dugó esetén a teljes úthálózat rövidke szakaszán ácsorog a járművek többsége. Vagyis például egy ilyen körúti dugó egy olyan hiba a rendszerben, amit hálózatkutatási módszerekkel, mind az úthálózat tervezése, mind a rajta zajló folyamatok szabályozása tekintetében lehetne orvosolni, de az biztos, hogy jelentősen lehetne javítani a mai helyzeten.

- Miért csak a XXI. században lett ennyire felkapott téma a hálózatkutatás? Korábban nem létezett ez a tudományág, vagy csak másként hívták?

- Hálózatok azóta léteznek, amióta emberi közösségek, sőt, állatok esetén is beszélhetünk társas hálókról a természetben, de tudományos vizsgálatukról azóta beszélhetünk, amióta a matematikán belül a kombinatorika egyik ágaként megszületett a gráfelmélet, amelynek fejlődéséhez jelentős mértékben járultak hozzá a magyar kombinatorikai iskola tagja is a múltszázadtól kezdve. Ma már tudjuk, hogy 1763-ban Leonhard Euler a gráfelmélet nyelvén fogalmazta meg a Königsbergi hidak problémáját, de hogy a svájci matematikus gráfokat használt a bizonyításhoz, azt csak azóta tudhatjuk, hogy Kőnig Dénes 1936-ban megírta az első könyvet a gráfelméletről.

- Mikor lett az elméletből gyakorlat?
- A gráfelmélet sokáig megmaradt egy tisztán matematikai területnek, ám idővel beszivárgott a társadalomtudományokba, például megjelentek a szociogrammok, amelyek a társas kapcsolatokról nyert adatokat ábrázolják hálózatos formában, kiemelve a kapcsolati rendszerek struktúráját. A következő igazán nagy fordulat az 1990-es évek második felében következett, amikor az internet terjedésével először nyílt lehetőség nagyméretű hálózatos adatbázisok vizsgálatára. Ekkor elsősorban fizikusoké volt a főszerep, akik a matematikai mellett statisztikus fizikai eszközökkel is megpróbálták elemezni a rendelkezésükre álló adatokat, amelyekből le tudták írni, hogy miként épülnek fel egy családnál vagy iskolai osztálynál nagyságrendekkel nagyobb hálózatok. Az első közismert példája ennek a Kevin Bacon filmsztárról elnevezett hálózati játék lett, aminek a lényege az volt, hogy bármely élő vagy halott hollywoodi színész legfeljebb hat lépésben összeköthető Baconnel. (A ’Kevin Bacon-szám’ koncepcióját kitágítva fejlesztették ki azt az elméletet, amelynek értelmében az ismeretségi körök révén kapcsolat teremthető bármely két ember között a Földön mindössze hat szint felhasználásával, amely elgondolás egyébként Karinthytól származik. – a szerk.)

- Ez volt tehát az iWiW és a Friendster, valamint a jobb üzleti modelljével ezeket legyaluló Facebook előszobája?
- Igen, sőt, mellette még számtalan egyéb alkalmazásnak a legkülönbözőbb területeken. Például a Google-t sikeressé tevő keresőalgoritmusa is hálózatos gondolatokra épült. A területnek azóta is töretlen a felfutása, a pénzügyi intézmények hálózataitól, a nagyvállalati, HR és szervezetelemzési területekig igen változatos alkalmazásokra lelt. Emellett például a biológiában is alkalmazzák egészen eltérő szinteken. Ilyen lehet a táplálékláncok vizsgálata, mert a fajok rendszeréből következtetni lehet azokra a kulcsfontosságú csoportokra, amelyek popiuláció-egyensúlyának kibillenése az ökoszisztéma felborulásához vezethet. A gyógyszeripar ma már nagy erőkkel kutatja, hogy a sejtekben lévő fehérjék közötti kölcsönhatási hálóban mit kell megváltoztatni ahhoz, hogy az új típusú gyógyszermolekulák segítségével megszüntessen olyan betegségeket, mint a rák. Ezt a listát hosszasan bővíthetnénk – jóformán könnyebb olyan tudományterületet mondani, ahol a hálózatos gondolkodás nem segíthet, mint olyat, ahol jól használható.

- Akkor nyilván a vírusok terjedését is lehet így vizsgálni. Ez segíthet a mostani járványhelyzetben?
- A hálózatkutatás emberi kapcsolatokra összpontosító része alapvetően arról szól, hogy miként állunk egymással kapcsolatban, mennyire szoros, mennyire erős társas kapcsolatok fűznek ismerőseinkhez. Az ilyen hálózatokon terjedhet akár információ, hírek, de fizikai kontaktus útján betegségek is, így a hálózatok kiváló módszertant adnak a vírusterjedés társadalom-szintű dinamikájának megértésében. Például, ha felrajzoljuk a betegek és egészségesek hálóját, akkor abból megállapítható, hogy honnan indult a vírus, kik azok, akik nagyobb potenciállal terjesztik, és hogy innen a betegség jó eséllyel merre fog tovább terjedni. Ez egy érdekes határmezsgyéje a hálózatkutatásnak és az informatikának, amit többek között már az Ebola és a Zika vírusok esetében is alkalmaztak, és most is van több olyan dedikált kutatói csoport, amelynek tagjai modellezési megközelítések alapján vizsgálják a Covid-19 terjedését Amerikában, és szolgáltatnak előrejelzési eredményeket a Fehér Háznak. Ők GPS és mobiltelefonos adatokat gyűjtenek be azért, hogy megmondják, ki merre mozgott, és az útja során kikkel találkozhatott.

- Bámulatos, mennyi területen nyerhetünk ki hasznos információkat a hálózatokból. Téged mikor kezdtek érdekelni a hálózatok?

- Fizika Bsc szakos hallgatóként jártam egy bioinformatikai kurzusra az ELTE-n, miközben biofizikai laborban kutattam. Ezek hatására biofizikus mesterképzésre kezdtem járni, ahol a labort felváltotta a szimuláció és modellezés, a komplex rendszerek vizsgálata – ekkor még állatok csoportos mozgásán keresztül. Például olyan számítógépes modellt alkottunk, ami az oroszlánok és a gazellák préda-predátor viselkedését néhány egyszerű matematikai képlettel volt képes elemezni. Az állatok után pedig már csak egy lépés volt az emberek viselkedésének vizsgálata, aminek egy nagyon központi ága a hálózatkutatás. Így csöppentem végül egy hálózattudományi doktori programba.

- Mennyi tagja van annak az elit tudományos klubnak, amelybe a doktorátusoddal beléptél?

- Jelenleg mindösszesen három helyen lehet hálózattudokmányból PhD fokozatot szerezni: két egyetem ebből az USA-ban, Indiana államban és Bostonban, illetve Európában a CEU-n, amely korábban még Budapesten működött, az idei év őszétől pedig már Bécsben oktat. Ezek a kifejezetten hálózattudományi képzések az elmúlt öt évben indultak útjukra, tipikusan kb. öt fős évfolyamokkal, vagyis a jelenleg végzett hálózatkutatók száma a tucat nagyságrendjébe esik. Ennél persze jóval nagyobb a szakmai közösség, de a legtöbben fizikai, számítástechnikai, szociológiai vagy matematikai tanszéken foglalkoznak hálózatokkal. Ettől függetlenül egy viszonylag kis tudományterületről beszélünk – a legnagyobb hálózatkutatási konferenciák nagysága az 500-1000 fős nagyságrendbe esik.

Janosov Milán az idei Internet Hungary konferencián arról ad elő, hogy hol találkozunk nap mint nap hálózatokkal, milyen problémák merülhetnek fel velük kapcsolatban, illetve a hálózatos gondoklodásmód és a problémamegoldás hogyan segíthet akár a versenyszféra szereplőinek a hatékonyságuk növelésében.

Kövesd az oldalunkat a Facebook-on és a Twitteren is!


Buglya Gergely

A Men's Health első magyarországi főszerkesztője szinte minden nagy hazai kiadónál dolgozott, másfél évtizedes magazin készítői karrierjét lapigazgatóként zárta, hogy vezető tanácsadóként segítse PR …