Estamos rodeados por Sistemas Complejos, desde células hechas por miles de moléculas hasta sociedades, una colección de millones de interacciones individuales. Estos sistemas exhiben señales de orden y auto-organización. El entendimiento y cuantificación de esta complejidad es un gran reto para la ciencia. La teoría cinética, desarrollada a finales del siglo XIX, muestra que las propiedades medibles de los gases, desde la presión hasta la temperatura, pueden ser reducidos al movimiento aleatorio de átomos y moléculas. En los 60's y 70's, investigadores desarrollaron enfoques sistemáticos para cuantificar la transición de desorden a orden en sistemas materiales tales como magnetos y líquidos. La Teoría del Caos dominó la búsqueda por entender el comportamiento complejo en los 80's con el mensaje que el comportamiento impredecible puede emerger de las interacciones no lineales de unos pocos componentes. Los 90's fue la década de los fractales, cuantificando la geometría de los patrones emergentes en sistemas auto-organizados, desde hojas hasta copos de nieve.
A pesar de estos avances conceptuales, no existe aún una teoría de la complejidad completa. Cuando intentamos caracterizar Sistemas Complejos, las herramientas de que disponemos fallan por diversas razones. Primero, los sistemas complejos no están hechos de componentes idénticos tales como los gases y los magnetos. Aún más, cada gen en una célula o cada individuo en una sociedad tiene su propio comportamiento característico. Segundo, mientras que las interacciones entre los componentes son manifiestamente no lineales, verdaderamente el comportamiento caótico es más la excepción que la regla. Tercero, y más importante, las moléculas y las personas no obedecen ni al desorden extremo de los gases, donde cualquier molécula puede colisionar con otra, o al orden extremo de los magnetos, donde los spins interactúan sólo con su vecindad inmediata en una rejilla periódica. Es más, en sistemas complejos, las interacciones forman REDES, donde cada nodo interactúa con sólo una pequeña cantidad de parejas seleccionadas cuyas presencias y efectos pueden ser sentidos en nodos muy lejanos.
Las redes exisen en todos los lugares y en todas las escalas. el cerebro es una red de células nerviosas conectadas por axons, mientras que las células son redes de moléculas conectadas por reacciones bioquímicas. Las sociedades, también, son redes de personas vinculadas por amistad, familia, y lazos profesionales. A una gran escala, redes de alimentos y ecosistemas se pueden representar como redes de especies. Por otro lado, las redes invaden la tecnología; como ejemplos tenemos la Internet, redes de energía eléctrica y los sistemas de transportes. Aún el lenguaje usado para transmitir pensamientos es una red de palabras conectadas por relaciones sintácticas.
A pesar de la pervasividad de las redes, sin embargo, su estructura y propiedades aún no son totalmente entendidas. Por ejemplo, los mecanismos mediante los cuales genes disfuncionales en una red genética compleja llevan a la producción del cáncer no es obvia, y la difusión rápida a través de redes sociales y de comunicación que llevan alas epidemias de enfermedades y los virus de computadotas aún no son bien caracterizados. Además, es importante entender cómo algunas redes continúan funcionando a pesar de fallas en la mayoría de sus nodos.
Investigaciones recientes están empezando a responder tales preguntas [1]-[6]. Hace unos pocos años los científicos han descubierto que las redes complejas tienen una arquitectura subyacente guiada po prinipios universales. Por ejemplo, muchas redes, desde la world wide web (www), los sistemas metabólicos de las células, hasta los actores de Hollywood, son dominados por un pequeño número de nodos que están altamente conectados a otros nodos. Estos nodos importantes llamados hubs, afectan en gran medida el comportamiento total de las redes. Como describimos en este artículo, os hubs hacen a las redes robustas contra fallas accidentales pero vulnerables a ataques coordinados.
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