ANALISANDO A DISTRIBUIÇÃO DE CENTRALIDADE EM REDES COMPLEXAS

Resumo

Redes complexas são modelos que representam sistemas formados por múltiplos elementos interconectados de forma não trivial, em que as relações entre os componentes influenciam diretamente o comportamento do sistema como um todo. A análise dessas redes, por meio de medidas de centralidade, permite identificar os elementos mais influentes e compreender padrões de organização que emergem das interações locais. Neste artigo comparamos seis redes complexas, tanto reais como sintéticas, utilizando quatro medidas de centralidade, com o intuito de identificar padrões que possibilitem agrupá-las com base em suas características estruturais. Para tal, realizamos a coleta de redes reais e a geração de redes sintéticas. As medidas de centralidade de grau, H-index, leverage e clustering foram aplicadas e analisadas por meio de visualizações de gráficos, buscando padrões estruturais comuns e características únicas. Os resultados mostram que cinco das seis redes possuem clustering com características similares, as redes FLY e EMAIL apresentam similaridades nas quatro medidas de centralidade e a rede MOUSE apresenta em todas as medidas características diferentes das demais redes. A análise conjunta das distribuições de centralidades demonstrou ser uma ferramenta útil para a caracterização e classificação de redes complexas, contribuindo para estudos comparativos e aplicações em ciência de dados.