O retea este o structura abstracta care surprinde doar elementele de baza ale modelelor de conexiune. Deoarece este un tipar generalizat, instrumentele dezvoltate pentru analiza, modelarea si intelegerea retelelor pot fi teoretic implementate in diferite discipline.
Atata timp cat un sistem poate fi reprezentat de o retea, exista un set extins de instrumente – matematice, computationale si statistice – care sunt bine dezvoltate si, daca sunt intelese, pot fi aplicate la analiza sistemului de interes.
Instrumentele care sunt utilizate in prezent in evaluarea riscurilor sunt adesea suficiente, dar complexitatea modelului si limitarile puterii de calcul pot determina evaluatorii de risc sa implice mai multe conexiuni cauzale si sa tina seama de mai multe rezultate ale evenimentelor de tip Black Swan. Prin aplicarea instrumentelor de teorie a retelelor la evaluarea riscurilor, limitarile de calcul pot fi depasite si pot duce la o acoperire mai larga a evenimentelor cu o gama restransa de incertitudini.
Procesele de luare a deciziilor nu sunt incorporate in evaluarile de rutina a riscurilor; cu toate acestea, ele joaca un rol critic in astfel de procese. Prin urmare, este foarte important ca evaluatorii de risc sa minimizeze distorsiunile de confirmare prin efectuarea analizei si publicarea rezultatelor lor cu implicarea minima a factorilor externi, cum ar fi politica, mass-media si sustinatorii. In realitate, totusi, este aproape imposibil sa se sparga triunghiul de fier intre politicieni, oameni de stiinta (in acest caz, evaluatori de risc), sustinatori si mass-media.
Evaluatorii de risc trebuie sa fie sensibili la diferenta dintre studiile de risc si perceptiile riscului. O modalitate de a le apropia pe cele doua, este de a oferi factorilor de decizie date pe care se pot baza si pe care sa le inteleaga cu usurinta. Utilizarea retelelor in procesul de analiza a riscului poate vizualiza relatiile cauzale si poate identifica factorii care contribuie foarte mult sau care sunt importanti in probabilitatea evenimentului critic.
O diagrama „papion”, o diagrama cauza-efect, o retea bayesiana (o retea aciclica directionata) si arborii de defecte, sunt cateva exemple ale modului in care teoriile retelelor pot fi aplicate in evaluarea riscurilor.
In evaluarile de risc epidemiologic, odata ce a fost construit un model de retea, putem observa vizual, apoi cuantifica si evalua riscul potential de expunere sau infectie al persoanelor legate de pacientii bine conectati sau locurile cu trafic intens. In evaluarile riscurilor ecologice, printr-un model de retea putem identifica speciile cheie si putem determina cat de raspandit se vor extinde impacturile din potentialele pericole investigate.
Componentele cheie ale evaluarii riscurilor
Evaluarea riscurilor este o metoda de abordare a incertitudinii. Pentru ca aceasta sa fie benefica pentru managementul general al riscului si procesul de luare a deciziilor, trebuie sa fie capabila sa surprinda evenimente extreme si catastrofale. Evaluarea riscurilor implica doua parti: analiza riscului si evaluarea riscului, desi termenul „evaluare a riscului” poate fi utilizat fara a se distinge cu „analiza riscului”. In general, evaluarea riscurilor poate fi impartita in acesti pasi:
- Planificati si pregatiti analiza de risc.
- Definiti si delimitati sistemul si sfera analizei.
- Identificati pericolele si evenimentele periculoase potentiale.
- Determinati cauzele si frecventa fiecarui eveniment periculos.
- Identificati scenariile de accidente (adica chiar secvente) care pot fi initiate de fiecare eveniment periculos.
- Selectati scenarii de accident relevante si tipice.
- Determinati consecintele fiecarui scenariu de accident.
- Determinati frecventa fiecarui scenariu de accident.
- Evalueaza incertitudinea.
- Stabiliti si descrieti imaginea de risc.
- Raportati analiza.
- Evaluati riscul in functie de criteriile de acceptare a riscului
- Sugerati si evaluati masuri potentiale de reducere a riscurilor.
Desigur, numarul de pasi necesari variaza in functie de fiecare evaluare. Depinde de sfera analizei si de complexitatea obiectului de studiu. Deoarece acestea sunt intotdeauna diferite grade de incertitudine implicate in orice proces de analiza a riscului, analiza de sensibilitate si incertitudine sunt de obicei efectuate pentru a atenua nivelul de incertitudine si, prin urmare, pentru a imbunatati rezultatul general al evaluarii riscului.
Componentele cheie ale teoriei retelelor
O retea este o reprezentare simplificata care reduce un sistem la o structura abstracta. Mai simplu spus, este o colectie de puncte legate intre ele prin linii. Fiecare punct este cunoscut ca „varf” (multiplu: „varfuri”) sau „noduri”, iar fiecare linie ca „margini” sau „legaturi”. Modelarea si studiul retelelor au fost deja aplicate in multe domenii, inclusiv in stiinte informatice, fizice, biologice, ecologice, logistice si sociale. Prin studierea acestor modele, obtinem perspective asupra naturii componentelor individuale (adica varfurile), conexiunilor sau interactiunilor dintre acele componente (adica marginile), precum si modelul conexiunilor (adica reteaua).
Fara indoiala, modificarile structurii (sau modelului) oricarei retele date pot avea un efect mare asupra comportamentului sistemului pe care il descrie. De exemplu, conexiunile intr-o retea sociala afecteaza modul in care oamenii comunica, schimba stiri, calatoresc si, mai putin evident, raspandesc boli. Pentru a obtine o mai buna intelegere a modului in care functioneaza fiecare dintre aceste sisteme, sunt necesare anumite cunostinte despre structura retelei.
Terminologie de baza
Efectul “small world”
Efectul lumii mici este unul dintre cele mai remarcabile fenomene de retea. Acesta descrie o constatare conform careia in multe (poate cele mai multe) retele distantele medii ale cailor dintre varfuri sunt surprinzator de mici. Are multe implicatii in diverse domenii ale studiilor de retea. De exemplu, in reteaua sociala, se poate analiza cat de repede se raspandeste un zvon (sau o boala contagioasa) intr-o comunitate. Din punct de vedere matematic, deoarece lungimile cailor in retele sunt de obicei la scara ca log n (unde n = numarul de varfuri ale retelei), este logic ca ramane un numar mic chiar si cu retele complexe mari.
O alta idee care se dezvolta impreuna cu efectul de lume mica se numeste “canalizare”. Acesta a fost derivat dintr-un experiment de retea sociala realizat de psihologul experimental Stanley Milgram in anii 1960. In acel experiment, el a concluzionat, impreuna cu fenomenul efectului lumii mici, ca, in orice retea sociala data, au existat intotdeauna puncte care au fost deosebit de bine conectate. Acesti cativa indivizi erau, prin urmare, responsabili pentru legatura dintre orice membru si restul lumii.
Grad, noduri si cai
Gradul unui varf reprezinta numarul de muchii conectate la acesta. Hub-urile sunt varfuri intr-o retea cu un grad relativ mai mare. Vertex 3 este un bun exemplu. Intr-o retea de socializare, hub-urile pot insemna indivizi cu multe cunostinte. In evaluarea riscului, poate insemna un eveniment periculos cu declansatoare multiple (sau partea cauzala a unei diagrame papion). O cale intr-o retea este o ruta intre un varf si altul prin retea.
Centralitate
Centralitatea este o masura a cat de importante (sau centrale) sunt anumite varfuri intr-o retea. Poate fi masurata prin numararea numarului de muchii conectate la el (adica gradul sau). Varfurile cu gradul cel mai inalt au asadar o centralitate de grad ridicat.
Centralitatea gradului poate avea multe implicatii. Intr-o retea de socializare, o persoana cu grad inalt de centralitate poate avea mai multa influenta asupra celorlalti, mai mult acces la informatii sau mai multe oportunitati decat cele cu mai putine conexiuni. Intr-o retea de citare, o lucrare cu un grad ridicat de centralitate poate sugera ca este mai influenta si, prin urmare, are un impact mai mare asupra domeniului sau de cercetare.
Centralitatea vectorului propriu este o extensie a conceptului de centralitate de grad, bazata pe faptul ca in multe retele nu toate varfurile au aceeasi pondere sau importanta. Importanta unui varf in reteaua sa creste daca are mai multe conexiuni la varfuri importante. Prin urmare, centralitatea vectorului propriu poate fi vazuta ca un sistem de punctare a centralitatii nu doar pentru unul, ci si pentru varfurile invecinate.
Componente
Subgrupuri, sau subseturi de varfuri, intr-o retea deconectata.
Reteaua deconectata se refera la acel tip de retea in care exista cel putin o pereche de varfuri, care nu au nicio cale de conectare intre ele. Viceversa este cunoscuta ca o retea conectata, in care toate varfurile din interior sunt conectate prin cel putin o cale. Prin urmare, se poate spune ca o retea conectata are o singura componenta.
Retele Dirijate
Retele din care fiecare muchie are o directie de la un varf la altul se mai numesc si retele dirijate. Marginile sunt deci cunoscute ca margini directionate. Un exemplu de astfel de retea include un link de la sectiunea de referinta care va va conduce la o alta, dar nu invers. In ceea ce priveste reteaua trofica, o prada mancata de un pradator este un alt exemplu.
Retelele directionate pot fi ciclice sau aciclice. O retea directionata ciclica este una cu o bucla inchisa de margini. O retea directionata aciclica nu contine o astfel de bucla. Deoarece o muchie de sine – o muchie care conecteaza un varf la sine – este considerata un ciclu, este deci absenta din orice retea aciclica.
O retea bayesiana este un exemplu de retea directionata aciclica.
Retea ponderata
In realitate, nu toate marginile au aceeasi importanta sau greutate (conexiuni intr-o retea sociala si specii cheie intr-o retea trofica, de exemplu). O retea ponderata adauga un astfel de element la conexiunile sale. Este utilizata pe scara larga in aplicatii genomice si biologice de sisteme.
Copaci
Retele-copac sunt retele nedirectionate, fara bucle inchise. Un arbore poate face parte dintr-o retea, dar poate fi izolat ca componenta separata. Daca toate partile unei retele sunt copaci, o astfel de retea se numeste padure. Un organism administrativ poate fi vazut uneori ca o padure.
