Ejemplos de casos convergentes (izquierda; #vela) y no convergentes (derecha; # sharetonsha-kai); “# Sharentosha-kai” significa “moderno / genial” + “club”. En ambos casos, el panel superior izquierdo muestra la transición del JSD entre dos semanas consecutivas, que exhibe un comportamiento decreciente y algunos picos en el caso izquierdo y derecho, respectivamente. Crédito:Ikegami et al.
Al igual que los ecosistemas vivos, Los servicios web forman un sistema artificial complejo que consta de etiquetas y los medios generados por el usuario asociados con ellas, como fotografías, películas y páginas web. Al establecer una analogía entre ecosistemas biológicos y artificiales, las etiquetas pueden considerarse especies y los usuarios humanos como recursos ambientales ocultos.
Basado en esta idea, Investigadores de la Universidad de Tokio y la Universidad de Tsukuba han llevado a cabo recientemente un estudio destinado a analizar la evolución de los servicios web, particularmente los sistemas de etiquetado de redes sociales, centrándose en la autoorganización de nuevas etiquetas. Su papel prepublicado en arXiv, argumenta que algunas etiquetas en las plataformas de redes sociales ofrecen un ejemplo de evolución abierta (OEE), lo que implica la creación de procesos evolutivos computacionales verdaderamente abiertos.
"Un objetivo clave de mi trabajo es comprender qué es la vida, cómo los sistemas artificiales se vuelven biológicos, y cómo desarrollar los conceptos de vida artificial como nueva tecnología, "Takashi Ikegami, uno de los investigadores que realizó el estudio, dijo a TechXplore. "La vida artificial (ALIFE) es un campo de investigación dirigido a entender la vida no como algo basado en el ADN y las células, sino como fenómenos emergentes. ALIFE muestra cómo el ADN y las células pueden ser reemplazados por otra cosa, p.ej. programas de computador, redes químicas y robots. Basado en esta idea, en este papel, queríamos mostrar que la web se está convirtiendo en un sistema vivo ".
Según Ikegami y sus colegas, Analizar la dinámica de los sistemas web podría, en última instancia, ayudar a reformar y actualizar la teoría de la evolución de Darwin. Uno de los principales temas de interés para los investigadores de ALIFE es la evolución abierta (OEE), particularmente lo que lo causa, y cómo se puede aplicar a sistemas artificiales computacionales.
En su estudio, los investigadores examinaron los datos de las etiquetas con su comunidad de usuarios relevante para comprender cómo se puede medir la OEE de los servicios web. Según Ikegami, la evolución de nuevas etiquetas es un índice clave de la evolución web. Otros indicadores incluyen una combinación novedosa de conjuntos de etiquetas, el desarrollo de significados / semántica de etiquetas, y la mejora de las estructuras de la comunidad de usuarios.
"La combinación de etiquetas existentes se puede desarrollar incluso sin tener etiquetas nuevas, ", Dijo Ikegami." Esta es una idea que nos permitió medir la tasa de producción de pares nuevos en los datos. Para cuantificar el significado de una etiqueta, utilizamos un conjunto de etiquetas simultáneamente con la etiqueta. Descubrimos que los significados, un conjunto de etiquetas de uso conjunto, cambia a lo largo del tiempo en el conjunto de datos ".
Etiqueta la tasa de novedad (la columna superior) y la estructura de la comunidad (la columna inferior) de la red de similitud de usuarios en RoomClip. Cada nodo es un usuario, y está conectado si dJS es menor que los valores de umbral 0.4, 0,35, 0,3, y 0,25 de izquierda a derecha. Las cuatro figuras superiores muestran el número de etiquetas creadas por individuos en color; cambiar de azul a amarillo y a rojo significa que han creado más palabras. Las cuatro cifras inferiores muestran las estructuras comunitarias detectadas en cada red. En estas figuras, los usuarios aislados (en el periférico) crean etiquetas novedosas a un ritmo elevado. Crédito:Ikegami et al.
En su estudio, Ikegami y sus colegas midieron la estructura de las comunidades de usuarios al introducir el concepto de "distancia" entre los usuarios. Analizaron comunidades de usuarios a medida que maduraban con el tiempo, centrándose en tres servicios web:Delicious, Flickr y RoomClip.
"Un hallazgo clave de nuestro estudio es que pudimos caracterizar la evolución del significado de las etiquetas y encontramos ejemplos de OEE en el conjunto de datos web que usamos, ", Dijo Ikegami." Otro resultado interesante es que pudimos caracterizar la tasa de novedad de pares de etiquetas en los servicios web. Finalmente, también podríamos caracterizar la evolución de una comunidad de usuarios al mismo tiempo ".
Los resultados de los análisis llevados a cabo por Ikegami y sus colegas sugieren que algunas etiquetas populares utilizadas en comunidades en línea pueden exhibir OEE ya que convergen semánticamente con otros conjuntos de etiquetas. La dinámica OEE observada por los investigadores tiene dos capas distintas:el sistema de etiquetado social de un servicio web y la comunidad humana que publica etiquetas en línea. Aunque se requieren más análisis para confirmar sus hallazgos, creen que lo que observaron corresponde a la definición de Ackley de la escalabilidad indefinida de OEE, lo que destaca que la OEE debería "respaldar el crecimiento computacional abierto sin requerir ingeniería sustancial".
Comparando los hallazgos recopilados por el equipo con la comprensión actual de la evolución biológica, un conjunto de etiquetas podría considerarse como un genotipo y las fotografías o medios asociados como un fenotipo. Este fenotipo se caracterizaría por una combinación de etiquetas, mientras que el cambio de una etiqueta a una nueva etiqueta relacionada o un conjunto de etiquetas informadas en su estudio podría interpretarse como la aparición de una nueva "especie".
En general, Ikegami y sus colegas ven casos en los que las etiquetas populares evolucionan continuamente, que conduce a la creación continua de nuevas etiquetas, como prueba de OEE. Su estudio ofrece una visión interesante de cómo se podría medir la evolución del significado en la sociedad. Sus hallazgos también sugieren que esta evolución podría estar asociada con cambios en la estructura de una comunidad.
"Ahora estamos planeando estudiar cómo cambian las estructuras de la comunidad con el tiempo y cómo esto se relaciona con la evolución de los significados y viceversa, "Dijo Ikegami." Al mismo tiempo, deseamos desarrollar un modelo teórico para capturar las nuevas cualidades que encontramos en este estudio ".
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