En 1998, el ex consultor de tecnología Hank Eskin lanzó una campaña para rastrear los billetes de un dólar. A través del "¿Dónde está George?" iniciativa, los dólares estaban sellados con mensajes sobre el proyecto de seguimiento de divisas, y se les indicó a las personas que ingresaran sus códigos postales y el número de serie que se encuentra en las facturas selladas en una base de datos, antes de entregar la moneda.

El seguimiento de estos billetes de un dólar fue un estudio temprano de los patrones de viaje humanos y los "sistemas complejos".

Un sistema complejo es un concepto a menudo nebuloso; seminarios completos están dedicados a definir el término. Pero, en pocas palabras, un sistema complejo es todo aquello que se compone de muchas partes que interactúan de tal manera que el comportamiento general del sistema depende por completo de la interacción y es algo diferente de la suma de las partes. Los sistemas complejos incluyen mercados financieros, redes de calles, e incluso el cerebro humano, compuesto por un sistema de neuronas que trabajan juntas para permitir que una persona piense, tomar decisiones, y realizar las tareas del día a día.

"Cuando piensas en cosas como el cerebro humano o el mercado de valores, El mercado, por ejemplo, existe solo debido a la interacción de la compra y el comercio, "dice Gourab Ghoshal, profesor asistente de física en la Universidad de Rochester, que estudia sistemas complejos. "Si tiene un comerciante, no hay mercado. Si solo tienes una neurona, no hay cerebro ".

Hoy dia, la creciente disponibilidad de trazas digitales proporciona a investigadores como Ghoshal y los miembros de su laboratorio una cantidad increíble de datos para la investigación de sistemas complejos. Utilizando el rastreo de ubicación por GPS, registros en aplicaciones como Foursquare, geocaching de publicaciones de Twitter, y, bajo algunas circunstancias, llamar a registros de datos desde teléfonos móviles, son capaces de encontrar patrones en la movilidad humana, tráfico, y progresiones de la enfermedad con mayor exactitud y precisión que nunca. Pero la cantidad de datos disponibles también significa que el campo floreciente de los sistemas complejos puede verse abrumado sin algunas limitaciones.

"Pasará de órdenes de decenas y cientos de puntos de datos a órdenes de millones y miles de millones, "Dice Ghoshal." Cuando tienes este cambio de escala, las formas simples de dibujar diagramas no funcionan; necesita leyes que dicten cómo interactúan los datos ".

Ahí es donde la física entra en escena.

La física de sistemas complejos

En una serie de artículos en Physics Reports y Comunicaciones de la naturaleza , Ghoshal y los miembros de su laboratorio utilizaron la ciencia para desenredar redes y sistemas complejos. Su trabajo se extiende a tres ramas principales:dinámica y comportamientos humanos; sistemas urbanos y ciencia de la ciudad; y redes sociales. Aplicando las reglas universales de la física y las matemáticas, son capaces de construir modelos fundamentales sobre los que otros investigadores, como economistas o urbanistas, pueden introducir variables más complejas.

"Hay diferencias entre la forma en que un físico ve un problema en comparación con un científico de la computación, "dice Hugo Barbosa, un investigador postdoctoral en el laboratorio de Ghoshal, cuyo doctorado es en ciencias de la computación. "Los físicos están más interesados ​​en las reglas fundamentales, las cosas que son universales, independientemente de las poblaciones. Quieren comprender los componentes básicos de esos modelos y hacer que esos componentes sean lo más generales y universales posible ".

Imagina, por ejemplo, desea averiguar cómo camina la gente en un campus. Una forma de abordar este problema sería recopilar todos los datos posibles sobre cada persona en el campus:lo que comieron esa mañana, que clases tienen en que horarios, quiénes son sus amigos, dónde se encuentran los edificios en el campus, etcétera.

"Sería, en primer lugar, sea ​​prácticamente imposible recopilar todos estos datos, "Ghoshal dice, "además, no podría aplicar las mismas conclusiones a la forma en que la gente camina en otros campus. Los edificios son diferentes, la geografía es diferente ".

Una segunda forma de abordar el problema implica utilizar los métodos que emplean Ghoshal y los miembros de su laboratorio:destilar un sistema a sus conceptos básicos y aplicar la física, matemáticas, y estadísticas.

Hay algunos factores esenciales que se aplican a casi todos los casos en los que las personas se mueven. La gente quiere moverse en alguna dirección (lo que los físicos llaman velocidad de deriva). No quieren toparse con otras personas o en edificios u otros objetos, lo que demuestra lo que se conoce como potencial repulsivo.

Pueden parecer simples pero con solo estos elementos básicos, "Puedo reproducir más o menos el comportamiento peatonal de las personas en cualquier parte del planeta, "Dice Ghoshal." Hay muchas cosas que entran en juego, como factores culturales, pero ahora tienes una base sobre la que construir, contenido dentro de estos factores esenciales ".

La cantidad de personas que se mueven de la ubicación A a la ubicación B, por ejemplo, también resulta ser inversamente proporcional a la distancia al cuadrado, que es similar a una fuerza gravitacional. El flujo depende de la distancia (cuanto más tiempo tenga que viajar, menos probabilidades hay de que viaje), pero también es una función de la población, que es similar a la misa, Dice Ghoshal. "Algunas veces, la forma en que los físicos piensan sobre las partículas de polvo que se mueven en una habitación se puede aplicar de manera similar a los humanos ".

Aplicar la física a los datos de las TIC

La investigación actual de Ghoshal aplica las reglas de la física a los sistemas urbanos y las ciudades utilizando datos de tecnología de la información y la comunicación (TIC). Los datos permiten a su grupo descubrir patrones en la estructura organizativa de las ciudades, así como la dinámica del movimiento humano y sus efectos en el uso de la tierra, diseño de transporte, la propagación de epidemias, indicadores socioeconómicos, y sostenibilidad. Los investigadores deben firmar acuerdos de no divulgación para utilizar los datos y existen capas de privacidad y cifrado, por lo que es imposible rastrear puntos de datos hasta una persona específica. Los datos pueden incluir sellos de geoetiquetas en un Tweet que indiquen la ubicación geográfica del tweeter, datos del censo que indiquen a dónde han migrado las personas, y datos de GPS que muestran qué tan rápido un automóvil llegó a su destino previsto y qué ruta eligió el conductor:la distancia más corta, menos tráfico, más pintoresco, etcétera.

Un proyecto dirigido por Surendra Hazarie, un estudiante de doctorado en física, utiliza los datos para observar los patrones de segregación en las ciudades, a lo largo de líneas de ingresos, raza, u otras características. "Al observar las formas en que las poblaciones fluyen alrededor de las ciudades en las diferentes regiones, podemos examinar la forma en que esas poblaciones se dividen de manera importante, ", dice." Quizás las comunidades más ricas tienden a encajonarse y cosas así ".

Ghoshal y otros miembros de su grupo utilizan datos de TIC para desarrollar métricas específicas que definen cómo los residentes urbanos navegan por una ciudad. Su "métrica de interioridad, " por ejemplo, muestra cómo cuando las personas navegan por una ciudad, tienden a gravitar hacia el centro socioeconómico. Los investigadores encontraron que el factor de interioridad se correlaciona estrechamente con el nivel de desarrollo socioeconómico de una ciudad, desarrollo de infraestructura, y tasas de mortalidad y muerte. Los altos niveles de interioridad a menudo acompañan a los bajos niveles de desarrollo porque las ciudades en proceso de desarrollo solo tienen un centro de ciudad. En cambio, las ciudades bien desarrolladas tienen múltiples centros socioeconómicos, y la inidad tiende a ser baja o estadísticamente insignificante.

"La presencia o ausencia de esta 'fuerza atractiva' sirve como indicador histórico del desarrollo de una ciudad, "Dice Barbosa." El simple hecho de observar cómo los residentes de una ciudad muestran una ciudad te dice mucho sobre la organización de la ciudad y cuán desarrollada está, al menos desde un sentido infraestructural ".

Otra métrica es la "centralidad de intermediación". Ser central es estar entre muchas cosas. Por ejemplo, si se encuentra en un área que se encuentra entre muchas rutas, digamos el área de Twelve Corners en Brighton, cerca de Rochester, o una rotonda en Washington, D.C. - habrá una mayor centralidad de intermediación. Contraintuitivamente, con una mayor conectividad, ya sea a través de más carreteras, carriles bici, o neuronas en el cerebro:el flujo de personas e información desarrolla una dependencia espacial y la congestión se desarrolla hacia el centro de la ciudad. La implicación es que las áreas metropolitanas están mejor atendidas construyendo sistemas de transporte multimodal que permiten diversas formas de transporte, en lugar de simplemente construir más carreteras.

Asociaciones interdisciplinarias

Factores como la integración y la intermediación pueden ayudar a informar a los planificadores urbanos al proporcionarles componentes básicos que se pueden aplicar en cualquier parte del mundo. La última meta, sin embargo, no es reformar por completo las ciudades o estructuras existentes, Dice Barbosa. "Se trata más de cómo podemos aprovechar este conocimiento para, por ejemplo, ¿Mejorar la sincronización de los semáforos y desviar el flujo de personas a un área diferente de la ciudad si hay un accidente? ¿Cómo podemos fomentar y promover la reducción de la segregación? ¿Cómo podemos ayudar a prevenir la propagación de enfermedades en los aeropuertos u hospitales existentes? "

Para tal fin, Ghoshal y los miembros de su laboratorio se asocian con investigadores en disciplinas de la Universidad. Kristen Bush Marshall es asociada postdoctoral en el laboratorio de Martin Zand, profesor de medicina en el Centro Médico, y ha trabajado con Ghoshal en la investigación de sistemas complejos. Marshall utiliza datos combinados anónimos de registros médicos electrónicos para construir redes de movilidad hospitalaria. Usando estas redes, espera desarrollar una "métrica de riesgo" para la propagación de infecciones por bacterias C. difficile en las salas de los hospitales.

"Comprender cómo se conectan las personas y las ubicaciones y analizar esas relaciones a través de la centralidad de la red ayuda a informar mis modelos predictivos de formas que no hubieran sido posibles con los métodos estadísticos tradicionales. Marshall dice:"La ciencia de la red cambia la forma en que vemos los movimientos de los pacientes en el hospital y nos ayuda a desarrollar herramientas para mejorar los resultados de los pacientes y reducir la propagación de infecciones".

Ghoshal y su grupo también están trabajando con Ehsan Hoque, el Profesor Asistente de Familia Asaro-Biggar ('92) de Ciencias de la Computación, y su Grupo de Interacción de Computación Humana para analizar la eficacia y formación de equipos que realizan tareas específicas, aprovechando la herramienta para hablar en público de Hoque, RocSpeak.

Otros proyectos futuros incluyen el mapeo de las secuelas de enfermedades, como el movimiento de personas en África después de la crisis del ébola o los efectos del conflicto en Siria en el movimiento transfronterizo. La aplicación de principios físicos y la participación de investigaciones de diferentes dominios pueden proporcionar conocimientos importantes, Ghoshal dice:"Recientemente, alcanzamos un hito importante:más de la mitad de la población mundial ahora reside en centros urbanos, y se espera que esta tendencia continúe exponencialmente. Comprender qué hace que los sistemas urbanos funcionen y cómo hacerlos sostenibles es quizás una de las cuestiones más importantes del siglo XXI. La única forma de abordar un problema tan complejo es combinar las herramientas, intercambios y conocimientos de una variedad de antecedentes de investigación ".