Cascade dynamica op interactieve netwerken

Ines Lidner - ArtikelInes Lindner [1]

De recente politieke omwentelingen in het Midden-Oosten kwamen als een verrassing en doen denken aan die van Oost-Europa in de jaren negentig van de vorige eeuw. Hoe komt het dat ineens massa’s mensen de straat opgaan alsof het was afgesproken? Waar komt de “onzichtbare hand” vandaan die de massa dirigeert? Ons onderzoeksproject “Cascade dynamica op interactieve netwerken” dat gefinancierd wordt door de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) probeert juist deze vragen te beantwoorden.

Met behulp van synchronisatiemodellen uit de biologie proberen we o.a. de vraag te beantwoorden welke structuur van een sociaal netwerk, ofwel wie kent wie, van invloed is op de beweeglijkheid en het gedrag van een groep.
Waarom is de structuur van een netwerk dan zo interessant? Omdat de structuur de dynamiek van mensen beïnvloedt. De structuur van sociale netwerken heeft bijvoorbeeld niet alleen invloed op het verspreiden van informatie en ziektes, maar ook op het uitlokken van gedrag zoals demonstreren, kopen van nieuwe producten, kopen van aandelen, accepteren van voorzorgsmaatregelen, etc.  

Het onderzoek naar netwerken heeft in de afgelopen decennia een opleving doorgemaakt. In “Six degrees of seperation - bent U bevriend met Marlon Brando?” beschreef de Duitse krant Die Zeit een experiment waarin een falafelverkoper uit Berlijn verbonden was met zijn favoriete acteur Marlon Brando via een netwerk met zes niveaus. Ook Newsweek en Time sprongen op het experiment en zo werd bevestigd dat gemiddeld zes stappen nodig zijn om willekeurige mensen in de wereld te verbinden. De kans dat twee van onze directe kennissen elkaar kennen is ook redelijk groot. Dit soort netwerken noemen wij “small world”.

Deze netwerken zijn zeer interessant, omdat ze in de natuur worden gebruikt wanneer een hoge mate van synchronisatie nodig is. Een voorbeeld hiervan zijn de hersenen van zoogdieren die bestaan uit een verzameling van verschillende modulen. Deze modulen zijn verantwoordelijk voor verschillende taken zoals spraak, visie, herinnering, emoties en taal. Als wij spreken moeten deze modules met elkaar samenwerken en zich synchroniseren Verschillende studies laten zien dat de anatomie van deze samenwerking “small world" is. Dat betekent dat er veel korte verbindingen zijn tussen zenuwcellen en dat veel zenuwcellen in een functioneel bereik van de hersenen onderling met elkaar verbonden zijn.[2] Een ander voorbeeld van een netwerkanatomie is het citeren van wetenschappelijke auteurs waarbij van een gerichte verbinding wordt gesproken als een auteur een andere citeert.

Welk type netwerk is gunstig voor het uitlokken van nieuw gedrag, bijvoorbeeld de acceptatie van een nieuw paradigma of een nieuwe methode? Met ons project zullen we proberen massagedrag te verklaren met behulp van diverse modellen en zullen we de invloed van de structuur van het netwerk, de netwerktopologie, onderzoeken. Welke netwerken zorgen voor grotere bewegingen van groepen in vergelijking met andere? Is dat de reden waarom groepen zich soms onvoorspelbaar gedragen? Kunnen wij met name het ontstaan van groepsgedrag zoals revoluties verklaren als systeemeigenschappen die van binnenuit komen (endogeen)? In de meeste sociologische- en economiemodellen komen verklaringen van deze sociologische verschijnselen uit de lucht vallen en vaak worden deze aan exogene factoren toegeschreven.   

Zodra wij een verklaring hebben gevonden voor de netwerkeffecten dient zich de volgende fundamentele vraag aan, namelijk hoe kunnen wij groepsgedrag beïnvloeden? Deze vraag heeft twee aspecten. De eerste is de verandering van het netwerkstructuur. Waar moeten wij een verbinding leggen om met zo min mogelijk inzet een bepaalde netwerkstructuur te bereiken? Een voorbeeld uit de economie is de verspreiding van een innovatie onder bedrijven in de structurele sector. Welke samenwerking van bedrijven moeten wij aanmoedigen om de verspreiding positief te kunnen beïnvloeden?

Het tweede aspect van het beïnvloeden van de massa gaat om de vraag wie de individuen in het netwerk zijn met de meeste invloed. In het onderzoek naar sociale netwerken bestaan instrumenten waarmee je de invloed van een “agent” in een netwerk kunt meten. Deze instrumenten zijn weliswaar interessant, maar helaas niet toepasbaar op ons onderzoek, omdat deze alleen de kenmerken van een netwerk meten en niet de invloed van de sociale dynamiek op het netwerk. In deze context is voting theory voor ons project van belang. In deze theorie staat de vraag centraal welke actoren invloed op een stemproces hebben. Groepsgedrag kan namelijk als een vorm van een dynamisch stemproces gezien worden. Door de bestaande meetinstrumenten aan te passen aan onze vraagstelling zou het mogelijk moeten zijn de invloedrijkste agenten in een netwerk te identificeren.

Samenvattend onderzoeken wij met dit project de volgende vragen: (1) Welk type netwerk is gunstig voor het uitlokken van nieuw massagedrag? (2) Welke individuen in een netwerk hebben de meeste invloed? Naast de omwentelingen in het Midden-Oosten zijn er veel toepassingen waar deze vragen centraal staan.



[empty1] Ines Lindner is Universitair Docent bij de afdeling Econometrie en OR, De Boelelaan 1105, 1081 HV Amsterdam, i.d.lindner@vu.nl

[empty2] Latota, V. and M. Marchiori (2001), Efficient Behavior of Small World Networks, (available at the physics community ‘pre-print’archive).