Dark Networks

Resumo do artigo “The Topology of Dark Networks”

Jennifer Xu, Hsinchun Chen, The topology of Dark Networks. Communications of the ACM, Vol. 51, 2008.

Introdução

Darks Networks são as redes de organizações terroristas, tráfico de drogas, tráfico de armas, gangues, etc.

Uma rede complexa de grande porte pode ser classificada em três tipos: aleatória, mundo pequeno, e livre de escala. A categorização é feita com base na topologia da rede, e esta é estudada através de estatísticas como comprimento médio de caminhos, coeficiente de clusterização médio, e distribuição de graus.

O artigo faz referência aos trabalhos de Réka Albert e Albert-László Barabási quando afirma que a maioria dos sistemas complexos não são aleatórios, e apresentam propriedades de redes de mundo pequeno e livres de escala. Em seguida, quatro “redes do mal” são estudadas a fim de discutir que propriedades elas apresentam, tentando justificar cada uma delas. São elas: GSJ (rede de terroristas, alguns da Al Qaeda), Meth World (traficantes de metanfetaminas), Gang Network (criminosos de gangues de Tucson, EUA), Dark Web (rede de sites de grupos terroristas).

Decaimento exponencial e lei de potência

Numa aula de Redes Complexas estávamos observando numericamente o que quer dizer que uma função (no caso, uma função densidade de probabilidade) decai exponencialmente ou segundo uma lei de potência.

No caso exponencial temos:	E lei de potência:
P(x) ~ e-x	P(x) ~ x-γ

Fiz uns gráficos de algumas funções que ajudam a entender um pouco do que está acontecendo. Compare as funções azul e vermelha com a violeta. As duas primeiras são leis de potência com expoente 2,5 e 1,4, respectivamente, que poderiam representar a distribuição de graus de nós em redes livres de escala. A última é uma curva gaussiana, que poderia representar a distribuição de graus de nós em uma rede aleatória.

Num artigo de Barabási e Bonabeau, Scale-free networks, eles dizem que o γ das redes livres de escala está geralmente entre 2 e 3. Já Xu e Chen em The topology of Dark Networks encontram redes com γ entre 1 e 2.

Se olharmos para as funções 1, 2, 3 e 4, notamos que a lei de potência com γ = 5.9 decai mais rápido que a exponencial 4, para as constantes envolvidas. Isto traz à tona o sentimento de que o efeito da cauda longa, ou cauda pesada, fica melhor caracterizado quando γ é pequeno.

Permalink para o gráfico

Update [31/08/2011]
Cometi um erro absurdo acima. A exponencial decai mais rápido. É claro! Se olharmos com um zoom de 10000x no eixo vertical, veremos que as curvas se cruzam e a exponencial se aproxima de zero muito mais rápido que a lei de potência.

Permalink para o gráfico

Apesar do deslize, o sentimento é o mesmo. Ter γ grande implica numa menor probabilidade de coisas "fora do normal" acontecerem, e o fato é que nas redes livres de escala as coisas acontecem.

Rede livre de escala

O desafio

Imagine-se como o imperador de um planeta de outra galáxia.

Conseguiu visualizar? Agora, sendo um imperador de um lugar tecnologicamente avançado, você tem uma tarefa pela frente: implantar uma rede de rotas de voo de naves espaciais no espaço aéreo de seu planeta.