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En este trabajo se analiza y modela un sistema complejo construido a partir de la base de datos del sistema online de alquiler de películas Netflix. La dinámica de transacciones de este sistema es analizada mediante redes bipartitas de calificación usuario-película. Entre las propiedades salientes de estas redes encontramos una distribución de grado libre de escalas para películas (no así en usuarios), un crecimiento en función del tiempo, dependencias diferentes del grado de usuarios y películas como función del tiempo y correlaciónes específicas entre usuario y película. Construimos un modelo basado fundamentalmente en dos características relevantes: un mecanismo de "attachment preferencial" a la hora de elegir películas por parte de los usuarios y un patrón de comportamiento de los mismos caracterizado por ráfagas de actividad separadas por largos períodos de pasividad. Los resultados del modelo muestran que estas dos características son salientes a la hora de explicar las principales propiedades estadísticas de las redes reales.