Decodificando información en redes multipartitas: Usando clusterización y teoría de la información

HUAYLLA, CLAUDIA A.; KUPERMAN, MARCELO; GARIBALDI, LUCAS A.

Congreso; XIV Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística; 2021

-El análisis de un ecosistema puede ser abordado usando diferentes herramientas, una deellas son las redes complejas. Las redes permiten capturar la estructura de la topologíadefinida por las interacciones entre las especies. El análisis de sus propiedades constituyeuna forma clarificadora de entender el funcionamiento del ecosistema. Muchos trabajos nose detienen a estudiar si la red presenta información y realizan directamente el análisis de lamisma. Proponemos un método para determinar si una red tiene información relevante ensu sistema. Este método consiste en aleatorizar la red original intercambiando enlaces yconservando el grado de cada nodo. Si la red presenta información en su sistema, unaaleatorización secuencial mostraría que los valores del índice de modularidad decrecencuando incorporamos cambios en la red. Este método fue aplicado a una red trófica de tresniveles, polinizador, planta y herbívoro. Nosotros encontramos que la modularidad decreceal aumentar el desorden. Se realizó un test de hipótesis para determinar si el valor de lamodularidad de la red original era significativamente distinta del valor obtenido después derealizar 80 cambios, es decir, cuando un valor estable de la modularidad fue alcanzado y seprobó que a nivel 0.05 los valores son significativamente distintos.Además, calculamos la información mutua y la variación de la información en las redesderivadas de la red original usando 3 algoritmos de clusterización (Louvain, Newman-Girvany Spectral Clustering). La información mutua cuantifica la pérdida con respecto a laclusterización original (C) y la variación de la información es la suma entre la cantidad deinformación que perdemos sobre la clusterización C y la cantidad de información queganamos cuando pasamos de C a C?. La información mutua comenzó a decrecer a medidaque se incrementaron los cambios y en la variación de la información se observó unatendencia creciente.Nuestros resultados muestran que el análisis basado en la medida de modularidad es unaherramienta confiable para caracterizar redes y que la información mutua y la variación de lainformación son herramientas para cuantificar la pérdida de información.