“CONTRIBUIÇÃO AO ESTUDO DE REDES COMPLEXAS: MODELO DE AFINIDADE COM MÉTRICA”
Palavras chave: Redes Complexas, homofilia, distância Euclidiana
Atualmente o interesse por sistemas em grande escala e com um alto grau de complexidade tem sido muito abordado na comunidade científica em diversas áreas do conhecimento. Como exemplo, podemos citar a Internet, a interação entre proteínas, a colaboração de atores de cinema, dentre outros. Para melhor entender o comportamento desses sistemas interligados, vários modelos na área de Redes Complexas foram propostos. Barabási e Albert propuseram um modelo em que a ligação entre os constituintes do sistema se dava de forma dinâmica e que privilegia sítios mais antigos, reproduzindo um comportamento característico em alguns sistemas reais: distribuição de conectividade invariante por escala. Porém, esse modelo negligencia dois fatores, entre outros, observados em sistemas reais: homofilia e métrica. Dada a importância desses dois termos no comportamento global de redes, propomos nessa dissertação estudar um modelo dinâmico de ligação preferencial em que três fatores essenciais são responsáveis pela competição por ligações: (i) conectividade (os sítios mais conectados são privilegiados na escolha por ligações); (ii) homofilia (conexões entre sítios semelhantes são mais atrativas); (iii) métrica (a ligação é favorecida pela proximidade entre os sítios). Dentro dessa proposta, analisamos como o comportamento da distribuição de conectividade e evolução dinâmica da rede são afetados pela métrica através de $\alpha_A$ (parâmetro que controla a importância da distância na ligação preferencial) e pela homofilia através do $\eta$ (característica intrínseca do sítio). Percebemos que a medida que aumentamos a importância da distância na ligação preferencial, as ligações entre os sítios se tornam locais e a distribuição de conectividade é caracterizada por uma escala típica. Paralelamente, ajustamos as curvas da distribuição de conectividade, para diferentes valores de $\alpha_A$, pela equação $P(k) = P_0e^{-k/\eta_q}_q$ proveniente da estatística não-extensiva de Tsallis.