I ricercatori dell’EPFL hanno studiato le dinamiche delle strutture di rete utilizzando uno dei siti web più visitati al mondo: Wikipedia. Oltre ad una migliore comprensione e conoscenza delle reti online, il loro lavoro porta interessanti scoperte sul comportamento sociale umano e sulla memoria collettiva.
Hai mai visitato una pagina di Wikipedia per rispondere a una domanda, solo per ritrovarti cliccando di pagina in pagina, fino ad arrivare a un argomento molto diverso da quello con cui hai iniziato? Se è così, è probabile che altre persone abbiano seguito lo stesso percorso partendo, ad esempio, da “Game of Thrones” passando per “Dubrovnik” e “attrazione turistica” per approdare a “la più grande palla di spago del mondo”.
I ricercatori del Signal Processing Laboratory (LTS2), guidati dal professor Pierre Vandergheynst nella EPFL School of Engineering (STI) e nella School of Computer and Communication Sciences (IC), hanno voluto scoprire come funziona questo processo.
In particolare, si sono prefissati di studiare la dinamica della struttura delle reti utilizzando l’elaborazione del segnale e la teoria delle reti, sviluppando un algoritmo specifico per rilevare automaticamente attività insolite in sistemi complessi e in continua evoluzione come Wikipedia.
La capacità di rilevare e studiare eventi anomali nei network online – per esempio, un improvviso picco nel numero di visite su una determinata pagina di Wikipedia in un certo periodo di tempo – potrebbe dirci molto sull’interazione umana, il comportamento collettivo, la memoria e lo scambio di informazioni, secondo quanto affermano i ricercatori.
“Abbiamo pensato di immaginare Wikipedia come il cervello dell’intera umanità, in cui le visite alle pagine sono paragonabili ai picchi di attività cerebrale”, spiega Volodymyr Miz, ricercatore e dottorando allo LTS2. Miz è l’autore principale di un articolo sul nuovo algoritmo, che è stato recentemente presentato alla Web Conference 2019 a San Francisco, California, Stati Uniti.