Esta es la pregunta que partes de Network Science intentan abordar. Esto a menudo se realiza mirando propiedades como PageRank, coeficiente de agrupamiento (por ejemplo, número de triángulos fuera del número de triángulos posibles), comunidades funcionales (conexiones anormalmente densas que indican un grupo social fuerte, por ejemplo, o un tipo global “solitario” que tiene sorprendentemente pocas conexiones), y otros medios.
Lo que puede hacer es medir la capacidad de las epidemias para propagarse en la red, lo que le permite comprender cómo se difundiría la información. También puede medir la robustez ante fallas. Finalmente, puede encontrar grupos coherentes dentro de la red que podrían representar escuelas y lugares de trabajo y familias extensas, o partes del cerebro que tienen responsabilidades para diferentes tareas.
Los tres son más desordenados de lo que parecen, especialmente sin información adicional. Por ejemplo, lo más importante en el cerebro no es simplemente la topología de conexión, sino las activaciones y su dinámica. Si una parte del cerebro se activa solo después de otra parte a la que está escasamente conectada, entonces existe una dependencia que la estructura de la red por sí sola no captura (aunque puede ayudarlo a descubrirlo). Del mismo modo, en una red social, “cónyuge” es una relación diferente a “conocido de la escuela secundaria que todavía no ha sido amigo de Facebook a pesar de 10 años de no interacción”.
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