VII. szemeszter, 5. előadás – 2005. október 10.
BARABÁSI ALBERT-LÁSZLÓ
BEHÁLÓZVA - A HÁLÓZATOK CSODÁLATOS VILÁGA A SEJTEKTŐL A VILÁGHÁLÓIG
Kicsi a világ - szoktuk mondogatni, ha kiderül, hogy
valamilyen módon közünk van egy ismeretlen emberhez. Valóban kicsi a világ,
hiszen az emberiség hatmilliárd tagja közül alig pár lépésnyi kapcsolati
távolságban mindenki mindenkit ismer. Az emberi társadalomban is, a világban is
minden mindennel összefügg, egy bonyolult, mindent átszövő hálónak a része.
Létezésünk alapja a sejtjeinkben meghúzódó bonyolult molekuláris háló;
kommunikációnk hordozója a telefonhálózat, információszerzésünk alapja a
világháló. Az elmúlt években a hálózatelmélet néhány megdöbbentő felfedezéssel
ajándékozott meg bennünket: kiderült, hogy a természetben és a társadalomban
megjelenő hálók zöme sokkal inkább hasonlít egymáshoz, mint azt valaha is
remélhettük volna, és viselkedésük leírható néhány egyszerű törvénnyel. Ezen
törvényszerűségek megértése alapvetően megváltoztatta a gondolkodásunkat néhány
bennünket körülvevő fontos jelenségről, beleértve a kisvilágok eredetét, a
hálózatok sebezhetőségét és a rák természetét.
I. BEVEZETÉS
Craig Fass, Brian Turtle és Mike Ginelly, a pennsylvaniai
Albright College diákjai 1994-ben kitaláltak egy látszólag egyszerű játékot,
amely a mai napig lázban tartja az amerikai diákokat: arra jöttek rá, hogy
Kevin Bacon, egy ismert hollywoodi színész, olyan sok filmben játszott, hogy
mindegyik hollywoodi színész tipikusan két-három linken keresztül hozzá
kapcsolható.
Például Tom Cruise csak egy lépésre van
Bacontól, mert együtt játszottak az Egy
becsületbeli ügy című filmben. Így Tom Cruise Bacon-száma 1. Mike
Myersé kettő, mert össze van kapcsolva Robert Wagnerrel a Kicsikém című
filmen keresztül. Wagner Bacon-száma 1, hála a Vad vágyaknak. De még
olyan történelmi alakok is, mint Charlie Chaplin, összekapcsolhatóak Baconnel:
Chaplin Barry Nortonnal játszott együtt a Monsieur Verdoux-ban, aki
Robert Wagnerrel játszott a What Price Glory [A dicsőség ára]
című filmben, aki, mint azt már tudjuk, egy linkre van Bacontől. Így Charlie
Chaplinnek 3 a Bacon-száma. Glen Wasson és Brett Tjaden, két programozó
egyetemi hallgató a University of Virginiáról azonnal felismerte, hogy a tetszőleges
két színész közötti távolság meghatározása számítástudományi feladat. Wasson és
Tjaden néhány heti programozással összerakta a The Oracle of Bacon weboldalt,
amely a játék verhetetlen mestere lett. Ha tetszőleges két színész nevét
begépeljük, akkor ezredmásodpercek alatt megadja a kettőjük közötti legrövidebb
útvonalat, és kilistázza a színészek és filmek láncolatát, amelyeken keresztül
kapcsolódnak. Rövid időn belül a weboldal napi húszezer látogatót számlált, és
ezzel 1997-ben bekerült a Time által kiválasztott tíz legnépszerűbb oldal közé.
A Kevin Bacon-játékot azért játszhatjuk, mert Hollywood egy
sűrűn összekapcsolt hálózatot alkot, amelyben a csomópontok a színészek, a
közöttük lévő kapcsolatokat pedig a közös filmek jelentik. A hálózatok azonban
nemcsak Hollywoodot uralják, hanem szinte mindenütt jelen vannak. Például a
sejtjeinkben. Nemrégen még széles körben azt hitték, hogy minden, ami egy
élőlény biológiai története szempontjából fontos, a génekben van rögzítve. Most
már ismerjük néhány fontos élőlény - az Esherichia coli baktériumtól az
emberig - teljes génállományának felépítését.
De még csak a kezdeteknél tartunk egy másik hasonlóan
forradalmi kalandnak: hogy feltárjuk a géneknek a sejt működésében játszott
szerepét. Ahhoz, hogy ezt elérjük, szükség van egy második genomprojektre,
amely a sejten belüli hálózatot térképezi fel.
Egy másik
fontos hálózat a gazdasági életben jelenik meg. Ennek kiemelkedően jól
dokumentált példája a meglehetősen fiatal biotechnológiai iparág cégei közötti partneri
kapcsolatok hálózata.
A
biotechnológiai ipar már egészen a kezdetektől fogva rendelkezett a hálózatok
legfőbb ismertetőjegyeivel. Walter W. Powell, Douglas White és Kenneth W. Koput
felrajzolták a biotechnológiai hálózat 1988 és 1999 közötti növekedésének
különböző állomásait. 1988-ban (a kezdeti időkben) a hálózatban jóval kevesebb
kapcsolat volt, mint csomópont: a 79 szervezetet 31 kapcsolat kötötte össze. A
hálózatban már ekkor látható volt néhány központi szerepű csomópont. Ezek
voltak a terület első cégei: a Centocor, a Genzyme, a Chiron, az Alza és a
Genentech. Nélkülük a biotechnológiai hálózat darabokra hullott volna. Három
évvel később, 1991-ben a hálózat már jelentősen sűrűbbé vált, mintegy
jelezvén azt, hogy ez az iparág "felnőtt".
Végül pedig az életünket meghatározó internet miatt a
"hálózat" szó napjainkban már úton-útfélen feltűnik, vállatok és
népszerű folyóiratok nevében szerepel.
Szeptember 11-én tanúi voltunk a terrorista hálózatok halálos
erejének, és ezt követően hozzá kellett szoknunk a szó egy újabb jelentéséhez.
A hálózatok a körülöttünk lévő, szorosan összefüggő világ egy
új arcát mutatják meg. Azt jelzik, hogy a kapcsolatok sokkal inkább
meghatározóak lesznek az új évszázadban, mint amennyire az emberek többsége ma
erre felkészült. A hálózatok tudományán keresztül egy most születő
forradalomnak vagyunk a tanúi, melynek során a különböző tudományágak tudósai
felfedezik, hogy a komplexitásnak szigorú szerkezete van. A hálózatok
segítségével megtanuljuk a társadalmat komplex ismeretségi hálózatként
szemlélni, megismerkedhetünk azokkal a kihívásokkal, amelyekkel az orvosok
szembesülnek, amikor egyetlen molekulára vagy génre összpontosítva
megkísérelnek egy betegséget meggyógyítani, megértjük azt, hogy az internet -
melynek létrejöttét gyakran teljesen az embernek tulajdonítják - hogyan vált
hasonlóvá az élő rendszerekhez, láthatjuk, hogy a terrorizmus felbukkanását
szintén a hálózatok törvényei irányítják. Rácsodálkozhatunk olyan látszólag
különböző rendszerek közötti meglepő hasonlóságokra, mint a gazdaság, a sejt,
az internet, és felhasználhatjuk az egyiket a másik megértéséhez. Ez sok
meglepetést okozó utazást ígér, amely remélem, rábír bennünket arra, hogy
megismerjünk egy szemünk előtt zajló tudományos forradalmat: a hálózatok új
tudományának születését.
II. ERDŐS, RÉNYI ÉS A VÉLETLEN HÁLÓK
A hálózatok tudománya tradicionálisan a matematika, és azon
belül a gráfelmélet része volt. A gráf a matematikai leírása minden
hálónak: az ismeretségi hálót a legkönnyebben egy gráfként lehet leírni, ahol
az egyének a gráf csúcspontjai, és huzalok kötik össze azokat, akik ismerik
egymást. A telefonvonalakkal összekötött számítógépek, testünk biokémiai
reakciókkal összekapcsolt molekulái, cégek és vevők, akiket a kereskedelem köt
egymáshoz, az axonokon keresztül kapcsolódó idegsejtek, hidakkal összekötött
szigetek mind példák gráfokra. Mindegy, hogy pontosan mit jelölnek a
csomópontok és a közöttük lévő kapcsolatok, a matematikus számára ugyanazt az
állatot alkotják: egy gráfot vagy más néven hálózatot. A sok különböző rendszer
leírásának egy modellbe foglalása első ránézésre úgy tűnik, hogy leküzdhetetlen
kihívást jelent. Két magyar matematikus, Erdős Pál és Rényi Alfréd tette
meg az első jelentős lépést ebben az irányban, és egy elegáns matematikai
választ ajánlott a bonyolult gráfok közös keretben történő tárgyalására.
Erdős és Rényi szándékosan figyelmen kívül hagyta a hálózatok
között észlelhető különbségeket, és véletlenszerűen kötötték össze a
csomópontokat. Úgy gondolták, hogy a hálózat létrehozásának legegyszerűbb módja
az, ha kockadobással döntenek. Válassz ki két csúcspontot, és ha hatost dobsz,
akkor helyezz el egy élt közöttük. Bármilyen más dobás esetén ne kösd össze a
két csomópontot, hanem válassz egy másik párt, és kezdd elölről. Erdős és Rényi
véletlen hálózatokról szóló elmélete egyenlőségjelet tett a komplexitás
és a véletlen közé. Ha egy hálózat túl bonyolult volt ahhoz, hogy egyszerű
feltételekkel leírják, akkor ez arra ösztönözte a kutatókat, hogy véletlen
hálózatnak tekintsék. Több mint valószínű, hogy a társadalom, egy sejt, a
távközlési hálózatok és a gazdaság egyaránt eléggé komplexek ahhoz, hogy jól
illeszkedjen ebbe a képbe.
De valami mégis gyanús ezzel a véletlenszerű világegyetemmel
kapcsolatban. Meg tudtam volna-e írni ezt az előadást, ha a testem molekulái
úgy döntöttek volna, hogy teljesen véletlenszerűen lépnek egymással reakcióba?
Lennének-e nemzetek, államok, iskolák és egyházak vagy a társadalmi rendre
utaló bármilyen más jelenségek, ha az emberek teljesen véletlen módon
működnének egymással együtt? Létezne-e gazdaság, ha a vállalatok vevőiket
véletlenszerűen választanák meg, és eladóikat dobókockák millióival
helyettesítenék? Többségünk úgy érzi, hogy a világot, amiben élünk, nem a kocka
irányítja, hogy a komplex rendszerek mögött valamilyen rendnek kell lennie.
Milyenek tehát a valódi hálózatok? E kérdést megválaszolandó az utunk
először a világháló felé vezetett.
III.
A VILÁGHÁLÓTÓL A SKÁLAFÜGGETLEN HÁLÓKIG
A világháló vagy WWW egy virtuális hálózat, amelynek
csomópontjai a weblapok, amelyeken minden megtalálható: hírek, filmek,
pletykák, térképek, képek, receptek, életrajzok és könyvek. A világháló hatalma
a linkekben rejlik: mindegyik link egy webcím, amely lehetővé teszi számunkra,
hogy egy egérkattintással átlépjünk az egyik lapról a másikra. Ezek a linkek
összefonják a különálló dokumentumok gyűjteményét, és egy hatalmas hálózattá
alakítják őket.
1998 végén Albert Rékával és Hawoong Jeonggal nekiláttunk,
hogy a web mögötti háló szerkezetét jellemezzük. Első célunk az volt, hogy
elkészítsük a háló térképét, amely az összes weboldalt és kapcsolatot
tartalmazza. Mivel a világháló digitális, lehetővé teszi, hogy olyan programot
írjunk, amely tetszőleges dokumentumot letölt, megtalálja a rajta lévő összes
linket, letölti a dokumentumokat, amelyekre mutatnak, és ezt folytatja
mindaddig, amíg a weben lévő összes oldalt le nem töltöttük. Ha egy ilyen
programot szabadjára engedünk, akkor elméletileg megkaphatjuk vele a teljes web
térképét. A számítógépek világában az ilyen szoftvert robotnak nevezik,
mert emberi beavatkozás nélkül lépked végig a weben. Amikor Hawoong Jeong
elkezdte kis robotunk építését, naiv elképzeléseink voltak arról, hogy hogyan
néz majd ki a világháló mögötti hálózat.
Erdős és Rényi felismerései alapján azt vártuk, hogy a
weblapok véletlen módon kapcsolódnak egymáshoz. Az Erdős-Rényi-modell szerint a
legtöbb dokumentum egyformán népszerű. Viszont a robotunk által feltérképezett
hálózatnak volt sok, kevés linkkel rendelkező csomópontja, és néhány
középpontja, amelyekhez rendkívül nagy számú link tartozott. A legnagyobb
meglepetés akkor ért bennünket, mikor megpróbáltuk a csomópontok kapcsolatainak
számát elemző hisztogramot az úgynevezett log-log ábrán értelmezni. Az
elemzésből megtudtuk, hogy a csúcsok (weblapok) kapcsolatainak számára kapott
egyes értékek - egy kapcsolat, két kapcsolat, három kapcsolat stb. - pontosan
olyan gyakorisággal fordulnak elő, amit a hatványfüggvény nevű
matematikai kifejezés ír le.
Ha ön nem fizikus vagy matematikus, akkor valószínűleg még
soha nem hallott a hatványfüggvényekről. Ez azért is előfordulhat, mert a
természetben a legtöbb mennyiség a haranggörbe segítségével
jellemezhető. Például ha összes férfi ismerősünk magasságát megmérjük és
hisztogramot készítünk belőle úgy, hogy megszámoljuk, hányan vannak közülük
akik 150, 160 vagy 200 cm magasak, azt fogjuk találni, hogy a mintánkban
szereplő emberek többségének magassága 150 es 180 cm között lesz. Ha
szabadidőnkben nem kosárlabda-játékosokkal mászkálunk, akkor mintánkban nagyon
kevés két méteres egyén lesz. Ugyanez igaz az alacsonyabb emberekre: 100 cm
magas felnőttek ritkán fordulnak elő.
A véletlen hálózatok és a hatványfüggvény-eloszlással
leírható hálózatok közötti erőteljes látható és szerkezeti különbségek a
legjobban azzal szemléltethetőek, ha összehasonlítjuk Amerika közúti térképét egy
légi közlekedési térképpel.
A közúti térképen a városok a csomópontok és az őket
összekötő utak a kapcsolatok. Ez eléggé egyenletes hálózat: minden nagyobb város
legalább egy helyen kapcsolódik az autópályák rendszeréhez, és nincsen olyan
város, amely autópályák százaihoz kapcsolódna. Így a legtöbb csomópont eléggé
hasonló, és nagyjából azonos számú kapcsolata van. Ez az egységesség a véletlen
hálózatok tulajdonsága. A repülési útvonalak térképe viszont jelentősen eltér
az utak térképétől. Ebben a hálózatban a csomópontok a repülőterek, amelyeket
közvetlen járatok kötnek össze. Ha megvizsgáljuk a térképeket, amelyeket a
repülőgépek üléseinek hátuljába betett reptéri magazinokban találunk, akkor
képtelenség nem észrevenni egy-két középpontot, olyanokat, mint Chicago, Denver
vagy New York, ahonnan járatok indulnak majdnem minden amerikai repülőtérre. A
repülőterek többsége pici, olyan csomópontok, amelyeket legfeljebb néhány járat
kapcsol össze egy vagy több központtal. Így a közúti térképekkel ellentétben,
ahol a csomópontok többsége egyenrangú, a légi útvonalak térképén néhány
középpont kis repülőterek százait köti össze. Hasonlóképpebn a
hatványfüggvények matematikailag azt a tényt fogalmazzák meg, hogy a valódi
hálózatokban a csomópontok többségének csak néhány kapcsolata van, és ez a
számtalan kis csomópont együtt létezik néhány nagy középponttal, olyan
csomópontokkal, amelyekhez szokatlanul nagy számú kapcsolat tartozik. Az a
néhány huzal, amely a kisebb csomópontokat egymáshoz kapcsolja, nem elég ahhoz,
hogy biztosítsa a hálózat teljes összefüggőségét. Ezt a feladatot látják el a
viszonylag ritka középpontok (vagy hubok), amelyek a valódi
hálózatokat megóvják a széteséstől.
A hatványtörvény szerinti eloszlás arra kényszerít bennünket,
hogy teljesen lemondjunk a skála vagy a jellemző csomópont fogalmáról. A
folytonos hierarchiában nincs egyetlen olyan csomópont sem, amit
kiválaszthatnánk, és kijelenthetnénk, hogy arra az összes csomópont eléggé
hasonlít. Ezekben a hálózatokban nincsen belső skála. Ezért csoportomban skálafüggetlen
hálózatként kezdtük emlegetni a hatványtörvény-eloszlású hálózatokat. Miután
kiderült, hogy a természetben a legtöbb komplex hálózatra érvényes a
hatványfüggvény-eloszlás, a skálafüggetlen hálózatok elnevezés gyorsan
elterjedt a legtöbb olyan területen, ahol komplex hálózatok fordulnak elő.
A hatványtörvények meglepő felfedezése azt jósolja, hogy
minden skálafüggetlen hálózatban lesz néhány nagy középpont, amelyik a hálózat
szerkezete szempontjából alapvető jelentőségű. Miután bebizonyosodott, hogy az
egyes területek jelentős hálózatainak nagy része - az internettől Hollywoodig és
a szexuális hálóig - skálafüggetlen, elfogadottá vált a középpontok létezése.
Különösen fontos volt a sejten belüli hálózatok struktúráját
vizsgáló kutatás, amit az akkor a chicagói Northwestern Egyetemen oktató Oltvai
Zoltánnal vezettünk. Ez a munka vezetett ahhoz a felismeréshez, hogy a sejten
belül mind a fehérjék közötti kapcsolatok által létrehozott háló, mind az
anyagcseréért felelős metabolikus háló skálafüggetlen. Ez a felismerés hirtelen
az orvostudomány fontos kérdésévé emelte ezeknek a hálóknak a tulajdonságait.
Ugyanebben az időben egy másik felfedezés is izgalomban
tartotta a hálózatkutatókat, amelynek gyökerei Budapestre nyúltak vissza.
IV. KARINTHY ÉS A KISVILÁGOK
Majdnem két évtizeddel az Így írtok ti után, 1929-ben
megjelent Karinthy negyvenhatodik könyve, az ötvenkét elbeszélést tartalmazó
Minden másképpen van. A kritikusok nyíltan hangoztatták aggodalmukat, hogy
Karinthy kivételes tehetségét a gyors pénzt hozó elbeszélések írásával
aprópénzre váltja. Az elbeszéléskötet csúfosan megbukott, és hamarosan az
ismeretlenségbe süllyedt. Volt viszont benne egy történet, a Láncszemek,
amely figyelmet érdemel. Ebből idézek most: "Annak bizonyításául, hogy a
Földgolyó lakossága sokkal közelebb van egymáshoz, mindenféle tekintetben, mint
ahogy valaha is volt, próbát ajánlott fel a társaság egyik tagja. Tessék egy
akármilyen meghatározható egyént kijelölni a Föld másfél milliárd lakója közül,
bármelyik pontján a Földnek - ő fogadást ajánl, hogy legföljebb öt más
egyénen keresztül, kik közül az egyik neki személyes ismerőse,
kapcsolatot tud létesíteni az illetővel, csupa közvetlen ismeretség
alapon."
Karinthy 1929-es ösztönös megérzése, hogy az emberek
legfeljebb öt kapcsolaton keresztül összekapcsolhatók, az első nyomtatásban
megjelent változata annak a fogalomnak, amit ma "six degrees of
separation", azaz hatlépésnyi távolság néven
ismerünk. Ma már tudjuk, hogy a kisvilágok fogalma nemcsak a társadalom
sajátja, hanem a legtöbb bonyolult hálóban felbukkan a világhálótól a sejtekig.
V. NÖVEKVŐ HÁLÓK: A SKÁLAFÜGGETLEN MODELL
Miért tűnnek fel a középpontok a sejtektől a világhálóig
minden hálózatban? Miért a hatványfüggvények írják le ezeket a jelenségeket?
Léteznek-e olyan alaptörvények, amelyek a hálózatokat arra kényszerítik, hogy
ugyanazt az általános alakot és formát öltsék? Hogyan szövi a hálóit a
természet?
1999-ben Albert
Rékával közösen dolgozván azt találtuk, hogy a valódi hálózatok fejlődését két
alapvető törvény irányítja: a növekedés és a népszerűségi kapcsolódás.
Minden hálózat
egy kis magból indul és új csomópontok hozzáadásával bővül. Amikor ezek az új
csomópontok arról döntenek, hogy hová kapcsolódjanak, előnyben részesítik
azokat a csomópontokat, amelyek eleve több huzallal rendelkeznek. Ez a két
törvény jelentős eltérést jelent a már bemutatott véletlen modellekhez képest,
amely rögzített számú, egymással véletlenszerűen kapcsolódó csomópontot
feltételezett. Az új modell nagyon egyszerű, mivel a növekedés és a
népszerűségi kapcsolódás természetes módon vezet egy egyszerű algoritmushoz,
amely két szabályból áll:
(a) Növekedés:
Adott időközönként egy új csomópontot adunk a hálózathoz. Ez a lépés
hangsúlyozza azt a tényt, hogy a hálózatok csomópontonként épülnek fel.
(b) Népszerűségi
kapcsolódás: Annak a valószínűsége, hogy az új csomópont a már meglévők
közül egy adott csomópontot válasszon, arányos azzal, ahány kapcsolat tartozik
az adott csomóponthoz. Azaz ha választani kell két csomópont között, amelyek
közül az egyiknek kétszer annyi kapcsolata van mint a másiknak, akkor kétszer
valószínűbb, hogy az új csomópont a több linkkel rendelkezőhöz fog kötődni.
Minden egyes alkalommal, amikor
megismételjük az (a) és (b) lépést, egy új csomópontot adunk a hálózathoz.
Tehát csomópontonként készítünk el egy folytonosan bővülő hálót. Ez a modell
volt az első sikeres kísérletünk a középpontok megmagyarázására. Réka
számítógépes szimulációi hamarosan megmutatták, hogy ebből a modellből
megkaphatóak a nehezen kezelhető hatványfüggvények. Ez volt az első olyan
modell, amelyik a valódi hálózatokban a skálafüggetlen hatványfüggvényeket
megmagyarázta, ezért hamarosan a skálafüggetlen modell néven vált
ismertté.
Miért jelennek meg a középpontok és hatványfüggvények a
skálafüggetlen modellben? A hálózat növekedése azt jelenti, hogy a korábbi csomópontoknak
több idejük van kapcsolatok szerzésére, mint a később jövőknek. Ha egy
csomópont az első a hálózatban, az összes utána következőnek lehetősége nyílik
rá, hogy kapcsolódjék hozzá. A korkülönbség azonban nem magyarázza meg teljesen
a hatványfüggvényeket. A középpontok létrejöttéhez szükség van a második
törvényre is, a népszerűségi kapcsolódásra. Mivel az új csomópontok jobban
szeretnek kapcsolódni a már sok kapcsolattal rendelkező csomópontokhoz, ezért a
korai, tehát sok kapcsolattal rendelkező csomópontokat gyakrabban fogják
választani és azok gyorsabban fognak nőni, mint fiatalabb és kevesebb huzallal
rendelkező társaik. A népszerűségi kapcsolódás ilyen módon gerjeszti "a
gazdag egyre gazdagabb lesz" jelenséget, amely a későn érkezők kárára segít
a több kapcsolattal rendelkező csomópontoknak, hogy aránytalanul nagy számú
linket csípjenek el.
A skálafüggetlen
modell megmaradhatott volna egy érdekes tudományos kísérletnek, ha nem követte
volna néhány más felfedezés. Ezek közül a legfontosabb annak a felismerése
volt, hogy a legtöbb tudományos és gyakorlati jelentőségű összetett hálózat
skálafüggetlen. Ez a felismerés a felfedezések lavináját indította el, amely a
mai napig folytatódik. A hollywoodi színészek ismeretségi hálója, a sejten
belüli anyagcsere-hálózat, az idézettségi hálózatok, a gazdasági hálók és a
nyelv mögött lévő hálózat
csatlakozott a világháló által vezetett listához, és így hirtelen a
skálafüggetlen topológia eredete sok tudományterület számára vált
kulcsfontosságúvá.
VI. ROBUSZTUSSÁG
A legtöbb élő rendszer rendelkezik egy különleges
képességgel: képes nagyon eltérő környezeti feltételek esetén is életben
maradni. A belső hibák hatnak ugyan a sejt viselkedésére, ám az alapvető
életfunkcióit gyakran még igen erős belső hibák esetén is képes fenntartani. Az
élő rendszereknek ez a tulajdonsága szöges ellentétben van azzal, amit az ember
által tervezett rendszereknél tapasztalhatunk: egyetlen alkatrész hibája
gyakran az egész rendszert megbénítja. Manapság a kutatók már a tudomány minden
területén felismerték, hogy a természet által "tervezett" szerkezetek
ellenállóak, ezért a hibatűrő képesség vagy robusztusság kérdését
sok területen és egyre intenzívebben vizsgálják.
Mennyiben járulnak hozzá a hálózatok egy adott rendszer robusztusságához?
Egy hálózat csomópontjainak a meghibásodása a hálózatot
könnyen széttördelheti elszigetelt, egymással nem kommunikáló részekre. Egy
kicsit általánosabban úgy is megfogalmazhatjuk a kérdést, hogy mennyi idő alatt
esik szét egy hálózat darabokra, ha egyszer véletlenszerűen elveszünk belőle
csomópontokat? Mennyi routert kell elmozdítanunk az internetből, hogy
elszigetelt számítógépekre töredezzen, amelyek nem tudnak egymással
kommunikálni? Nyilvánvaló, hogy minél több csomópontot veszünk ki, annál
nagyobb lesz a valószínűsége annak, hogy a csomópontok jelentős csoportjait
elszigeteljük a többi csomóponttól. Ám a véletlen hálózatok kutatásával töltött
évtizedek tanulságai szerint néhány csomópont eltávolítása alig befolyásolja a
hálózat épségét. Viszont ha az eltávolított csomópontok száma elér egy kritikus
értéket, akkor a rendszer azonnal pici részekre esik szét, amelyek közt nincsen
kapcsolat. A véletlen hálózatok meghibásodásai során létezik egy kritikus
küszöbérték, amely alatt a rendszer alig szenved kárt. A küszöbérték felett
azonban a hálózat egyszerűen szétesik.
2000 januárjában egy számítógépes kísérletsorozatot
hajtottunk végre, hogy teszteljük, mennyire ellenálló az internet a routerek
meghibásodásával szemben. Az akkoriban elérhető legjobb internettérképből
kiindulva véletlenszerűen kiválasztott csomópontokat távolítottunk el a
hálózatból. Ahogy fokozatosan növeltük az eltávolított csomópontok számát, arra
a pillanatra vártunk, mikor az internet darabokra esik.
Legnagyobb meglepetésünkre a hálózat nem akart szétesni. Az
összes csomópont nyolcvan százalékát el tudtuk távolítani úgy, hogy a
fennmaradó húsz százalék még mindig együtt maradt, és egy szorosan
összekapcsolt fürtöt alkotott. Hamarosan nyilvánvaló lett, hogy nem az internet
különleges tulajdonságának voltunk szemtanúi. A számítógépes szimulációk azt
mutatták, hogy tetszőleges skálafüggetlen hálózatból véletlenszerűen
eltávolítható a csomópontok jelentős része anélkül, hogy a hálózat
széttöredezne.
A skálafüggetlen hálózatok korábban nem sejtett hibatűrő
képessége a véletlen hálózatokétól eltérő tulajdonság. Mivel az internetről, a
világhálóról, a sejtről és az ismeretségi hálózatokról ismert, hogy
skálafüggetlenek, ezért ezek az eredmények azt jelzik, hogy a hibákkal
kapcsolatban jól ismert ellenállóképesség topológiájuk belső tulajdonsága - jó
tudni, ha az ember ezekre a hálózatokra van utalva.
Elkezdtünk egy új kísérletsorozatot, amelyben egy cracker
tetteit utánoztuk, aki egymás után teríti le az internet legnagyobb középpontjait.
Nem véletlenszerűen választottuk ki többé a csomópontokat, hanem a
középpontokat vettük célba. Először eltávolítottuk a legnagyobb középpontot,
aztán a következő legnagyobbat és így tovább. Az első középpont eltávolítása
nem törte szét a rendszert, mert a többi középpont még képes volt arra, hogy
összetartsa a hálózatot. Néhány középpont elmozdítása után azonban a rombolás
hatása már jól látható volt. Csomópontok nagy csoportjai estek ki a hálózatból. Ahogy egyre tovább haladtunk, és még több középpontot
távolítottunk el, tanúi lettünk a hálózat látványos összeomlásának. Néhány
középpont eltávolítása az internetet apró, reménytelenül elszigetelt részekre
törte. Számítógépes szimulációink azt mutatták, hogy ha a crackerek
sikeres támadást intéznének az Internet legnagyobb középpontjai ellen, akkor
óriási kárt okozhatnának. A problémát nem rosszul tervezett vagy hibás
internetszabványok okozzák. A támadásokkal szembeni sérülékenység az összes
skálafüggetlen hálózat belső tulajdonsága.
VII.
ALKALMAZÁSOK
A skálafüggetlen hálózatok felfedezése paradigmaváltást
okozott a hálózatkutatásban. Megtanított bennünket arra, hogy számos összetett
hálózat távolról sem véletlenszerűen szerveződik, hanem ugyanaz a robusztus és
egyetemes felépítés jellemzi őket. Mikor a hálózatokról tartok előadást,
gyakran ismétlődnek ugyanazok az alapkérdések. Miért kellett 1999-ig várni
arra, hogy felfedezzük a középpontok és hatványfüggvények hatását az összetett
hálózatok viselkedésére? A válasz egyszerű. Nem volt térképünk. Az 1990-es évek
vége előtt néhány hálózat térképe volt tanulmányozásra elérhető, és ezek
legfeljebb pár száz csomópontból álltak. Az első esélyt, hogy megvizsgáljuk
nagy összetett rendszerek belső felépítését és bebizonyíthassuk a
hatványfüggvények jelenlétét, a hatalmas világháló kínálta. Ahogy más nagy
térképek bukkantak elő, fokozatosan megértettük, hogy a legtöbb gyakorlati
szempontból érdekes hálózatot a nyelvtől a szexuális hálóig azonos egyetemes
törvények alakítják, és ezért ugyanazzal a középpontok által uralt felépítéssel
rendelkeznek.
Ez a paradigmaváltás olyan gyorsan következett be, hogy még
mindig küzdünk azzal, hogy következményeit teljesen megértsük, és rendszerezve
újravizsgáljuk a hálózatok szerepét a legtöbb területen. A középpontok új
stratégiák keresésére vették rá a járványkutatókat, hogy segítségükkel
megállítsák az AIDS járványt vagy a himlő lehetséges újbóli kitörését. Egy
olyan korszakban, mikor a nemzetközi párbeszédet a terrorizmus uralja, az
internet robusztussága és törékenysége a kutatásokat biztonságosabb
kommunikációs rendszerek felé irányítja. A hálózati gondolkodás új kutatási
területeket nyitott meg a rendszerbiológiától a genetikai hálózatokig, mely
utóbbiak a genomtérkép felfedezése utáni következő forradalom mozgató erői. Csak
az elmúlt két évben a skálafüggetlen hálózatokat felhasználták a gyógyszer- és
rákkutatásban, a nyelv nagyvonalú szerkezetének jellemzésére és az
internetmodelleket készítő rendszerek újratervezésére; arra, hogy a világhálón
található osztott adatbázisokban részletes információkat gyorsan megtaláló
hatékony kereső algoritmusokat tervezzenek.
A hálózatkutatás ékkövei azonban elrejtőztek egy csak kevés
kutató által érthető matematikai nyelvezet mögé. A számítástudományi kutatók és
fizikusok, akik beszélik a hálózatok nyelvét, gyorsan kihasználták a
kibontakozó hálózati forradalom előnyeit. Azok a területek, amelyek a
matematikai nyelvet kevésbé használják, nagyjából érintetlenek maradtak.
2002 fordulópontnak tűnik, ugyanis ekkor már széleskörű
párbeszéd indult meg a hálózatokról. A ma már tíz nyelven olvasható Behálózva:
A hálózatok új tudománya című könyvem megjelenésére reagáló e-mailek százai
között hallottam olyan katonai stratégáról, aki átgondolja a középpontok
szerepét a biztonsági kérdésekkel és a terrorizmussal kapcsolatban;
képzőművészekről, akik számára a hálózatok csodálatos világa inspirációként
hatott rákkutatókról, akik a hálózatokban
látták a rák gyógyításának a titkát marketing szakemberekről, akik az üzentek
terjedését próbálták reklámra használni, kutatókról,
akik egyetemi struktúrákat tanulmányoznak olyan
vállalkozóról, aki a könyv olvasása után egy ma már sikeresen működő hálózati
alapú céget hozott létre. A cég
lényege az, hogy követi egy vállalat összes e-mailjét, és ha például egy eladó egy
bizonyos cég igazgatójával szeretne megismerkedni, akkor megmondja neki, hogy a
saját cégén belül ki ismeri az igazgatót, vagy kinek az ismerőse ismeri őt,
személyesebb kapcsolatot hozván így létre. A cég nincs egyedül: ma már közel
két tucat hasonló cég működik az Egyesült Államokban.
Írt egy aktivista, aki úgy hiszi, kapcsolataink
feltérképezése segíthet abban, hogy kolóniákat hozzunk létre a Holdon (?); egy
internetes cég vezérigazgatója megosztotta velem a középpontokkal és
csomópontokkal kapcsolatos tapasztalatát; az ősi iszlám világ egyik kutatója
pedig feltárta a nagyhatalmú vallási vezetők - mullahok - hálózatát az előző
ezredforduló idején. Az elmúlt évben a New York-i Tudományok Múzeuma kiállítást
hozott létre hálózatokról és a befolyásos amerikai Nemzeti Akadémia egy
bizottságot hozott létre, hogy felmérje a hálózatkutatás jelentőségét a
hadsereg és az ipari verseny számára.
Az elmúlt években az összetett hálózatok összetevőinek
feltárásában és leírásában olyan messzire mentünk, amennyire csak tudtunk. A
természet megismerését célzó küldetésünk során üvegtetőbe ütköztünk, mert még
nem tudjuk, hogyan kell a részleteket összeilleszteni. Azok az összetett
problémák, melyekkel szembe találtuk magunkat, a kommunikációs rendszerektől
egészen a sejtbiológiáig, egy teljesen új vázszerkezetet követelnek meg. Térkép
nélkül vállalkozni az előttünk álló útra reménytelen lenne. Szerencsére a
folyamatban lévő hálózati forradalom már a kulcsfontosságú térképek jelentős
részéről gondoskodott. Egy új világ körvonalai már kontinensről kontinensre
megfigyelhetőek. A legfontosabb az, hogy megértettük a hálózatok térképészetét,
s így valahányszor új rendszerekkel találkozunk, új térképeket rajzolhatunk.
Most már csak követnünk kell ezeket a térképeket, hogy a részletek csomópontról
csomópontra és kapcsolatról kapcsolatra való egymáshoz illesztésével utunk
végére jussunk, és megörökítsük dinamikus összjátékukat. Kilencvenöt évünk van
arra, hogy sikerrel járjunk, és a huszonegyedik századot a komplexitás - az
összetettség - századává tegyük.
VIII. BEFEJEZÉS: ÚJRA KEVIN BACON
Miért pont Kevin Bacon-játékot játszanak a fiatalok, és nem
mondjuk Charlie Chaplin-játékot? Ha egy kicsit átgondoljuk a kérdést, azt
mondhatnánk, hogy azok a színészek, akik a legtöbb filmben játszottak, egyúttal
a legtöbb kapcsolattal kell rendelkezzenek, és ők kell alkossák a hollywoodi
háló központjait. Ez átlagosan igaz: minél több filmben játszik egy színész,
annál rövidebb lesz a távolsága társaitól. Másrészt mégis az az igazság, hogy a
legtöbb filmben szereplő színészek listája nem adja meg a legtöbb kapcsolattal
rendelkező színészeket, és a lista más meglepetésekkel is szolgál. A Hawoong
Jeong által összegyűjtött első tíz legtöbb filmben játszó színész listája, a
következő (zárójelben a filmek száma): Mel Blanc (759), Tom Byron (679), Marc
Wallace (535), Ron Jeremy (500), Peter North (491), T. T. Boy (449), Tom London
(436), Randy West (425), Mike Horner (418) és Joey Silvera (410).
Fogadni mernék, hogy a legtöbb olvasó számára ezek a nevek
éppen olyan ismeretlenek, mint nekünk voltak, amikor először a listára néztünk.
Akik szoktak angolul rajzfilmet nézni, azok lehet, hogy ismerik Mel Blancet,
sok népszerű és kedvelt rajzfilmfigura híres hangját, olyanokét, mint Tapsi
Hapsi, a Woody Woodpecker nevű harkály, Dodó kacsa, Porky Pig, Csőrike és
Szilveszter. Az ötven felettiek pedig esetleg látták Tom Londont, talán a
legtermékenyebb westernfilmszínészt,amint
a számtalan sheriff, farmer és szolgáló valamelyikét alakította. A
legtermékenyebb színészek listáján szereplő többi színész azonban kifogott
rajtunk. Végül, némi kutatás után rájuk leltünk. Mindegyikük pornófilmsztár. Ez
a lista mutatja talán a legélesebben, hogy amikor hálózatokról van szó, akkor
nem mindig a méret számít. Annak ellenére, hogy a pornósztárok a filmek
számában csúcstartók, még csak a közelében sincsenek Hollywood középpontjának.
Természetesen Bacon egyike a vezető hollywoodi színészeknek.
Több mint negyvenhat filmben játszott és 1800-nál is több kapcsolatot gyűjtött
össze. Az ő átlagos távolsága bárki mástól Hollywoodban 2,79 - azaz a legtöbb
színész legfeljebb három lépésnyire van tőle. Ez az oka annak, hogy néhány diák
annyira jó a Kevin Bacon-játékban, és könnyen összeköti őt tetszőleges más
színésszel. De valóban Bacon a legjobb kapcsolatokkal rendelkező színész? Mikor
Hawoong Jeong elkészítette a legjobb kapcsolatokkal rendelkezők ezres listáját,
Hollywood valódi középpontjaiét, eltartott egy ideig, míg Bacont megtaláltuk
rajta. Az első helyen Rod Steiger állt 2,53-as átlagos távolsággal bárki
mástól. Őt Donald Pleasence követte 2,54-gyel. Martin Sheen, Christopher Lee,
Robert Mitchum és Charlton Heston volt a következő négy helyezett, mindegyikük
2,57-nél kisebb távolsággal. Nevek százait olvastuk el és oldalak tucatjait
néztük át anélkül, hogy Baconnek nyomát láttuk volna. Végül a lista vége felé
fedeztük fel, a 876. helyen.
Miért játsszuk akkor a Kevin Bacon-játékot? Bacon ismertsége
egy korábbi véletlenen alapszik. Tudniillik minden színész három lépésnyire van
a színészek többségétől. Bacon semmiképpen nem különleges. Nemcsak messze van
attól, hogy az univerzum középpontja legyen, de valójában még Hollywood
középpontjától is távol van.
|
Bibliográfia |
|
Wuchty, S., Ravasz, E.,
Barabási, A.-L.: The Architecture of Biological Networks, New York, Kluwer
Academic Publishing, 2003. Barabási, A.-L.: Science of
Networks from Society to the Web, Vienna, Passagen Verlag, 2005. Kochen, M.: The Small
World, New Jersey, Ablex Publishing Corporation, 1989. Buchanan, M.: Nexus: Small
Worlds and the Groundbreaking Science of Networks, New York, Norton, 2002. Watts, D. J.: Six Degrees:
The Science of a Connected Age, New York, Norton, 2003. Monge, P. R., Contractor,
N. S.: Theories of Communication Networks, New York, Oxford Univeristy Press,
2003 Castells, M.: The Internet
Galaxy, New York, Oxford University Press, 2001. |