Неочекивани избор папе Лава XIV и пропуст традиционалних метода
Изненадна смрт папе Фрање у априлу довела је до папске конклаве, током које су се кардинали изборници затворили у Сикстинску капелу. Прогнозе свих стручњака, кладионица, платформи за предвиђање и најсавременијих модела вештачке интелигенције промашиле су, јер готово нико није очекивао избор Роберта Превоста. Ипак, истраживачи са Универзитета Бокони у Милану пронашли су наговештај његовог успеха користећи деценијама стару математичку технику, која је сродна алгоритму који је прославио Гугл. Овај приступ је истакао значај утицаја у друштвеној мрежи Колегијума кардинала.
Изградња мреже утицаја кардинала
У условима строге тајности папских избора, истраживачи су применили методе науке о мрежама како би изградили „еклезијастички Линкедин“. Они су мапирали јавно доступне податке о личним и професионалним везама међу кардиналима – изборницима и кандидатима за папство. Ова мрежа је обухватила везе између кардинала који су радили заједно у ватиканским одељењима, оних који су један другог рукоположили или били пријатељи. Након мапирања, применили су технике за рангирање кардинала према три мере утицаја унутар мреже: „статус“, „моћ посредовања“ и „изградња коалиције“.
„Статус“: централност сопственог вектора
Међу три мере, кардинал Превост, који је сматран аутсајдером, заузео је прво место у категорији „статуса“. Иако није био међу првих пет у друге две мере, његов високи статус је био кључан. Најједноставнија мера утицаја, централност степена – која само броји везе особе – не успева да ухвати глобалну информацију о мрежи. Стога су истраживачи применили централност сопственог вектора. Ова мера утицаја је рекурзивна: она додељује свакој особи резултат сразмеран збиру резултата њених пријатеља. У суштини, односи са утицајним људима више утичу на ваш статус него односи са небитним људима.
Математички принцип и Гуглов PageRank
Централност сопственог вектора рачуна се итеративно: свака особа ажурира свој резултат на основу збира резултата својих пријатеља, а затим се резултати нормализују. Настављањем овог процеса бројеви се на крају конвергирају у жељене резултате централности. Занимљиво је да Гугл користи сличан алгоритам, назван PageRank, за рангирање веб страница у резултатима претраге. Гугл је препознао да линк са утицајног сајта има већу тежину од линка са личног блога. PageRank је варијанта централности сопственог вектора, прилагођена чињеници да су линкови на интернету једносмерни, док су пријатељства у друштвеној мрежи двосмерна.
Шира примена и закључак
Централност сопственог вектора и сличне мере се широко користе у науци о мрежама. Епидемиолози их примењују за проналажење суперширилаца у мрежама болести, док их неуронаучници користе за идентификацију образаца неуронске повезаности у мозгу. Иако успех Боконијевог тима у овом случају може бити случајан, њихово истраживање је демонстрирало важност мрежних приступа. Папа Лав XIV, који је студирао математику, могао би да цени ове напоре. Док су најсавременији AI модели промашили, показало се да „мудрост старог дела математике“ лежи у увиду: утицај не произилази само из људи које познајете, већ и из тога кога они познају.
0 Коментари