Newswise – La façon dont la société s’organise affecte différents phénomènes, de la transmission d’informations à la propagation de maladies contagieuses. Plus nous établissons de liens entre nous via les réseaux sociaux et de transport, plus la diffusion est favorisée. Pour étudier la dynamique de systèmes complexes, comme la société, nous pouvons déduire ces réseaux – dans lesquels les nœuds, représentant les individus, se connectent par des lignes – à partir de données du monde réel. Cependant, ces réseaux sont généralement vastes, denses et difficiles à manipuler.
Dans des travaux antérieurs, Luis M. Rochadu groupe au Institut des sciences Gulbenkian (IGC) a trouvé un moyen de simplifier les réseaux en extrayant leurs les épines dorsales. Le principe de cette méthode est assez simple : il trouve le chemin le plus court pour atteindre tous les autres points d’un réseau et supprime les alternatives redondantes. Mais comment trouver ces chemins plus courts ? Rion B. Correia, postdoc à l’IGC, explique : « Dans le monde tridimensionnel dans lequel nous vivons, nous avons l’habitude de penser en termes de chemins les plus courts, par exemple, comment aller de la maison au travail par le chemin le plus court/le plus rapide possible. Mais dans les systèmes multidimensionnels (trafic additionné, modes de transport multiples et constructions routières), le chemin le plus court n’est pas nécessairement le chemin direct entre deux points ». Même s’il existe une infinité de façons d’aller de A à B, avec cette méthode, les chercheurs peuvent se concentrer sur les chemins les plus importants. Depuis lors, les chercheurs l’ont appliqué pour étudier une variété de réseaux, des interactions génétiques aux voies de communication essentielles dans le cerveau.
Maintenant, l’équipe a porté cette méthode à un tout autre niveau en la testant sur de vrais contacts humains. Pour cela, ils ont utilisé des contacts précédemment enregistrés entre près de 3000 personnes à l’aide de capteurs de proximité portables dans divers contextes sociaux, notamment des écoles, un hôpital et une exposition d’art. Ensuite, ils ont transformé ces données de contact en réseaux sociaux, où les liens représentent le temps que les gens ont passé ensemble.
Les chercheurs ont conclu que les épines dorsales des réseaux de contacts sociaux étaient très petites. “Cela signifie que beaucoup de connexions dans les communautés humaines sont redondantes”, explique Rion, premier auteur de cette étude. Étonnamment, cette épine dorsale préservait encore la structure communautaire, issue de la tendance des gens à se regrouper en groupes. Et il l’a fait beaucoup mieux que d’autres méthodes.
Réduits à 6-20% des réseaux d’origine, les backbones permettent de comprendre beaucoup plus facilement comment les communautés s’organisent et étudient des dynamiques de transmission simples. Dans cette étude, les chercheurs ont démontré que la colonne vertébrale est un outil fiable pour expliquer comment des processus tels que l’infection virale se propagent dans une population, ainsi que pour identifier les contacts sociaux les plus pertinents pour arrêter la contagion. Mais les implications de l’épine dorsale des systèmes sociaux vont bien au-delà de l’épidémiologie. « La récente pandémie a démontré que nos vies sociales et notre santé publique globale dépendent fortement d’interactions qui traversent les échelles du réseau moléculaire d’agents pathogènes minuscules à tous nos réseaux de transport, de santé, d’économie, d’écologie et de gouvernance », souligne Luís. « Notre recherche fondamentale sur les backbones ajoute un autre outil dans l’étude des réseaux qui relient le plus petit virus à l’économie la plus puissante. Ce n’est que par la compréhension fondamentale de la façon dont ces systèmes interagissent que nous pouvons résoudre ces problèmes du XXIe siècle », conclut-il.
Cette étude a été développée par l’Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC) en collaboration avec l’Université d’État de New York à Binghamton, Aix Marseille Univ, Université de Toulon, CNRS, CPT, Turing Center for Living Systems, France, et partiellement financée par National Institutes of Health, National Library of Medicine Program, Fundação para a Ciência ea Tecnologia, l’Agence Nationale de la Recherche (ANR), une bourse de la Commission Fulbright (LMR) et une bourse de la Fondation CAPES.
