Una investigación de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha permitido desarrollar un algoritmo llamado SoSACO para la búsqueda en redes sociales basado en el comportamiento de las hormigas para encontrar comida. Los detalles se publican en la revista Applied Intelligence.
Una de las principales cuestiones técnicas en el ámbito de las redes sociales, cuyo uso cada vez está más generalizado, consiste en localizar la cadena de referencia que lleva de una persona a otra, de un nodo a otro. El mayor reto que se plantea en este ámbito es el enorme tamaño de estas redes y que la respuesta debe ser rápida, dado que el usuario final espera resultados en el menor tiempo posible. Y la solución parece venir de la mano del algoritmo SoSACO, que acelera la búsqueda de caminos entre dos elementos pertenecientes al grafo, es decir, la representación mediante nodos y enlaces de las relaciones de una red social.
El funcionamiento de SoSACO se inspira en el comportamiento que ha perfeccionado a lo largo de miles de años uno de los insectos más disciplinados del planeta a la hora de buscar comida. En general, los algoritmos de colonias de hormigas imitan cómo estas son capaces de encontrar el camino entre el hormiguero y la fuente de alimento, mediante la deposición y seguimiento de un rastro químico denominado feromona. “En este estudio se incorporan además otros rastros olorosos para que las hormigas puedan seguir tanto la feromona como el aroma de la comida, con lo que consiguen encontrar la fuente de alimento de forma mucho más rápida”, aclaran los autores. “Los primeros resultados muestran que la aplicación del algoritmo a redes sociales reales consigue obtener una respuesta óptima en muy poco tiempo (decenas de milisegundos)”, indica Jessica Rivero, coautora del trabajo.
El sistema podría aplicarse también para mejorar la localización de la ruta en los sistemas GPS o los juegos on-line, para la planificación del reparto de los camiones de mercancías, para saber si dos palabras guardan algún tipo de relación o simplemente para conocer con más exactitud las afinidades que tengan en común dos usuarios de Facebook o Twitter, por ejemplo.
