Los mensajes virales empiezan su andadura infectando a unos pocos individuos y después pasan a diseminarse por toda una red. Los más infecciosos acaban contaminando más o menos a todo el mundo.

Exactamente cómo y por qué sucede esto es el objeto de numerosos estudios y discusiones. Los investigadores de redes saben que los factores clave son la velocidad a la que se infecta la gente, el grado de "conectividad" de la red y la relación del grupo seminal de individuos que se infectaron en primer lugar con todos los demás.

Es este grupo seminal el que fascina a todo el mundo, desde los publicistas que venden Viagra hasta los epidemiólogos que quieren estudiar la difusión del VIH.

Así pues, encontrar una forma de localizar los grupos seminales en una red social determinada sería un truco útil, por no decir valioso. Aquí entran en juego Paulo Shakarian, Sean Eyre y Damon Paulo, del Centro Investigador de Redes de West Point en la academia militar estadounidense del mismo nombre.

Estos investigadores han encontrado una forma de identificar el grupo seminal que, una vez infectado, puede difundir un mensaje por toda una red. Y afirman que la identificación se puede hacer de forma fácil y rápida, incluso en redes relativamente grandes.

Su método es bastante sencillo. Se basa en la idea de que un individuo acabará por recibir un mensaje si una determinada proporción de sus amigos ya lo han recibido Esta proporción es un umbral crítico y es la clave de su método.

Una vez establecido el umbral, examinan la red y buscan a todos aquellos individuos que tienen más amigos que esta cifra crítica. A continuación eliminan los que superan el umbral por una cifra mayor que los demás.

En el siguiente paso repiten este proceso, buscando a todos aquellos con más amigos que el umbral crítico y podando a los que más tienen de entre estos. Y así sucesivamente.

Este proceso acaba cuando no queda nadie en la red que tenga más amigos que el umbral. Cuando esto sucede, quienes quedan forman el grupo seminal. Un mensaje enviado a cada miembro de este grupo podría y debería difundirse a toda la red.

Es un enfoque ingenioso a un problema conocido. Lo que ha frenado a los investigadores de redes en el pasado es que siempre han abordado este problema en términos de encontrar el grupo seminal más pequeño. Demostrar que el grupo que has encontrado es el más pequeño supone un auténtico problema.

Pero Shakarian y sus compañeros no afirman esto. "Presentamos un método que garantiza hallar una serie de nodos que hacen que se active toda la población, pero no es necesariamente el tamaño mínimo", explican.

Así, de repente, se simplifica mucho el problema. Estos investigadores han probado el método en un gran número de redes para ver qué tal funciona. Entre las redes en las que lo han probado están Flickr, FourSquare, Friendster, Last.FM, Digg (desde diciembre de 2010), Yelp, YouTube y más.

Y el algoritmo funciona bien. "En la red social Friendster consistente en 5,6 millones de nodos y 28 millones de bordes, hallamos un grupo seminal en menos de 3,6 horas", afirman Shakarian y compañía. Para ello usaron un procesador Intel X5677 Xeon operando a 3,46 GHz, con un caché de 12MB, ejecutando Red Hat Enterprise Linux versión 6.1, y equipado con 70GB de memoria física.

Es un resultado prometedor y uno que muchos hallarán valioso. Shakarian y sus compañeros afirman que usando su método para encontrar un grupo seminal en la red social FourSquare, un publicista viral podría esperar un rendimiento de 297 veces lo invertido. ¡No está nada mal!

Por este motivo es probable que Shakarian y sus compañeros investigadores vean aumentar la demanda por su algoritmo por parte de una legión de publicistas que quieren hacer su producto viral. Además de las grandes empresas de Internet como Amazon y Apple, ambas con enormes redes de clientes y muchos productos para vender.

¡Sabréis más de ellos!

Ref: arxiv.org/abs/1309.2963 : Una Heurística Escalable para el Marketing Viral Bajo el Modelo Basculante