Según informa la UC3M, 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. Con el fin de dar una solución a este problema, estos investigadores de la UC3M han desarrollado el algoritmo Sosaco, que acelera la búsqueda de caminos entre dos nodos pertenecientes al grafo que representa a 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 éstas son capaces de encontrar el camino entre el hormiguero y la fuente de alimento mediante la deposición y seguimiento de un rastro químico colocado en el suelo, denominado feromona.

"En este estudio" explican sus autores, "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".

Los principales resultados de esta investigación, realizada por Jessica Rivero en el marco de su tesis doctoral en el Laboratorio de Bases de Datos Avanzadas (Labda) de la UC3M, se resumen en un artículo científico publicado en la revista 'Applied Intelligence'. "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 Rivero.

Gracias a este nuevo algoritmo de búsqueda, el sistema puede encontrar estos caminos más fácilmente y sin necesidad de modificar la estructura de un grafo (una imagen que representa mediante nodos y enlaces las relaciones entre un conjunto de elementos).

"Este avance permite resolver gran cantidad de problemas que encontramos en el mundo real, ya que los escenarios sobre los que ocurren se pueden modelar mediante un grafo", explican los investigadores.

De esta manera, podría encontrar aplicación en muchos escenarios, como 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.