Max Home IndustryЧеловеческие сети охватывают все области и включают небольшие группы людей в большие, скоординированные системы, работающие вместе для достижения цели, будь то управление дорожным движением в городских районах, экономические системы или борьба с эпидемиями. Новое исследование, опубликованное в Nature Communications , предполагает, что при использовании модели скрипичной синхронизации в сети скрипачей есть способы заглушить отвлекающие факторы и недопонимание, которые можно использовать в качестве модели для человеческих сетей в обществе. .
Исследование под названием «Синхронизация сложных человеческих сетей» было задумано Эладом Шнидерманом, аспирантом факультета музыки Колледжа искусств и наук Университета Стоуни-Брук, и ученым Моти Фридманом, доктором философии, из Институт нанотехнологий и перспективных материалов при университете Барллан. Он является соавтором статьи с Дэниелом Веймутом, доктором философии, доцентом кафедры композиции и теории музыкального факультета, а также учеными из Bar-llan и Института науки Вейцмана в Израиле. Сотрудничество было инициировано в Музее нанонауки и искусства Феттера.
Исследовательская группа разработала эксперимент с участием 16 скрипачей с электрическими скрипками, подключенными к компьютерной системе. У каждого из скрипачей были наушники с шумоподавлением, и они слышали только звук, поступающий от компьютера. Все скрипачи играли простую повторяющуюся музыкальную фразу и пытались синхронизироваться с другими скрипачами в соответствии с тем, что они слышали в своих наушниках.
По словам Шнидермана, Веймута и их соавторов: «Исследования сетевых связей или взаимосвязи были сосредоточены преимущественно на универсальной взаимосвязи, тогда как современные социальные сети и человеческие взаимодействия часто основаны на сложных конфигурациях взаимосвязи.
Это исследование синхронизации между скрипачами в сложных сетях с полным контролем над сетевым подключением, силой связи и задержкой показало, что игроки могут настраивать свой игровой период и удалять соединения, игнорируя разочаровывающие сигналы, чтобы найти стабильное решение. Эти контролируемые и новые степени свободы позволяют использовать новые стратегии и давать лучшие решения, потенциально применимые к другим моделям человеческих сетей «.
«Общество в своей сложности осознает, как человеческие сети влияют на широкий круг важных проблем, включая экономическое неравенство, крах фондовых рынков, политическую поляризацию и распространение болезней», — говорит Уэймут. «Мы считаем, что результаты этого эксперимента и продолжающейся работы могут иметь множество важных реальных применений».