Network Analytics: interacción entre proveedores y

1. ¿Qué es una red?

Una red es un conjunto de nodos interconectados[1] por sus bordes. En las estructuras de datos dinámicas también existen punteros que determinan la dirección hacia la que interactúan los nodos. En nuestro caso, en el entorno de abastecimiento el comprador apunta hacia el proveedor.

Si quisiéramos visualizar tanto los proveedores como los compradores que hacen parte de la red de Suplos, veríamos algo parecido a la gráfica anterior. Como centralizador y facilitador de la red, se encuentra Suplos en el núcleo, con fuertes enlaces que, si quisiéramos entender mejor, debemos explorar con más detalle características propias de la red. (Al final de este post se puede observar una imagen de la organización de la red Suplos).

2. Alfa-Centralidad

También conocida como la centralidad de Katz, es una medida de centralidad de un nodo dentro de una red. En primera medida, entre más cerca se encuentre un nodo (proveedores) de fuentes internas, más importante y más influencia positiva ejerce es ese nodo para la interacción de los vecinos que lo conectan (compradores).

De manera similar, entre más al centro se encuentre un nodo (proveedores) de fuentes externas, más fuerte y positiva es su influencia en la red (ecosistema Suplos).

Es posible calcular a través de procesos de potencia la cantidad de influencia que ejercen algunos proveedores sobre algunos compradores. Si organizáramos por orden descendiente la información por alfa-centralidad, Veríamos lo siguiente de los cinco nodos más relevantes:

3. Page-Rank

Es tal vez uno de los algoritmos más usados en el mundo, fue registrado en 1999 y constituye la base del motor de recomendación que utiliza Google para ordenar sus búsquedas.

El PageRank asigna de manera numérica la relevancia de nodos indexados por un motor de búsqueda. Cada enlace que recibe un nodo cuenta como un voto, pero también computa dentro del cálculo la relevancia del nodo que emite el voto. La calidad del nodo y el número de enlaces recibidos determinan el ranking de influencia.

La gráfica anterior nos muestra que existen más de 50 nodos con capacidad de influencia y son considerados por el algoritmo como relevantes para la red. Estos nodos, no solo están representados por compradores, es decir que algunos proveedores son determinantes en la estabilización de la red.

4. In-Degree

En Analytics el grado de un nodo en una red (a veces denominado incorrectamente como conectividad) es el número de conexiones o bordes que tiene un nodo con otros. Si una red está dirigida, lo que significa que los bordes apuntan en una dirección de un nodo a otro nodo, entonces los nodos tienen dos grados diferentes, el grado de entrada (“In-degree”), que es el número de bordes entrantes, y el grado de salida (“Out-degree”), que es el número de bordes salientes[2].

Es posible calcular una función de probabilidad de grado de una red, definida como P(k)=nk/n, en donde, nk es el número de nodos que tienen k grados y n es el número total de nodos.

Para nuestro ejercicio, nos enfocamos en obtener los resultados numéricos de los grados de entrada, es decir, en aquellos nodos que reciben adjudicación de Bienes y/o Servicios.

Al comparar los dos algoritmos anteriores encontramos que tienen un nivel de correlación muy positiva[3], obteniendo resultados casi idénticos para los 5 nodos de mayor influencia.

5. Network de Suplos

Take aways

• El Network muestra los eventos adjudicados en Suplos, evidenciando la cardinalidad de los punteros comprador -> proveedor.
• Se evidencian más de 10 nodos centralizadores de demanda, con especial relevancia de 3 nodos.
• En relación con la interacción entre los agregadores de demanda, se asocia su cercanía ya sea por su ubicación geográfica o por pertenecer al mismo sector económico.
• Entre más cerca se encuentra un nodo (proveedor) a su núcleo, más fuerte es el enlace, y por lo tanto su influencia hacia su comprador.
• Existen nodos centralizadores que aparecen como “islas”, esto es porque son compradores con interacciones muy recientes o porque su ubicación geográfica o especialización de su sector económico no permiten que se compartan proveedores dentro de la red. Sin embargo, a medida que estos nodos interactúen con más proveedores se acercarán hacia el centro de la red.
• Los resultados de los rankings de influencia y relevancia (PageRank , In-Degree, Alfa-Centralidad) de nodos que ofrecen bienes o servicios se encuentran más cerca del centro de la red y enlaces próximos a su nodo centralizador.

[1] Wikipedia
[2] Wikipedia
[3] Se transforma en logaritmo para realizar un diagnóstico más evidente de la relación entre los algoritmos.