Multiplex Networks Structure and Dynamics

Los estudios tradicionales en teoría de redes complejas, en general, representan la interacción entre dos elementos del sistema a través de un solo enlace. Esta representación resulta ser una simplificación excesiva en la mayoría de los casos de interés práctico y puede llevar a resultados y conclusiones engañosas. Esto se debe a que la mayoría de los sistemas reales poseen una estructura multicapa, ya que en una gran cantidad de casos de estudio reales existen muchos tipos distintos de interacción entre los constituyentes del sistema. Por ejemplo, un sistema de transporte está constituido por múltiples modos de viajes; un sistema biológico incluye múltiples canales de señalización que operan en paralelo; finalmente, una red social está constituida por múltiples tipos de relaciones distintas (de trabajo, de amistad, de parentesco, etc.) que operan vía distintos modos de comunicación en paralelo (en línea, o desconectados). Para representar de manera apropiada estos sistemas, años atrás se introdujo la noción de redes multiplex en campos tan distintos como la ingeniería y la sociología, al mismo tiempo que los instrumentos analíticos desarrollados para describirlas y analizarlas fueron muy escasos. Esta escasez se debía fundamentalmente a un aspecto: aunque muchas características y métricas de las redes tradicionales (de una sola capa) están bien definidas en la teoría tradicional de redes complejas, resulta muy desafiante generalizarlas al caso de redes multicapa, incluso para aquellas que son más simples. El interés por nuevos desarrollos teóricos para es estudio en profundidad de las redes multiplex, por lo tanto, ha ido creciendo sólo en los últimos años, gracias sobre todo a la gran cantidad de datos disponibles sobre sistemas reales que necesitan de una representación multicapa si se quieren describir y entender en profundidad. En esta Tesis desarrollamos un lenguaje matemático formal para representar la redes multiplex en términos de la teoría algébrica de grafos. En particular, introducimos la noción de matriz de supra-adyacencia como generalización de la matriz de adyacencia definida en el caso de una red de una sola capa. Así mismo definimos el supra-Laplaciano de una red multiplex como generalización del Laplaciano. También, se propone una representación agregada de una red multiplex a través de la noción de grafo cociente. Esto permite asociar a la red multiplex original, un grafo de una sola capa en el cual se agregan los distintos tipos de interacciones presentes. Por un lado, a través de este procedimiento se introduce una manera bien definida de agregar capas, y por otro, también permite definir otra red, formada por las capas, que contiene toda la información relativa a la interacción entre las mismas. La importancia de las nuevas definiciones radica en que, gracias a ellas, podemos utilizar algunos teoremas y resultados de teoría espectral de grafos y sus respectivos cocientes para estudiar propiedades espectrales de redes múltiplex y su representación agregada. Finalmente, también introducimos la noción de matriz de caminos asociados a una red multiplex. En una red de una sola capa un camino es una sucesión de nodos adyacentes. En una red multiplex pueden existir distintas nociones de caminos dependiendo de la manera en que se quieran tratar los enlaces entre capas. Dada una noción de camino, a esta resultará asociada una matriz de caminos. Una vez desarrollado el lenguaje formal apto a describir una red multicapa, afrontamos el problema de la generalización de algunas medidas estructurales. En particular tratamos el caso del coeficiente de agrupamiento (tanto local como global) y la centralidad de un subgrafo. Aunque ya existían en la literatura algunas propuestas de generalización del coeficiente de agrupamiento, la mayoría de estas resultaban ser definiciones ad hoc con respecto a casos de estudios particulares, o directamente mal definidas. Las distintas medidas que proponemos en estas tesis son muy generales, bien normalizadas y se reducen a la tradicional medida de coeficiente de agrupamiento para redes de una sola capa cuando el número de capas es uno. En cuanto a la centralidad de subgrafos, utilizamos este caso particular para demonstrar la utilidad de construir sobre nociones básicas (como es la de camino) a la hora de generalizar medidas estructurales.\\ Por otro lado, mucha información respecto a la organización estructural de una red (ya sea multicapa o de una sola capa) está codificada en el espectro de la matriz de adyacencia a ella asociada así como en el del Laplaciano. Por esta razón, estudiamos las propiedades espectrales tanto de la matriz de supra-adyacencia como del supra-Laplaciano. En particular, con respecto a la matriz de supra-adyacencia, estudiamos su autovalor máximo. Éste resulta de interés ya que está en la base de medidas topológicas como la entropía de ensemble de los caminos, así como del estudio de las propiedades críticas de algunos procesos dinámicos. Por ejemplo, el valor crítico del parámetro de difusión en un modelo de propagación epidemias depende del autovalor máximo de la matriz de adyacencia. Para el estudio de este autovalor utilizamos técnicas perturbativas. Podemos definir una capa que llamamos dominante, que será aquella que tenga el mayor autovalor máximo de la matriz de adyacencia asociada a la misma. El autovalor máximo de la matriz de supra-adyacencia resulta ser igual al autovalor máximo de la capa dominante al primer orden perturbativo. Además, la corrección de segundo orden es dependiente de las correlaciones entre nodos que representan el mismo objecto en distintas capas distintas. Adicionalmente, aprovechando los resultados conocidos que relacionan el espectro de un grafo cociente con aquel de su grafo padre, estudiamos el espectro de una red multicapa a partir de su representación agregada. En particular, demostramos que los autovalores del Laplaciano de la red de capas son un subconjunto de los autovalores del supra-Laplaciano de la red multicapa, cuando todos los nodos participan en todos las capas. Este resultado nos permite estudiar la conectividad algébrica de la red multicapa, o sea el primer autovalor no-nulo y obtener algunos resultados tanto exactos como perturbativos sobre este. En concreto, las transiciones estructurales en redes multicapa son de gran interés. En esta tesis presentamos una teoría de estas transiciones que se deriva por completo de la noción de grafo cociente. Finalmente, presentamos un modelo de contagio social y estudiamos la existencia de estados meta-estables macroscópicos en los cuales una fracción finita de nodos resultan contagiados. La existencia de una capa dominante hace que sea esta la que determine el valor crítico del contagio, definido como el valor de este parámetro a partir del cual existe un estado macroscopico de la infección (también para las capas no-dominantes). Este resultado se derivada utilizando el método perturbativo para calcular el autovalor máximo de la matriz de supra-adyacencia. Simulaciones numéricas del modelo confirman los resultados analíticos. Para terminar, en el presente trabajo exponemos nuestras conclusiones a manera de resumen por un lado, y por otra, discutiendo cuáles son los aspectos que a nuestro criterio, podrían ser de interés para futuras investigaciones en este tema

Modeling Tuberculosis spreading for the evaluation of new vaccines

La Tuberculosis (TB) es una enfermedad infecciosa que causa más de 10 millones de nuevos casos y 1.5 millones de muertes al año. La actual vacuna, BCG, no es capaz de proporcionar una eficacia consistente, y por ello existe la imperiosa necesidad de desarrollar nuevas vacunas. En este contexto, la modelización matemática puede jugar un papel clave en la evaluación y comparación de estas nuevas vacunas con el propósito final de asistir en la elaboración de políticas y optimización de las estrategias de vacunación. El objetivo de esta tesis es la creación de un modelo apropiado para la evaluación del impacto de estas nuevas vacunas. Para ello centramos nuestros esfuerzos en dos vertientes distintas: la modelización de la propagación de la Tuberculosis per se, y la parametrización de estas nuevas vacunas para su evaluación con estos nuevos modelos. En lo que se refiere a la modelización de la propagación de la enfermedad, los principales avances propuestos en esta tesis están relacionados con la estructura de edad de las poblaciones. Específicamente implementaremos, por primera vez en un modelo de propagación de TB, contactos dependientes de la edad y la evolución temporal de las pirámides demográficas. Así, comenzamos la tesis estudiando el problema teórico de implementar patrones de contacto empíricos dependientes de la edad en distintas esructuras demográficas. Es una tendencia actual en epidemiología utilizar estos patrones de contacto por edades heterogéneos, superando así la asunción clásica de mezcla homogénea. Sin embargo, estos patrones de contacto han sido medidos en poco más de una decena de localizaciones diferentes, y queda pendiente la cuestión de hasta que punto unos patrones de contacto que corresponden a una población específica son transferibles a otra localización diferente. En esta tesis estudiamos distintos métodos para proyectar matrices de contacto de una población a otra con distinta estructura demográfica, y analizaremos las difierencias que existen en los patrones de contacto de distintos países. Este estudio es fundamental para la construcción de nuestro modelo en el que pretendemos acoplar patrones de contacto por edades con una evolución temporal de la estructura por edades de la población, de forma que deberemos adaptar esas matrices de contacto por edades en cada paso temporal. En el siguiente capítulo desarrollamos un modelo de propagación de la Tuberculosis en el que integramos una gran cantidad de datos sobre una Historia Natural para la enfermedad con 19 estados diferentes (incluyendo dos estados de latencia, tres tipos distintos de enfermedad con distinta infecciosidad, y distintos resultados del tratamiento). Así, nuestro modelo utilizará como input, datos de incidencia y mortalidad específicos de cada país, parámetros epidemiológicos con dependencia de la edad obtenidos de diferentes estudios, y, como ya hemos avanzado, incorporamos por primera vez en el campo proyecciones demográficas y matrices de contacto por edades. En este trabajo, identificamos sesgos substanciales arraigados en una descripción inadequada de estos aspectos, a nivel tanto de incidencia y mortalidad agregadas como en su distribución por edades. Una vez que la base del modelo de propagación de Tuberculosis está establecida, el siguiente paso es el estudio de la parametrización de los efectos de la vacuna en el contexto del modelo introducido. Aunque nuestro objetivo último es estudiar el impacto final que tendrán hipotéticas nuevas vacunas, es fundamental obtener toda la información posible de la actual vacuna BCG, ya que muchos de los efectos y problemas que tiene esta vacuna podrían darse también de forma inevitable en las nuevas vacunas. En concreto, sobre BCG estudiaremos la serie de ensayos clínicos BCG-REVAC, diseñados para intentar discernir qué mecanismo, producido por exposición previa a micobacterias (enmascaramiento y/o bloqueo), está detrás de la variabilidad en la eficacia de BCG medida en distintos lugares. Aunque esta discusión ya había sido realizada cualitativamente, en esta tesis proponemos varios modelos matemáticos (con bloqueo, con enmascaramiento y con los dos efectos), comprobamos cúal de ellos ajusta mejor a los datos obtenidos por esta serie de ensayos clínicos y cuantificamos estos efectos. A continuación, estudiamos el diseño de ensayos clínicos que se implementarán sobre las nuevas vacunas y que nos proveerán de toda la información posible para su evaluación con un modelo de propagación, ya que debido a la falta de correlaciones de protección de Tuberculosis, los ensayos clínicos son la única forma de determinar la eficacia de una vacuna. La formulación clásica de estos ensayos clínicos ofrece una parametrización muy limitada de la vacuna. En concreto, ofrece un único dato de eficacia contra enfermedad, cuando en realidad existen múltiples mecanismos con los que una vacuna puede interrumpir el ciclo del patógeno, y que permanecen indistinguibles en un ensayo clínico lo que provoca grandes incertidumbre en la posterior evaluación de impacto. Estudiaremos un nuevo diseño para estos ensayos clínicos, capaz de ofrecer una parametrización más completa de la vacuna. Finalmente, una vez que ya hemos desarrollado un nuevo modelo de propagación de Tuberculosis y hemos estudiado en detalle la descripción de las vacunas en este contexto, evaluamos diferentes vacunas hipotéticas. Nos centraremos en el debate actual sobre la edad óptima de vacunación.<br /

Análisis de redes de coexpresión génica en "Mycobacterium tuberculosis"

Tuberculosis is a poverty-linked illness that can be lethal, especially in combination with HIV. In this work, we perform a Systems Biology approach to its causal agent, Mycobacterium tuberculosis, to try to unravel the regulatory mechanisms used as a response to the kinds of stress it usually finds in its intracellular niche, the endosomes. For this purpose, an already developed method for gene co-expression networks is applied to the publicly available data of high throughput transcriptome data for Mycobacterium tuberculosis under different conditions of stress, making a multilayer network, where each layer is a different type of stress. To find differences between the different kinds of stress, distance metrics between the conditions have been developed and an analysis of the whole multilayer network has been performed to find general and specific stress response genes. To be able to identify differences between two different types of stress, differential co-expression networks have been built. As there is no consensus on a method for this, we have developed a new method for thresholding and differential co-expression networks analysis that solves problems found in previous methods, especially those concerning loss of significant data and inability to identify genes with alternate regulatory mechanisms. To validate the biological relevance all methods, data enrichment has been performed with the obtained results, showing concordant results with already published data, such as the importance of oxidative phosphorilation for adaptation to stress, specific proteins for oxidative stress such as CysD, lower differences when comparing the stresses happening in the endosome between them than when comparing with a kind of stress from outside of the endosome (UV) and a direct correlation between ribosomal proteins and proteins responding to any stress. However, further validation and improvement is required for this method. La tuberculosis es una enfermedad ligada a la pobreza que causa la muerte, especialmente combinada con VIH. Aquí realizamos una aproximación de Biología de Sistemas al patógeno causal, Mycobacterium tuberculosis, para descubrir los mecanismos reguladores desencadenados como respuesta a los diferentes tipos de estrés de su nicho intracelular, los endosomas. Para ello, aplicamos un método ya desarrollado de redes de co-expresión génica sobre los datos transcriptómicos de “alto rendimiento” públicamente disponibles en Mycobacterium tuberculosis sometida a diversos tipos de estrés, generando una red multicapa, donde cada capa es un tipo diferente de estrés. Para hallar diferencias entre los diferentes estreses, se han desarrollado medidas de distancia entre las condiciones y se ha estudiado la red multicapa como un conjunto, para identificar genes de respuesta a estreses genéricos y específicos de estrés. Se han construido redes de co-expresión diferencial de genes para identificar diferencias entre dos tipos concretos de estrés. Al no haber consenso en un método para ello, hemos desarrollado un nuevo método para determinar un umbral de significancia y análisis de la red que resuelve algunos problemas de los métodos anteriores, especialmente los relacionados con la pérdida de datos significativos y con la incapacidad para detectar genes con mecanismos reguladores alternativos. Para validar la relevancia biológica de los métodos, se ha realizado enriquecimiento de datos con los resultados obtenidos, mostrando resultados acordes con la literatura publicada actual, como la importancia de la fosforilación oxidativa en la adaptación al estrés, proteínas específicas para el estrés oxidativo como CysD, menores diferencias entre los estreses fisiológicos del endosoma que al comparar uno de estos estreses con otro estrés de fuera del endosoma (UV) y una correlación directa entre los niveles de proteínas ribosomales y de respuesta a cualquier estrés. Sin embargo, es necesario mejorar y validar este método aún más

Functional analysis of responses to stress in distant prokaryotes: comparison between Mycobacterium tuberculosis and Escherichia coli

This project combines life -i.e., biological- sciences methodologies with physical and computational analyses of protein expression for two differentiated microorganisms with a completely different lifestyles: E.coli, a well-known bacteria, and M.tuberculosis, a deathly human pathogen. In other to do that, we build two folding change multilayer networks of protein expression and analyze them. The multilayer networks have six layers which are equivalent to six stress conditions: acid, cell damage wall, hypoxia, ion deprivation, oxydative stress and starvation. To do the analysis and comparison between the networks corresponding to the two bacteria, we employed several tools. Regarding bioinformatics: GEO, metasoft; softwares as R-studio, ClueGO; statistical measures like strength, overlap and partition coefficient and statistical tests such as the Mann-Whitney and Peacock tests. Our results show that the differences in lifestyles are captured by the network approach and the proposed metrics. This work could open the path to obtain further insights about protein-protein interactions and relevant challenges such as protein function determination

Tackling complexity in biological systems: Multi-scale approaches to tuberculosis infection

Tuberculosis is an ancient disease responsible for more than a million deaths per year worldwide, whose complex infection cycle involves dynamical processes that take place at different spatial and temporal scales, from single pathogenic cells to entire hosts' populations. In this thesis we study TB disease at different levels of description from the perspective of complex systems sciences. On the one hand, we use complex networks theory for the analysis of cell interactomes of the causative agent of the disease: the bacillus Mycobacterium tuberculosis. Here, we analyze the gene regulatory network of the bacterium, as well as its network of protein interactions and the way in which it is transformed as a consequence of gene expression adaptation to disparate environments. On the other hand, at the level of human societies, we develop new models for the description of TB spreading on complex populations. First, we develop mathematical models aimed at addressing, from a conceptual perspective, the interplay between complexity of hosts' populations and certain dynamical traits characteristic of TB spreading, like long latency periods and syndemic associations with other diseases. On the other hand, we develop a novel data-driven model for TB spreading with the objective of providing faithful impact evaluations for novel TB vaccines of different types

Assessing the Risk of Spatial Spreading of Diseases in Hospitals

In recent years, the transmission of healthcare-associated infections (HAIs) has led to substantial economic loss, extensive damage, and many preventable deaths. With the increasing availability of data, mathematical models of pathogen spreading in healthcare settings are becoming more detailed and realistic. Here, we make use of spatial and temporal information that has been obtained from healthcare workers (HCWs) in three hospitals in Canada and generate data-driven networks that allow us to realistically simulate the spreading of an airborne respiratory pathogen in such settings. By exploring in depth the dynamics of HAIs on the generated networks, we quantify the infection risk associated with both the spatial units of the hospitals and HCWs categorized by their occupations. Our findings show that the "inpatient care" and "public area" are the riskiest categories of units and "nurse" is the occupation at a greater risk of getting infected. Our results provide valuable insights that can prove important for measuring risks associated with HAIs and for strengthening prevention and control measures with the potential to reduce transmission of infections in hospital settings

Complexity in the entangled bank: On the structural and dynamical properties of empirical mutualistic networks

El mutualismo, que durante largo tiempo había sido considerado un tipo de interacción fascinante pero marginalmente relevante, es reconocido hoy en día por desempeñar un papel crucial en la formación de los ecosistemas. En esta tesis analizamos la complejidad del rico entrelazado que forman estas relaciones ecológicas en los sistemas naturales, o lo que Darwin célebremente llamó el `ribazo enmarañado’, desde el punto de vista del formalismo de redes.En la primera parte de la tesis nos centramos en estudiar el origen de la arquitectura de las redes mutualistas. En detalle, a partir de la aplicación de conceptos de la teoría de la información y la física estadística, abordamos la cuestión de la emergencia de un ubicuo patrón estructural conocido como anidamiento. A través del análisis de un vasto conjunto de redes empíricas, mostramos que unas pocas asunciones mínimas sobre el número de interacciones mutualistas por especie junto con el efecto del azar son condiciones suficientes para reproducir la estructura observada –sin necesidad de suponer la intervención de fuerzas selectivas o procesos mecanicistas. En este sentido, nuestros resultados muestran que la estructura global de las comunidades mutualistas puede explicarse, en términos estadísticos, a partir de las propiedades locales del sistema. En segundo lugar, exploramos también cómo las diferentes métricas propuestas en la literatura cuantifican el anidamiento, evaluando su eficacia tanto en redes reales como sintéticas. Nuestros resultados indican que la comparación y clasificación de patrones anidados correspondientes a distintos ecosistemas es entorpecida, sustancialmente, por la existencia de dependencias respecto a otros parámetros de la red.En la segunda parte de esta tesis, continuamos profundizando en el estudio de la organización de comunidades mutualistas pero abordando un desafío distinto, concretamente el de superar el paradigma de agregación temporal de las redes. Para empezar, caracterizamos un conjunto de redes empíricas y evaluamos cómo la incorporación de información detallada sobre la variabilidad temporal modifica la descripción estática del sistema. A continuación, proponemos un grupo de modelos que permite generar, bajo diversos supuestos, configuraciones sintéticas de fenología compatibles con una red determinada. Encontramos que, si bien la idoneidad de los modelos mecanicistas para producir configuraciones realistas depende en gran medida del sistema estudiado, un modelo estadístico basado en el principio de máxima entropía se comporta generalmente bien independientemente de los detalles de la red. Basándonos en estos resultados, exploramos brevemente las consecuencias dinámicas, específicamente para la persistencia de las especies, de tener en cuenta la dimensión temporal de la red de interacciones. En particular, observamos que las especies con un período de actividad corto se enfrentan a una mayor incertidumbre frente a perturbaciones externas. Este enfoque preliminar, sin embargo, requiere investigaciones más detalladas, especialmente en el contexto del cambio climático.En conjunto, a lo largo de esta tesis analizamos cómo se puede utilizar el lenguaje de redes para estudiar la complejidad de los sistemas mutualistas naturales, evaluando por un lado la información mínima requerida para comprender el `ribazo enmarañado', y por otro lado, identificando las limitaciones de la aún predominante representación estática de los ecosistemas.<br /

Networks, Epidemics and Collective Behavior: from Physics to Data Science

In the final quarter of the XX century the classical reductionist approach that had been driving the development of physics was questioned. Instead, it was proposed that systems were arranged in hierarchies so that the upper level had to convey to the rules of the lower level, but at the same time it could also exhibit its own laws that could not be inferred from the ones of its fundamental constituents. This observation led to the creation of a new field known as complex systems. This novel view was, however, not restricted to purely physical systems. It was soon noticed that very different systems covering a huge array of fields, from ecology to sociology or economics, could also be analyzed as complex systems. Furthermore, it allowed physicists to contribute with their knowledge and methods in the development of research in those areas. In this thesis we tackle problems covering three areas of complex systems: networks, which are one of the main mathematical tools used to study complex systems; epidemic spreading, which is one of the fields in which the application of a complex systems perspective has been more successful; and the study of collective behavior, which has attracted a lot of attention since data from human behavior in huge amounts has been made available thanks to social networks. In fact, data is also the main driver of our discussion of the other two areas. In particular, we use novel sources of data to challenge some of the classical assumptions that have been made in the study of networks as well as in the development of models of epidemic spreading. In the case of networks, the problem of null models is addressed using tools coming from statistical physics. We show that anomalies in networks can be just a consequence of model oversimplification. Then, we extend the framework to generate contact networks for the spreading of diseases in populations in which both the contact structure and the age distribution of the population are important. Next, we follow the historical development of mathematical epidemiology and revisit the assumptions that were made when there was no data about the real behavior of this kind of systems. We show that one of the most important quantities used in this kind of studies, the basic reproduction number, is not properly defined for real systems. Similarly, we extend the theoretical framework of epidemic spreading on directed networks to multilayer systems. Furthermore, we show that the challenge of incorporating data to models is not only restricted to the problem of obtaining it, but that it is also really important to be aware of its characteristics to do it properly.Lastly, we conclude the thesis studying two examples of collective behavior using data extracted from online systems. We do so using techniques that were originally developed for other purposes, such as earthquake prediction. Yet, we demonstrate that they can also be used to study this new type of systems. Furthermore, we show that, despite their unique characteristics, they possess properties similar to the ones that have been observed in the offline world. This not only means that modern societies are intertwined with the online world, but it also signals that if we aim to understand socio-technical systems a holistic approach, as the one proposed by complex systems, is indispensable.<br /

Strategic and Selfless Interactions: a study of human behaviour

Los seres humanos son animales únicos, cooperando en una escala sin par en cualquier otra especie. Construimos sociedades compuestas de individuos no emparentados, y resultados empíricos nos han demostrado que las personas tienen preferencias sociales y pueden estar dispuestas a tomar acciones costosas que beneficien a otros. Por otro lado, los seres humanos también compiten entre ellos mismos, lo que en ocasiones conlleva consecuencias negativas como la sobreutilización de recursos naturales. Sin embargo, la competición entre agentes económicos subyace el funcionamiento adecuado de los mercados, y su destabilización -- tal como en una distribución desbalanceada de poder de mercado -- puede ser dañina a la eficiencia comercial. Por consiguiente, analizar cómo las personas cooperan y compiten es de importancia primordial para el entendimiento del comportamiento humano, especialmente al considerar los desafíos inminentes que amenazan el bienestar futuro de nuestras sociedades.En esta tesis, se presentan trabajos analizando el comportamiento de las personas en dilemas sociales -- situaciones en las cuales decisiones egoístas discrepan del optimo social -- y en otros escenarios estratégicos. Utilizando el framework de la teoría de juegos, sus interacciones tienen lugar en juegos abstrayendo estas situaciones. Específicamente, realizamos experimentos conductuales en los cuales las personas participaron en juegos adaptados de recursos comunes, de bienes públicos y otros juegos hechos a medida. Además, con la intención de comprender la existencia de la cooperación en humanos, proponemos un enfoque teórico para modelar su evolución a través de una dinámica de selección de heurísticas.Empezamos presentando los fundamentos teóricos y empíricos en los que se basa esta tesis, a saber, la teoría de juegos, la economía experimental, la ciencia de redes y la evolución de la cooperación. Posteriormente, ilustramos los aspectos prácticos de la realización de experimentos mediante implementaciones de software.Para comprender el comportamiento de las personas en problemas de acción colectiva -- como la mitigación del cambio climático, que requiere un nivel global de coordinación y cooperación -- realizamos juegos de bienes públicos y recursos comunes entre participantes chinos y españoles. Los resultados obtenidos proporcionan algunas ideas sobre las variaciones y universalidades de las respuestas de las personas en estos escenarios.En esta línea, durante los últimos años, las personas e instituciones están cada vez más preocupadas por los temas sociales y ambientales. Sin embargo, las contribuciones en estos escenarios requieren un nivel sustancial de altruismo por parte de los agentes que tienen que tomar decisiones costosas. Realizamos dos experimentos para comprender los factores que impulsan dichas decisiones en dos situaciones de relevancia contemporánea: las donaciones benéficas y las inversiones socialmente responsables. Sus resultados indican que el encuadre y otras características sociodemográficas están asociadas significativamente con decisiones prosociales y altruistas.Además, también hemos analizado el comportamiento de las personas en un escenario competitivo y complejo en el cual los sujetos participaron como intermediarios en experimentos de formación de precios. Lo hacemos a través de un experimento que implementa en redes complejas una generalización del juego de negociación. Nuestros hallazgos indican efectos significativos de la topología de la red tanto en resultados experimentales como también en modelos teóricos basados en el comportamiento observado.Por último, exponemos un trabajo teórico que intenta comprender el surgimiento de la cooperación a través de un enfoque novedoso para estudiar la evolución de estrategias en poblaciones estructuradas. Esto se logra modelando las decisiones de los agentes como resultados de heurísticas, siendo estas heurísticas seleccionadas mediante un proceso inspirado en los algoritmos evolutivos. Nuestros análisis muestran que, cuando estos agentes tienen memoria de sus interacciones anteriores, las estrategias cooperativas prosperarán. Sin embargo, esas estrategias funcionarán de acuerdo con diferentes heurísticas según la información que tomen en consideración.<br /

Contención de epidemias en redes multicapa

Se estudian algunos modelos de propagación de epidemias sencillos en redes monocapa y multicapa para, posteriormente, introducir dinámicas de vacunación que nos permitan extinguir la epidemia que se propaga por la red. Para todo esto será necesario el uso de simulaciones numérica en C. Previamente a la introducción de las dinámicas de vacunación, se recopilan algunos de los resultados más relevantes obtenidos en redes monocapa y multicapa por los investigadores del Instituto de biocomputación y Física de Sistemas Complejos de Zaragoza