L’analisi dei social network può essere utilizzata sui social media per identificare gruppi di amici, monitorare la diffusione di malattie e persino per scovare i membri di gruppi estremisti o terroristi. Lo si fa identificando comunità di persone con caratteristiche simili, come la posizione sociale, gli interessi o il genere, riuscendo così a rivelare possibili associazioni e convergenze anche in assenza di una vera e propria dichiarazione di intenti e interessi comuni. Proprio come l’analisi dei network rivela le comunità di persone, gli scienziati possono utilizzare la network analysis su database scientifici per scoprire le associazioni di antichi organismi che vivevano sulla Terra nel lontano passato e quindi imparare qualcosa su come quelle “paleocommunità” siano cambiate nel tempo.
E’ quel che ha fatto un team di ricercatori che ha pubblicato su Proceedings of the National Academy of Science (PNAS)lo studio “Quantifying ecological impacts of mass extinctions with network analysis of fossil communities” che da conto della ricerca di comunità di vita marina nei registri fossili del database Paleobiology.
il team di ricercatori statunitensi è stato così in grado di quantificare l’impatto ecologico di eventi importanti come le estinzioni di massa e alla Carnegie Institution for Science, che ha partecipato allo studio, dicono che «Il loro lavoro può aiutare l’umanità ad anticipare le conseguenze di una “sesta estinzione di massa”», dato che il tasso di scomparsa delle specie negli ultimi decenni ha portato molti scienziati a sospettare che stia avvenendo proprio adesso.
Il principale autore dello studio, Drew Muscente del Department of Earth and planetary sciences dell’università di Harvard, spiega che «La documentazione sui fossili contiene prove di ripetute estinzioni di massa. I dati su come le antiche comunità di organismi sono cambiate durante questi eventi possono aiutarci a capire le potenziali conseguenze dell’attuale crisi della biodiversità. Il nostro lavoro dimostra che queste crisi, indipendentemente da come le si chiami, possono alterare irrimediabilmente le comunità di organismi e i loro ecosistemi in modi sorprendenti, che non possono essere previsti con altri metodi».
Il quadro che emerge dallo studio è una classifica dell’impatto ecologico dei grandi eventi di estinzione di massa che hanno avuto il maggior effetto sull’ecologia della vita marina e terrestre. Il più grande di tutti è il Grande evento di biodiversificazione dell’Ordoviciano, che è iniziato a circa 500 milioni di anni fa, seguito in classifica dall’impatto da quattro eventi eventi di estinzione di massa: il Permiano-Triassico, il Cretaceo-Palecene, il Devoniano e il Triassico-Giurassico. L’analisi mostra che l’estinzione di massa dell’Ordoviciano può avere avuto un impatto ecologico minore di quanto precedentemente stimato, mentre l’impatto e il significato dell’estinzione devoniana potrebbero essere stati sottovalutati.
Tornando all’analisi dei social network, un altro autore dello studio, Bob Hazen del Geophysical Laboratory della Carnegie Institution for Science, sottolinea; «Se ne sente parlare in tutti i campi, ma fino a poco tempo fa nessuno aveva applicato i metodi di big data alla mineralogia e alla storia naturale». e Peter Fox, del Department of Earth and environmental sciences del Jonsson-Rowland science center del Rensselaer Polytechnic Institute, aggiunge: «La forza del nostro approccio è che i dati multidimensionali inseriti nel network possono informare e far scoprire i trend nei dati, trasformando una griglia infinita di numeri in un’immagine che rivela a colpo d’occhio molteplici relazioni».
Nel 2016 lo stesso team aveva applicato la network analysis a un database mineralogico e lo studio che ne è venuto fuori, pubblicato da American Mineralogist, predisse l’esistenza di 1.500 minerali non ancora scoperti, di cui almeno 14 sono stati successivamente scoperti.
Hazen, che insieme a Shauna Morrison della Carnegie ha guidato il team che ha prodotto quello studio che è servito da base al nuovo lavoro sulle estinzioni di massa, evidenzia che «La network analysis può fornire indizi visivi ai mineralogistici su dove andare e su cosa cercare, il che espande il tasso di scoperta minerale oltre a quello che possiamo immaginare»,
Questa volta, il team si è confrontato con il database della paleobiologia che contiene dati su siti, età, ambienti e affinità dei fossili, che rappresentano oltre 350.000 taxa antichi conservati in oltre 190.000 siti in tutto il mondo durante gli ultimi 600 milioni di anni di storia della Terra. Il team ha limitato il proprio dataset ai fossili di animali marini che vivevano nell’Eone Fanerozoico, l’intervallo di tempo iniziato con l’esplosione della vita animale 541 milioni di anni fa e che continua fino ai giorni nostri.
Nei grafici che l’analisi dei loro social network crea da questi dati, i taxa e le comunità che sono vissute in momenti diversi nella storia della Terra sono distribuiti attraverso network, che possono quindi essere utilizzati per comprendere le connessioni e i trend che li collegano.
Secondo Curt M. Breneman, decano della Rensselaer School of Science, «Il lavoro pionieristico riportato in questo studio illustra come l’analisi dei dati di prossima generazione creata per un dominio possa trasformare altri campi di studio. Questo fornisce uno sguardo in avanti all’impatto della scienza basata sui dati nel XXI secolo».
Nei network dello studio, ogni tassello fossile (ad esempio, ordine, famiglia o genere) diventa un “nodo”, che può essere visualizzato come un punto nei grafici di rete. I nodi sono collegati tra loro se questi organismi vivevano insieme e venivano fossilizzati negli stessi siti in passato. Al Rensselaer Polytechnic Institute fanno notare che «Questo approccio determina l’organizzazione dei nodi in cluster, che rappresentano antiche comunità di animali marini e che possono essere identificati utilizzando metodi computazionali e statistici. Poiché i taxa (e le comunità) hanno origine e si estinguono nel tempo, l’età geologica si manifesta come un aspetto implicito della struttura del network. Nei grafici, i taxa e le comunità che vivevano in tempi diversi nella storia della Terra sono distribuiti attraverso le reti, con le distanze tra i nodi direttamente correlate al lasso di tempo che separa le loro età. Complessivamente, il diagramma di rete risultante raffigura aspetti come la densità della rete in diversi periodi di tempo, il grado di centralità dei nodi e dei gruppi di nodi, il numero di connessioni tra un nodo e l’altro». Per rappresentare ancora meglio le caratteristiche, il team sta trasformando il network in una rappresentazione 3D e in realtà virtuale.
La ricerca sulla network analysis database della scienze della Terra e della vita fa parte del The New Polytechnic, un paradigma emergente nell’istruzione superiore che riconosce che le sfide e le opportunità globali sono così grandi che non possono essere affrontate adeguatamente nemmeno dalla persona più talentuosa che lavora da sola. Il Rensselaer rappresenta un crocevia per questa ambiziosa collaborazione: lavora con partner di diverse discipline, settori e regioni geografiche per affrontare le complesse sfide globali, utilizzando gli strumenti e le tecnologie più avanzati, molti dei quali sviluppati dallo setsso Politecnico statunitense. La ricerca al Rensselaer Polytechnic Institute affronta alcune delle sfide tecnologiche più pressanti al mondo: dalla sicurezza energetica, allo sviluppo sostenibile, alla biotecnologia e alla salute umana e il New Polytechnic è un paradigma trasformativo dell’impatto globale della ricerca grazie alla sua pedagogia innovativa.
«Il risultato – ha detto Fox . è una parte molto sostanziale del database Paleobiology in un singolo grafico. L’approccio si presta a nuove scoperte, non solo sui fossili in sé, ma sulla corrispondenza tra i fossili e l’ambiente in cui vivevano». Nello studio pubblicato su PNAS, i ricercatori utilizzano la documentazione sui fossili per quantificare gli impatti delle estinzioni, ma combinando i dati dei reperti fossili con le informazioni si dati dei minerali sperano che la network analysis possa portare ad altre intuizioni sull’evoluzione del sistema Terra, «Per esempio – dicono . come la vita e gli ambienti sono cambiati in risposta all’ossigenazione atmosferica o al passaggio da condizioni ricche di azoto a quelle povere di azoto». Fox continua: «Quando metteremo insieme questo lavoro, avremo un network multistrato nel quale potremo esaminare la corrispondenza tra il network fossile e il network minerale. E non è mai stato fatto prima».
Notizia tratta dal sito www.greenreport.it