Netzwerk der Klänge: Neue Forschungen enthüllen das magische Geheimnis menschlicher Netzwerke

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Die Synchronisation, bei der ein komplexes System als ein Körper arbeitet, ist ein wichtiges Phänomen, das in einem enormen Bereich von Skalen stattfindet – von subatomaren Teilchen bis zu Galaxien. In der Biologie synchronisieren sich Fische, Vögel und sogar Zellen, um zu überleben. Die Gruppensynchronisation ist für den Menschen von wesentlicher Bedeutung und für unsere körperliche und geistige Gesundheit von entscheidender Bedeutung. Beispiele für die Synchronisation sind Fahrer auf der Straße oder eine Menschenmenge, die in die Hände klatscht. Damit eine Gruppe von Menschen heute eine Entscheidung treffen kann, müssen sie sich nicht mehr treffen. Vielmehr gibt es ein komplexes Netzwerk von Verbindungen, über das sie Entscheidungen treffen können. Das Phänomen der Synchronisation zwischen Menschen in einem komplexen Netzwerk ist notwendig, um die Entscheidungsfindung, die Verbreitung gefälschter Nachrichten, die Politikwissenschaft, die Wirtschaft und die Ausbreitung von Krankheiten zu verstehen, wurde jedoch bisher nicht untersucht.

Dr. Moti Fridman von der Kofkin-Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Bar-Ilan-Universität, Prof. Nir Davidson vom Weizmann-Institut, um zum vorhandenen Wissen über die Synchronisation des Menschen beizutragen und es erstmals messbar und genau zu untersuchen und Elad Shniderman von der Stony Brook University in New York gründeten ein musikalisches Ensemble, das wie ein Netzwerk wirkte. Ihre Ergebnisse wurden heute (11. August 2020) in der Zeitschrift veröffentlicht Naturkommunikation.

Das Ensemble bestand aus 16 Geigern, die Kopfhörer trugen. Jeder der Geiger spielte wiederholt eine identische kurze musikalische Phrase und hörte seine eigene Aufführung zusammen mit der Aufführung von zwei oder mehr Geigern über die Kopfhörer. Visuelle Informationen wurden auch neutralisiert, indem die Musiker durch Trennwände getrennt wurden. Alles, was sie tun mussten, war, sich miteinander zu synchronisieren oder mit anderen Worten mitzuspielen, was sie in den Kopfhörern hörten.

Der von den Forschern erstellte Versuchsaufbau ermöglichte es ihnen, die Konnektivität des Netzwerks zu steuern, z. B. wie viele Mitglieder des Ensembles jeder Musiker verbunden war und in welcher Intensität jeder Musiker die anderen Musiker hörte. Was die Musiker in den Kopfhörern hörten, waren ein oder zwei Geiger oder mehr, die in Echtzeit mit ihnen spielten, während dem System eine zunehmende Verzögerung auferlegt wurde. “Hier haben wir ein anderes Phänomen als bei einem normalen Musikstück. Es gibt keine globale Uhr, aber viele Menschen in einem bestimmten Kommunikationsnetzwerk reagieren unabhängig voneinander. Tatsächlich ist es ein ästhetisches Objekt, das das Verhalten von Menschen in einer Gruppe persönlich oder persönlich offenbart als Ensemble “, sagt Fridman.

“Durch die Einführung einer Verzögerung zwischen den gekoppelten Geigern, sodass jeder Geiger vor einigen Sekunden hörte, was seine Nachbarn spielten, verhindern wir, dass das Netzwerk einen synchronisierten Zustand erreicht”, sagt Fridman. Dies wird als frustrierte Situation bezeichnet und ist in verschiedenen Arten von Netzwerken gut untersucht. Nach aktuellen netzwerktheoretischen Modellen versucht jeder Knoten in einem frustrierten Zustand, Kompromisse zwischen all seinen Eingaben einzugehen.

“Menschen verhalten sich anders”, erklärt Dr. Fridman. “In einem Zustand der Frustration suchen sie nicht nach einer ‘Mitte’, sondern ignorieren eine der Eingaben. Dies ist ein kritisches Phänomen, das die Dynamik des Netzwerks verändert. Es wurde bisher nicht angesprochen, da die Messungen nicht durchgeführt wurden.” t sauber und konnte nicht gezeigt werden. “

Die Forschung von Dr. Fridman und seinen Kollegen, die eigentlich als wissenschaftlich-künstlerisches Projekt für das Fetter Museum für Nanowissenschaften und Kunst an der Bar-Ilan-Universität begann, bietet zwei Neuerungen: Die erste ist methodisch – eine Plattform, die das menschliche Netzwerk misst Dynamik genau und sauber. Das zweite ist ein Beweis dafür, dass ein menschliches Netzwerk zwei einzigartige Merkmale aufweist: die Flexibilität, das Tempo zu ändern, und die Fähigkeit, Eingaben zu filtern und sogar zu ignorieren, die zu Frustration führen. Diese Fähigkeiten verändern die Dynamik menschlicher Netzwerke im Vergleich zu anderen Netzwerken grundlegend und erfordern die Verwendung eines neuen Modells zur Vorhersage des menschlichen Verhaltens.

“Wenn Sie Menschen nehmen und untersuchen, wie sie zusammenklatschen, haben Sie keine Kontrolle darüber, wer was hört. Bei der Arbeit an diesem Projekt haben wir festgestellt, dass sich menschliche Netzwerke anders verhalten als jedes andere Netzwerk, das wir jemals gemessen haben. Menschliche Netzwerke können sich ändern ihre innere Struktur, um eine bessere Lösung zu erreichen, als dies in bestehenden Modellen möglich ist. Dieses Konzept ist der Kern unserer wissenschaftlichen und ästhetischen Entdeckung “, sagt Fridman.

Die Forschung hat zu einem neuen Modell zur Simulation menschlicher Netzwerke geführt, das für verschiedene Anwendungen wichtig ist. Die Dynamik menschlicher Netzwerke ist entscheidend für das Verständnis der Entscheidungsfindung in Gruppen, die ein weites Thema in den Bereichen Wirtschaft, Politik, Geisteswissenschaften und mehr sind. Da das Experiment als erstes die Dynamik komplexer Netzwerke misst, kann dies hilfreich sein, um zu verstehen, wie und wann eine Gruppe von Personen in einem sozialen Netzwerk, die falschen Informationen ausgesetzt ist, zu falschen Schlussfolgerungen gelangt. Es kann verhindern, dass sich sogenannte “falsche Nachrichten” unkontrolliert verbreiten. Darüber hinaus bezieht sich die Forschung auf die Seuchenbekämpfung und das Verständnis, wie viele Zusammenhänge wir bewahren und dennoch verhindern können, dass sich eine Epidemie ausbreitet.

Die Ergebnisse beziehen sich auch auf jedes Netzwerk, in dem jeder Knoten im Netzwerk über Entscheidungsmöglichkeiten verfügt, z. B. autonome Autos oder die Einführung von KI in unsere stark vernetzte Welt. Dieses Modell kann die Dynamik solcher Systeme mit hoher Genauigkeit vorhersagen, über das bisher Mögliche hinaus.

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