Desigualdad en redes mediante preferencia por los más conectados, cierre triádico y homofilia

Por qué unas personas llegan a estar mucho más conectadas que otras

Desde los círculos de amistad hasta las colaboraciones científicas, nuestras vidas sociales y profesionales están entrelazadas en redes. Sin embargo, estas redes rara vez son equitativas: unas pocas personas llegan a estar extremadamente conectadas, mientras que otras permanecen al margen. Este artículo explora por qué surgen esas desigualdades, cómo interactúan distintas tendencias sociales para determinar quién se vuelve visible e influyente, y qué implica esto para las brechas de género persistentes en campos como la física y la informática.

Tres reglas simples que modelan redes complejas

Los autores se centran en tres formas básicas en que las personas tienden a formar conexiones. La primera es el enlace de “los ricos se hacen más ricos”: es más probable que nos conectemos con quienes ya están muy conectados, como científicos famosos o colegas visibles. La segunda es el enlace por similitud: preferimos relacionarnos con personas que nos parecen semejantes en algún aspecto relevante, por ejemplo género, disciplina o formación. La tercera es la construcción de triángulos: con frecuencia entablamos amistad con amigos de nuestros amigos, cerrando huecos en nuestros círculos sociales. Cada una de estas tendencias ha sido estudiada por separado, pero su efecto combinado sobre la desigualdad—especialmente cuando existe un grupo mayoritario y una minoría claramente definida—ha sido menos comprendido.

Un nuevo modelo para redes que se vuelven desiguales

Para examinar cómo interactúan estas reglas, los investigadores presentan un modelo de crecimiento de redes llamado PATCH. El modelo construye la red incorporando un recién llegado a la vez. A cada nuevo nodo se le asigna aleatoriamente pertenencia a un grupo mayoritario o minoritario, y después elige algunos nodos existentes con los que conectar. Algunas conexiones se realizan explorando toda la red y otras fijándose solo en amigos de amigos. En cada caso, la elección puede estar guiada por la similitud, por la popularidad, por ambas o por ninguna. Al girar sistemáticamente esos mandos—qué intensidad tiene la preferencia por la similitud, con qué frecuencia se cierran triángulos y si la popularidad importa—los autores generan un gran número de redes artificiales y miden cuánto se segregan y qué tan desigual es la distribución de conexiones.

Cómo emergen la separación y las brechas de visibilidad

Las simulaciones revelan roles distintos para cada mecanismo. La preferencia por la similitud es el motor principal de la segregación: cuando los individuos favorecen a su propio grupo, los lazos se concentran dentro de los grupos y las conexiones entre grupos se vuelven raras. El sesgo hacia la popularidad, por el contrario, es el principal impulsor de la desigualdad en el número de conexiones de cada persona; crea nodos altamente conectados (hubs). El cierre triádico desempeña un papel más sutil. Cuando las elecciones de triángulos no están sesgadas por similitud ni por popularidad, esta regla local tiende a suavizar los extremos: reduce la segregación y estrecha la brecha de visibilidad entre grupos, aunque puede aumentar la desigualdad global en el número total de conexiones en la población. Sin embargo, cuando la formación de triángulos también está guiada por la similitud y la popularidad, puede reforzar patrones existentes, haciendo que unas pocas figuras centrales dentro del grupo privilegiado sean aún más dominantes.

Conectando el modelo con comunidades científicas reales

Los autores analizan luego cincuenta años de datos de física e informática: redes de coautoría que muestran quién trabaja con quién y redes de citación que muestran qué artículos citan a otros. En estos contextos, las mujeres constituyen una minoría persistente y, históricamente, han recibido menos colaboraciones y citas. Al comparar los datos reales con redes generadas por PATCH, los investigadores infieren qué combinaciones de reglas explican mejor los patrones observados. Encuentran que, a lo largo de décadas y conjuntos de datos, la versión de PATCH que mejor se ajusta es aquella en la que tanto las elecciones globales como las basadas en triángulos están guiadas por la popularidad y por una tendencia moderada a trabajar con compañeras del mismo género. En estos mundos simulados, al igual que en los datos, las mujeres siguen siendo menos visibles de media, mientras que un pequeño número de individuos muy conectados—en su mayoría del grupo mayoritario—captan una parte desproporcionada de la atención.

Qué implica esto para reducir la desigualdad

El estudio muestra que mejorar una dimensión de la desigualdad puede empeorar otra. Por ejemplo, fomentar más lazos entre grupos podría reducir la segregación, pero aún así dejar a la minoría con menos conexiones totales. De igual manera, impulsar el cierre de triángulos mediante sistemas de recomendación—como “personas que quizá conozcas” o “artículos relacionados”—puede reducir las brechas entre grupos pero también profundizar los desequilibrios dentro del grupo favorecido al elevar todavía más a unas pocas estrellas. PATCH destaca que las desigualdades en las redes surgen de la acción combinada de tendencias simples y naturales, más que de una causa única. Para quienes buscan construir sistemas científicos y sociales más justos, el mensaje es claro: el cambio significativo requiere ajustar varios mecanismos a la vez—limitar la popularidad descontrolada, suavizar las elecciones basadas en la similitud y diseñar con cuidado las herramientas que sugieren nuevas conexiones—para que la visibilidad y la oportunidad se repartan de forma más equitativa.

Cita: Bachmann, J., Martin-Gutierrez, S., Espín-Noboa, L. et al. Network inequality through preferential attachment, triadic closure, and homophily. Sci Rep 16, 13461 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42911-3

Palabras clave: redes sociales, desigualdad, homofilia, cierre triádico, brechas de género