আমি এই কাগজে বর্ণিত ব্যাকবোন নেটওয়ার্ক নিষ্কাশন পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছি: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.abstract
মূলত, লেখকরা পরিসংখ্যান ভিত্তিতে এমন একটি পদ্ধতি প্রস্তাব করেন যা গ্রাফের প্রতিটি প্রান্তের জন্য সম্ভাবনা তৈরি করে, প্রান্তটি কেবল সুযোগে ঘটতে পারে। আমি 0.05 এর আদর্শ পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য কাট অফ ব্যবহার করি।
আমি বেশ কয়েকটি রিয়েল-ওয়ার্ল্ড নেটওয়ার্কগুলিতে এই পদ্ধতিটি প্রয়োগ করে চলেছি এবং আকর্ষণীয়ভাবে কিছু নেটওয়ার্কের কোনও প্রান্তই উল্লেখযোগ্য নয়। নেটওয়ার্কের জন্য এটি কী কী তা বোঝার চেষ্টা করছি। কেবলমাত্র আমি যখন পদ্ধতিটি কোনও নেটওয়ার্কটিতে প্রয়োগ করেছি এবং এর কোন প্রান্ত ছিল না ততটা তাৎপর্যপূর্ণভাবে উপস্থিত হয়েছিল যখন আমি এই পদ্ধতিটি আমার তৈরি র্যান্ডম নেটওয়ার্কগুলিতে প্রয়োগ করেছিলাম, যা আমরা প্রত্যাশা করতাম।
রিয়েল ওয়ার্ল্ড নেটওয়ার্কের উদাহরণ হিসাবে আপনি সাম্প্রতিক নেটওয়ার্ক ভিজ্যুয়ালাইজেশনটি দেখেছেন যা গত 25 বছরে মার্কিন সিনেটের মেরুকরণ দেখিয়ে দি ইকোনমিস্টে গিয়েছিল: http://www.economist.com/news/united-states/21591190 অউনিটড-স্টেটস-অ্যামিবা । আমি সেই নেটওয়ার্কগুলিতে ব্যাকবোন নেটওয়ার্ক নিষ্কাশন পদ্ধতি প্রয়োগ করেছি এবং কোনও প্রান্ত উল্লেখযোগ্য হিসাবে আসে নি। যদিও কাঁচা প্রান্তগুলি স্পষ্টতই পছন্দসই সংযুক্তি এবং গুচ্ছ দেখায়, এটি কি কেবলমাত্র সুযোগের দ্বারা? সিনেটের ভোটদানের নেটওয়ার্কগুলি কি এলোমেলোভাবে এলোমেলো?