Sistemas complejos en la era digital: una revisión sistemática de las dinámicas de interconexión y emergencia en redes complejas

Resumen

La creciente interconexión en la era digital ha incrementado la complejidad de los sistemas, lo que plantea tanto desafíos como oportunidades para comprender las dinámicas de interconexión y emergencia en redes complejas. Por lo tanto, el artículo se enfoca en analizar estas dinámicas, a partir de una revisión sistemática de la literatura científica. Se llevó a cabo una búsqueda en bases de datos como Scopus, Web of Science, Google Académico, IEEE Xplore y ScienceDirect, utilizando palabras clave y operadores booleanos para identificar estudios relevantes. Los criterios de inclusión se limitaron a artículos científicos publicados en los últimos 10 años, en inglés o español, que abordaran temas sobre sistemas complejos y dinámicas emergentes. Se excluyeron aquellos estudios que no estaban disponibles en formato completo o que no cumplían con los requisitos de pertinencia. La metodología PRISMA fue aplicada para seleccionar y extraer datos de 12 artículos relevantes. Los resultados revelan que las dinámicas de interconexión y emergencia en redes complejas en la era digital son profundamente influidas por la estructura y características específicas de las redes, por ejemplo, las redes con propiedades de "mundo pequeño" y sin escala presentan una sincronización global más eficiente, además, se evidencian avances significativos en el análisis de redes temporales y ponderadas, que permiten una mejor comprensión de cómo las redes responden a condiciones cambiantes y cómo los sistemas complejos pueden adaptarse a nuevas circunstancias. Finalmente, la integración de enfoques innovadores, como las redes neuronales convolucionales, proporciona nuevas perspectivas para modelar la evolución de las redes. Sin embargo, persisten desafíos en la comprensión completa de la robustez de control y la adaptabilidad de estos sistemas, lo que subraya la necesidad de continuar desarrollando herramientas analíticas y combinando modelos teóricos con enfoques empíricos para abordar eficazmente los desafíos asociados con las redes complejas en el contexto digital.