Complexity es una empresa de carácter tecnológico fundada en 2013 a partir de la colaboración entre profesores e investigadores de varias universidades con un denominador común: el estudio de la complejidad y sus aplicaciones en la sociedad del siglo XXI.
Complexity elabora estudios adaptados a las necesidades específicas de cada empresa, se encarga de la formación de profesionales en la disciplina de las redes complejas y ofreces productos y software para el análisis y seguimiento.
El objetivo principal de Complexity es trasladar y adaptar los últimos avances científicos en el análisis de redes complejas (sociales, empresariales o tecnológicas) a problemas reales, con datos reales y con resultados reales, utilizando la metodología más innovadora.
Nuestra experiencia profesional nos demuestra que es posible incrementar exponencialmente el análisis de datos relacionados con el entorno de trabajo de las empresas, obteniendo información de gran utilidad que escapa a los análisis clásicos.
¿Quiénes son los profesionales de referencia en mi sector? ¿cómo medir y cuantificar su influencia? ¿cómo se organizan entre ellos? ¿cual es su red de influencia real y su alcance? ¿puedo detectar líderes emergentes antes de que lo sean?
¿Cómo se organiza mi entorno social? ¿quién colabora con quién y que consecuencias tiene? ¿cómo se dividen en grupos ? ¿quiénes son los profesionales más colaborativos? ¿cómo fluye realmente la información dentro de mi organización?
¿Qué opinión tienen los usuarios sobre mi empresa? ¿qué impacto estoy teniendo respecto a mis competidores? ¿cómo se organiza la red de opinión sobre mi empresa? ¿qué agentes son más influyentes en la opinión sobre mi empresa?
¿Qué es la ciencia de las redes y en qué se basa? ¿cómo puedo sacar partido de las redes (colaboración, influencia, usuarios,...) que se organizan alrededor de mi empresa? ¿cómo debo analizar y visualizar los datos? ¿qué conclusiones puedo extraer?
La detección de líderes de opinión se ha convertido en una herramienta imprescindible en un entorno donde es fundamental minimizar costes y tiempo de trabajo. La teoría de Redes Complejas ha demostrado que para hacer llegar información a un colectivo social (clientes, médicos, empresas...) es mucho más eficiente detectar y contactar a los líderes de opinión que el tradicional método de abordar a un porcentaje representativo de dicho colectivo elegido al azar. Los métodos de publicidad están cambiando, y la elección del target más adecuado para nuestros propósitos puede suponer la diferencia entre el éxito y el fracaso de un proyecto.
Concretamente, el análisis de redes complejas permite la identificación de Líderes de Influencia o Key Opinion Leaders (KOL) y la cuantificación de su red de influencia, y con ello podremos responder a las siguientes cuestiones: ¿Qué profesionales de un determinado campo son los más activos? ¿Cuáles de ellos son los más influyentes? ¿Qué tipo de influencia ejercen sobre su entorno? ¿Cuáles son los líderes emergentes y cuáles se hallan ya en decadencia?
Una de las aplicaciones más relevantes del estudio de redes de colaboración es el análisis y optimización del funcionamiento interno de una empresa. En una empresa suficientemente extensa, la óptica basada en las Redes Complejas permite describir con precisión las interrelaciones profesionales entre sus miembros. La finalidad última puede ser: A) Analizar y mejorar las posibles conexiones que existan entre empleados para optimizar el flujo de información y conocimiento, subsanando así sus posibles deficiencias; B) Detectar a los profesionales mejor conectados y más influyentes de la empresa; C) Estudiar qué departamentos están mejor organizados desde la perspectiva de la transmisión de información, con el fin de proyectar sus cualidades en otras partes de la empresa; D) Análisis y optimización de la relación de su empresa con una red profesional.
Otra aplicación importante del estudio de redes de colaboración, en este caso en el ámbito de la salud, es el análisis de la red de colaboraciones científicas obtenida de PubMed. Las base de datos Medline, y su herramienta on-line PubMed, con sus 24 millones de entradas, es el repositorio de artículos biomédicos más grande del mundo. En el presente proyecto utilizamos esta base de datos para estudiar la red de colaboraciones científicas más grande jamás creada. De esta forma, obtenemos una red social que nos permite saber qué médicos y científicos son los líderes de sus respectivos campos por temática, país, fecha, etc. De cada investigador podremos obtener su número total de publicaciones, número total de coautores, la relevancia de sus colegas, la posición del investigador en varios rankings de calidad que le posicionen con respecto al resto de colegas, y la evolución temporal de todos estos datos. Y todo esto sin necesidad de realizar costosas técnicas de recopilación de información (por ejemplo, encuestas).
Tener una idea clara y precisa de lo que el análisis de Redes Complejas puede aportar al funcionamiento de un colectivo es cada vez más importante para sobrevivir en un entorno interconectado y cambiante como el que nos rodea. Por esta razón, cada vez son más las empresas que nos solicitan cursos introductorios en este campo, y de hecho regularmente impartimos cursos de formación a la medida del cliente. La temática es muy variada, pero hasta ahora se ha centrado en las redes complejas y sus implicaciones en la empresa, la salud y la educación. Algunos de los temas de nuestras presentaciones son:
Módulo A) Fundamentos de las redes complejas.
ANÁLISIS DE REDES SOCIALES
"Comprendiendo las redes sociales: ¿cómo? ¿cuándo? y ¿por qué?"
Mediante el análisis de redes sociales abiertas tales como Twitter, podemos medir la actividad de la sociedad internauta alrededor de un tema concreto (productos, patologías, empresa...) De esta forma, nos será posible identificar, contactar y seguir a aquellos usuarios más influyentes dentro de la red social en un tema concreto, o construir las redes de influencia y analizar cómo la información se transmite entre los usuarios. Esto lo llevaremos a cabo creando la red de interacción entre usuarios en base a los retweets o mensajes intercambiados entre ellos, lo que nos permitirá identificar los hubs (usuarios mejor conectados) de la red, cuantificar la influencia de los nodos (usuarios), tanto a corto como a largo alcance, y detectar comunidades o grupos de usuarios influyentes que, a su vez, están fuertemente conectados (lobbies).
En definitiva, el estudio de las redes sociales será especialmente útil cuando se requiere medir la influencia que va a tener una campaña o actividad, tal como un curso, un congreso o una promoción, así como cuando se desea realizar el seguimiento de la opinión de los usuarios sobre una empresa o marca y su competencia.