D64 Caractérisation des flux d'informations

Topique

Cette même caractérisation des flux d'information au sein d'une colonie utilise généralement la théorie de l'information de Shannon, qui établit déjà un autre modèle de ce système, précisément pour quantifier la manière dont chaque individu de cette colonie communique avec les autres et la manière dont cette information circule dans toute la colonie.

Cette même entropie de Shannon de la colonie mesure, quant à elle, la diversité finale de ses états comportementaux : une colonie où tous les individus effectuent la même tâche présente une entropie considérablement faible, tandis qu'une colonie où les tâches sont réparties de manière équilibrée entre ses individus présente une entropie considérablement élevée. Cette même information mutuelle, qu'un autre modèle de cet ensemble établit entre deux individus de cette colonie, quantifie, pour sa part, dans quelle mesure la connaissance de l'état final de l'autre individu de cette paire réduit l'incertitude finale quant à l'état d'un individu donné : une paire d'individus présentant une information mutuelle considérablement élevée est, par conséquent, fortement coordonnée au sein de cette même colonie.

Ce même transfert d'entropie entre deux individus de cette colonie est, en revanche, à la fois asymétrique et causal : ce transfert mesure donc si l'état passé final d'un individu réduit l'incertitude finale concernant l'état futur de l'autre, au-delà de ce que réduit déjà l'état passé de ce dernier, et ce, conformément à la causalité de Granger exprimée en termes d'entropie. Le fait que ce transfert d'entropie d'un individu à l'autre au sein de cette colonie soit encore plus important signifie que, par conséquent, l'influence finale du premier individu sur le second est également plus grande.

Ce même réseau de contacts au sein de cette colonie modélise sa propre structure sociale finale : un individu possédant un nombre considérable de contacts au sein de cette colonie est donc crucial pour la propagation finale de cette information à travers toute la colonie. Le fait que cet individu accumule encore plus de contacts signifie que, par conséquent, son rôle critique dans cette propagation de l'information est encore plus grand.

Ce même réseau de contacts au sein de cette colonie, à son tour, modélise sa propre structure sociale finale : un individu possédant un nombre considérable de contacts au sein de cette colonie est donc crucial pour la propagation finale de cette information. Par conséquent, ce modèle, avec son flux initial d'information à travers une colonie, permet de mesurer l'efficacité finale de ce réseau de contacts, c'est-à-dire la vitesse à laquelle un signal se propage d'un individu à un autre au sein de cette même colonie. Ainsi, un réseau de type « petit monde » atteint une efficacité considérablement élevée avec un nombre relativement restreint de contacts. Le fait que le réseau de contacts de cette colonie soit encore plus proche de cette structure de petit monde accroît d'autant plus l'efficacité finale du flux d'information dans toute la colonie.

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