If you did this right, it should be the case that all of these edge boxes are checked off,
and you ended up with an actor.
Now--this is the magic trick part--I'm going to tell you which actor you ended up with.
The answer is Kevin Bacon. Ta da! Pretty neat, huh? Let's try it.
I'm going to follow maybe a different path than you did, but I'm going to do my best to try it.
Just to try to thwart this, maybe I'll do directly to Kevin Bacon.
I'll visit this edge. Now I'm at Kevin Bacon.
I go to Dustin Hoffman.
I go to Susan Saradon. I go to Julia Roberts.
I can't go do Kevin Bacon now, because I'll be at a dead end.
I visited all the other edges that have gone through Kevin Bacon,
so I'll go to Dustin Hoffam to Robert Deniro to Meryle Streep again
to Ann Hathaway back to Julia Roberts, and now I can go to Kevin Bacon and be done.
It may or may not have been the same path that you followed,
but I did end up at Kevin Bacon.
You can try this a couple different ways, and you'll see that you'll always end up with Kevin Bacon.
So that's our magic trick.
This example illustrates two things that are central to this course.
The first is the idea of a social network.
We often think of social networks as being particular websites that exist these days,
but really what a social network is is connections between individuals
that capture relationships between them.
These days, of course, they ubiquity and scope of social network data is exploding.
Clever computer software is needed to reveal interesting patterns
and answer important questions about this data.
It's a really neat area.
The second focus of this course is on the magic of algorithms.
Algorithms are just how we organize computations to solve a particular problem.
Some algorithms are really straightforward,
but other algorithms take advantage of subtle mathematical properties
to quickly and accurately provide an answer.
Those are the ones that feel like magic.
With that said, now I'm going to try to tell you how this trick actually worked
and what it tells us about these kinds of structures.
Let me first point out that this kind of structure where you've got a set of circles and lines
connecting between them is what we in computer science and discrete math call graph.
In this particular graph, the actors are playing the role of nodes, sometimes called vertices.
And the movies are playing the role of edges or links.
I'll probably mostly say "nodes" and "edges,"
which kind of mixes a metaphor, but that's how I'm used to saying it.
We can also talk about the degree of a node in a network.
For example, this Dustin Hoffman node here is a node in the network.
It's got degree 4 because there are 4 edges coming out of it--1, 2, 3, 4.
Si lo hiciste correctamente, todas estas casillas en las aristas deberían estar marcadas,
y se debería haber finalizado con un actor.
Ahora -- esta es la parte del truco de magia -- te diré cuál es el actor con el que se finaliza.
La respuesta es Kevin Bacon. ¡Ta da! Impresionante, ¿no? Voy a intentarlo.
Probablemente seguiré un camino diferente al que recorriste, pero voy a poner mi mejor empeño en lograrlo.
Sólo por intentar que esto se frustre, iré directamente hacia Kevin Bacon.
Voy a recorrer esta arista. Ahora estoy en Kevin Bacon.
Voy a Dustin Hoffman.
Voy a Susan Saradon. Voy a Julia Roberts.
No puedo ir hacia Kevin Bacon ahora, porque voy a estar en un callejón sin salida.
Ya recorrí todas las otras aristas que pasan por Kevin Bacon,
así que voy a ir a Dustin Hoffman, a Robert Deniro, a Meryle Streep de nuevo,
a Ann Hathaway, nuevamente a Julia Roberts, y ahora puedo ir a Kevin Bacon y terminar.
Puede o no haber sido el mismo camino que tú has seguido,
pero finalicé en Kevin Bacon.
Puedes probar algunos caminos diferentes, y verás que siempre terminas en Kevin Bacon.
Así que ese es nuestro truco de magia.
Este ejemplo ilustra dos cosas que son fundamentales para este curso.
La primera es la idea de una red social.
A menudo pensamos en las redes sociales como páginas web que existen en estos días,
pero en realidad una red social se trata de las conexiones entre los individuos
que capturan las relaciones entre ellos.
En estos días, por supuesto, la ubicuidad y alcance de los datos de redes sociales se está disparando.
Se necesita software inteligente para revelar patrones interesantes
y responder a preguntas importantes sobre estos datos.
Es una área realmente linda.
El segundo objetivo de este curso es la magia de los algoritmos.
Los algoritmos consisten en la forma de organizar los cálculos para resolver un problema en particular.
Algunos algoritmos son realmente sencillos,
pero otros algoritmos aprovechan sutiles propiedades matemáticas
para proporcionar una rápida y precisa respuesta.
Esos son los que se sienten como magia.
Dicho esto, voy a tratar de contarles cómo funciona realmente este truco
y lo que nos dice acerca de este tipo de estructuras.
Permítanme seńalar que este tipo de estructura en la que se tiene un conjunto de círculos y líneas
de conexión entre ellos es lo que en ciencias de la computación y matemática discreta se denomina grafos.
En este grafo en particular, los actores juegan el papel de nodos, a veces llamados vértices.
Y las películas están jugando el papel de aristas o enlaces.
Normalmente los llamaré "nodos" y "aristas",
lo cual es como una metáfora, pero es así como estoy acostumbrado a llamarlos.
También podemos hablar del grado de un nodo en una red.
Por ejemplo, este nodo Dustin Hoffman es un nodo en la red.
Tiene grado 4, porque hay 4 aristas que salen de él - 1, 2, 3, 4.
正しくできていればすべてのボックスにチェックが入り
ある俳優にたどり着くはずです
終点の俳優を当ててみせます
答えはケヴィン・ベーコンです 実際にやってみましょう
できるだけ皆さんとは違うパスをたどりたいと思います
まずはケヴィン･ベーコンへ
通った線はチェックをして
次はダスティン･ホフマンへ
スーザン･サランドン、ジュリア･ロバーツ
ここでケヴィン･ベーコンに進んだら行き止まりです
彼から出ている他の線は通過済みなので
次はダスティン･ホフマンに進みます そこからロバート･デ･ニーロ、メリル･ストリープへ
アン･ハサウェイからジュリア･ロバーツ そしてケヴィン･ベーコンに行けば完成です
あなたが通ったパスとは違うかもしれませんが
ケヴィン･ベーコンにたどり着きました
他のパスでも常に終点はケヴィン･ベーコンです
これが魔法のトリックです
このコースには2つの主題があり
1つ目はソーシャルネットワークです
ソーシャルネットワークというと 特定のWebサイトのことと
考えがちですが正しくは個人のつながりを
客観的に捉えたもののことなのです
昨今ソーシャルネットワークのデータの偏在性と その領域は急激に拡大しています
このデータを分析し活用するための ソフトウェアが求められています
これは非常に興味深い分野です
2つ目はアルゴリズムの魔法です
アルゴリズムとは問題解決のための計算方法のことです
シンプルなアルゴリズムもありますが
素早くかつ正確な答えを出すために
数学を用いた緻密なアルゴリズムもあります
後者がアルゴリズムの魔法です
ではここで先ほどのトリックの種明かしと
この図から分かることを解説します
このような丸と丸同士を結ぶ 線から成る図を離散数学と
コンピュータ･サイエンスではグラフと呼びます
このグラフでは俳優をノードまたは頂点と呼び
映画を表す線をエッジまたはリンクと呼びます
私は主にノードやエッジと呼びます
こちらの方が呼び慣れているからです
ノードの次数についても説明しておきます
ダスティン･ホフマンのノードはここにありますが
このノードの次数は4です なぜなら4本のエッジが出ているからです