社会的组织方式影响着不同的现象，从信息的传播到传染病的传播。我们通过社会和交通网络彼此建立的联系越多，就越容易传播。为了研究复杂系统(如社会)的动态，我们可以从现实世界的数据中推断出这些网络——其中代表个体的节点通过线路连接起来。然而，这些网络通常很大、很密集，操作起来很麻烦。

在之前的工作中，Luís M. Rocha在Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC)的小组发现了一种通过提取主干来简化网络的方法。这种方法背后的原理非常简单:它找到到达网络中每个其他点的最短路径，并删除冗余的备选方案。但是我们如何找到这些更短的路径呢?IGC的博士后Rion B. Correia解释说:“在我们生活的三维世界中，我们习惯于用最短路径来思考，例如，如何通过最短/最快的可能路线从家到公司。但在多维系统(增加交通、多种交通方式和道路建设)中，最短路径不一定是两点之间的直接路径”。即使从A到B有无数种路径，通过这种方法，研究人员可以专注于最重要的路径。从那时起，研究人员将其应用于研究各种各样的网络，从基因相互作用到大脑中的基本通信途径。

现在，该团队通过在真实的人类接触中测试，将这种方法提升到了一个全新的水平。为此，他们使用了以前记录的近3000个人之间的联系，这些人使用可穿戴的接近传感器，在各种社会环境中，包括学校、医院和艺术展览。然后，他们将这些联系数据转化为社交网络，其中的链接代表人们在一起度过的时间。

研究人员得出的结论是，社会联系网络的骨干非常小。这项研究的第一作者里恩解释说:“这意味着人类社会中的许多联系是多余的。”令人惊讶的是，由于人们倾向于聚集在群体中，这种骨干仍然保留了社区结构。它比其他方法做得更好。

骨干网减少到原来网络的6-20%，使人们更容易理解社区如何组织和研究简单的传输动力学。在这项研究中，研究人员证明了脊骨是一个可靠的工具，可以解释病毒感染等过程如何在人群中传播，以及确定最相关的社会接触来阻止传染。但社会系统支柱的含义远远超出了流行病学的范畴。“最近的大流行表明，我们的社会生活和整体公共卫生在很大程度上依赖于从微小病原体分子网络到所有交通、健康、经济、生态和治理网络的跨尺度相互作用”，Luís强调说。“我们对主干的基础研究为研究将最微小的病毒与最强大的经济体联系起来的网络增加了另一种工具。只有通过对这些系统如何相互作用的基本理解，我们才能解决这些21世纪的问题”，他总结道。

这项研究是由研究所Gulbenkian de Ciência (IGC)与纽约州立大学宾汉姆顿，艾克斯马赛大学，Université de Toulon, CNRS, CPT，图灵生命系统中心，法国合作开发的，部分资金由美国国立卫生研究院，国家医学图书馆计划，Funda??o para a Ciência ea Tecnologia，国家研究机构(ANR)，富布赖特委员会奖学金(LMR)和CAPES基金会奖学金资助。

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Contact networks have small metric backbones that maintain community structure and are primary transmission subgraphs