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Un científico encuentra un algoritmo de tipo PageRank de la década de 1940
El algoritmo de PageRank es una parte clave del método de Google para clasificar las páginas web en los resultados de búsqueda. Utiliza la red de enlaces entre páginas web para determinar su valor y, como es sabido, juzga que una página es importante si está vinculada por otras páginas importantes.
Una característica crucial de esta idea es que requiere un enfoque iterativo para reevaluar constantemente el valor de una página a medida que varía la importancia de otras. Desde entonces, los algoritmos de clasificación iterativa se han convertido en una parte importante de la teoría de redes.
PageRank fue desarrollado en 1998 por los fundadores de Google, Sergey Brin y Larry Page, y su impacto ha sido tal que es fácil olvidar que el enfoque no era del todo novedoso. Massimo Franceschet de la Universidad de Udine en Italia señala que la idea se ha explotado con éxito varias veces en la ciencia del siglo XX, incluso antes de que nacieran Brin y Page. Hoy, presenta una breve historia de algoritmos de clasificación iterativos y traza su evolución antes de la aparición de Google.
Comienza en orden cronológico inverso con el trabajo de Jon Kleinberg, un científico informático de la Universidad de Cornell, que desarrolló un enfoque casi idéntico al PageRank, solo unos años antes. Brin y Page incluso hacen referencia a su trabajo en su famoso artículo que presenta PageRank.
Kleinberg llamó a su algoritmo Búsqueda de tema inducida por hipertexto o HITS y trataba las páginas web como centros y autoridades. Usó la definición circular de que las autoridades son páginas a las que apuntan los hubs y los hubs son páginas que apuntan a las autoridades y requieren un enfoque iterativo para resolver.
En los embriagadores días del boom de las puntocom a finales del siglo XX, antes de que Google tuviera tanto éxito, el trabajo de Kleinberg recibió una considerable cobertura mediática.
Franceschet también examina el trabajo de Gabriel Pinski y Francis Narin, quienes desarrollaron una forma de clasificar las revistas. Su regla era que una revista es importante si es citada por otras revistas importantes. Al igual que PageRank y HITS, esto requiere un método iterativo para explotar la estructura de enlaces entre revistas para llegar a una clasificación.
Sin embargo, mucho antes de esto, Charles H Hubbell de la Universidad de Califronia, Santa Bárbara, estaba analizando las redes sociales de manera similar. En 1965, publicó una técnica para determinar la importancia de los individuos en función de la importancia de las personas que los respaldan. Esto nuevamente tiene la definición circular característica y la solución iterativa. Hubbell es reconocido por muchos, incluido Kleinberg, como pionero en la teoría de clasificación iterativa.
Pero la gran sorpresa es el descubrimiento de Franceschet de un precursor incluso anterior de PageRank en el trabajo del economista de Harvard Wassily Leontief. En 1941, Leontief publicó un artículo en el que divide la economía de un país en sectores que se suministran y reciben recursos entre sí, aunque no en igual medida. Una pregunta importante es: ¿cuál es el valor de cada sector cuando están tan estrechamente integrados? La respuesta de Leontief fue desarrollar un método iterativo de valoración de cada sector en función de la importancia de los sectores que lo abastecen. ¿Suena familiar? En 1973, Leontief recibió el Premio Nobel de Economía por este trabajo.
Lo que está claro es que las ideas detrás de PageRank tienen una historia venerable, pero la sorpresa es que se remontan al menos a la década de 1940. Será interesante ver si alguien puede encontrar un trabajo similar anterior a este.
Ref: arxiv.org/abs/1002.2858 : PageRank: Párate sobre los hombros de los gigantes