[ca] La predicció de 'links' o enllaços en xarxes complexes és un problema de molta importància, degut a la utilitat pràctica que implica. La capacitat de predir enllaços correctament en una xarxa és, però, també una conseqüència directa de la comprensió del funcionament i de les dinàmiques del sistema que s'estudia. En aquesta tesi doctoral, s'explora el problema de la predicció interpretable d'enllaços en xarxes complexes. En particular, l'anàlisi es centra en xarxes bipartides amb diferents tipus d'enllaços, degut a la seva presència en multitud de sistemes socials i naturals, així com a la seva capacitat d'analitzar diferents tipus d'interaccions. En aquest sentit, es presenta una família de models amb els quals és possible fer prediccions interpretables d'enllaços en aquest tipus de xarxes. Posteriorment, aquests models s'apliquen a dos problemes de diferents disciplines. En primer lloc, considerem un experiment social en el que un grup nombrós de persones pren decisions estratègiques en el context de la teoria de jocs. Observem que és possible agrupar les persones segons el seu comportament coŀlectiu a l'hora de prendre decisions. En funció d'aquests grups, podem predir correctament aproximadament el 75% de les decisions. En segon lloc, s'estudia un problema de microbiota intestinal humana en el que tenim mostres microbials d'un nombre elevat de pacients. De manera anàloga al problema anterior, intentem trobar grups de pacients basant-nos en les similituds del seus perfils microbials. D'acord amb aquests grups, aconseguim predir al voltant d'un 80% de les abundàncies. En conclusió, es demostra que és possible aplicar aquesta família de mètodes a problemes molt diferents, de tal manera que podem construir models predictius i interpretables, basats en la capacitat d'identificar grups o comunitats de nodes, així com de monitoritzar les interaccions entre aquestes comunitats.

[es] La predicción de 'links' o enlaces en redes complejas es un problema de suma importancia debido a la utilidad práctica que comporta. Sin embargo, la capacidad de predecir links correctamente en una red, es también la consecuencia de la comprensión del funcionamiento y las dinámicas del sistema que se estudia. En esta tesis, exploramos el problema de la predicción interpretable de links en redes complejas. En particular, nos centramos en redes bipartidas con varios tipos de links, debido a su ubicuidad en multitud de sistemas sociales y naturales, así como a la riqueza formal que aportan a nivel de las interacciones. A tal efecto, presentamos una familia de modelos con los que es posible hacer predicciones de links interpretables en dichas redes y la aplicamos a dos problemas de diferentes campos. En primer lugar, consideramos un experimento social en el que un grupo numeroso de personas toma decisiones estratégicas en el contexto de la teoría de juegos. Observamos que podemos agrupar a las personas por su comportamiento colectivo a la hora de tomar decisiones y que, en base a esos grupos, podemos predecir correctamente el 75% de las decisiones aproximadamente. En segundo lugar, estudiamos un problema de microbiota intestinal humana en el que tenemos muestras microbiales de un número elevado de pacientes. De manera análoga al problema anterior, intentamos encontrar grupos de pacientes por las similitudes en sus perfiles microbiales y, sobre esa base, predecir las abundancias de las diferentes especies de microbios. Conseguimos predecir aproximadamente un 80% de las abundancias. En definitiva, demostramos que es posible aplicar nuestros métodos a problemas muy diferentes, de tal manera que podemos construir modelos predictivos e interpretables, basados en la capacidad de identificar grupos o comunidades de nodos, así como de monitorizar las interacciones entre dichas comunidades.