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Una Red Compleja es la representación en lenguaje de grafos de un Sistema Complejo. Esta puede ser construida únicamente al conocer los nodos y enlaces que definen el sistema a estudiar. En este proyecto se propone un modelo físico como alternativa para la reconstrucción de redes complejas a partir del conocimiento nulo de estos enlaces. Específicamente se enfoca en redes propias de sistemas sociales dinámicos: Partidos de Fútbol. Se introduce una combinación de condiciones espacio-temporales que actúan sobre el seguimiento de visión artificial de los jugadores, con el fin de identificar las interacciones base en el sistema: Los pases. La principal novedad de este modelo se basa entonces en dicha reconstrucción de la red con base únicamente en la evolución de las interacciones entre los agentes del sistema, metodología que hasta la fecha no se encuentra en la literatura. Se usan diferentes métodos para estimar la eficiencia del modelo propuesto, como lo son: La curva de Característica Operativa del Receptor (curva ROC), El evalúo de distancia Euclidiana, La divergencia de Jensen-Shannon y Coeficientes propios de la teoría de redes (Shortest Path y Clustering). Al implementar el modelo creado se recupera un promedio de pases reales mayor al 90%, se obtiene dentro del espacio de configuración una zona tentativa a captura de falsos-positivos, y se genera una combinación de parámetros óptimos bajo los cuales la reconstrucción de la red presenta alta similitud estadística en el comportamiento real del sistema deportivo. Estos resultados avalan en una primera instancia el funcionamiento del modelo físico creado. Finalmente, este proyecto abre una ventana no solo a una nueva alternativa de generación de redes complejas, sino a una nueva metodología para la identificación de los enlaces que definen la interacción entre los agentes del sistema.
