Existen varios estudios en los que se establece que los flujos observados de microposts generados por redes sociales de microblogging (por ejemplo, Twitter) se caracterizan por un comportamiento tipo avalancha. Las series temporales de microposts que representan dichos flujos son series temporales con una distribución de ley de potencia, con ruido 1/f y memoria larga. A pesar de esto, no existen estudios dedicados a la detección y análisis del estado crítico autoorganizado, la fase subcrítica y la fase supercrítica. El presente artículo está dedicado a la detección e investigación de dichos estados y fases críticas. Se propone un algoritmo que permitió detectar fases críticas y condiciones críticas en Twitter, basado en el análisis de series temporales de retweets correspondientes a los tres debates de las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016, como el debate más popular en la historia de América, que recopiló 84 millones de visualizaciones en vivo.

Estudiamos la sincronización de redes complejas utilizando información de muestreo de eventos. Los nodos de la red están conectados con comunicación activada por eventos a través de acoplamientos múltiples. Los acoplamientos se dividen en varios canales. No todos los canales están conectados. Solo una parte de los estados de cada nodo puede ser comunicada por los canales. Se diseña un detector de eventos para cada canal para determinar de forma independiente los momentos de muestreo. Los acoplamientos de la red son parciales y activados por eventos. Ambas características hacen que se pueda utilizar menos información para la sincronización. También se diseñan controladores de fijación basados en la información muestreada. Al establecer una función de Lyapunov dependiente del tiempo y utilizando una condición de evento eficiente, derivamos criterios menos conservadores para la sincronización de redes complejas. Finalmente, la efectividad de nuestros resultados principales se verifica mediante un ejemplo ilustrativo, y también se presentan comparaciones para mostrar cuánto se puede reducir el conservadurismo.