Jordán Ferenc az MTA Duna-kutató Intézetének tudományos tanácsadója. Néhány éve tért haza Olaszországból: a Microsoft Research trentói kutatóintézetében dolgozott. Az NKFIH 2015 szeptemberétől támogatja „Trofikus hálózatok összehasonlító dinamikai elemzése” című projektjét.

Előadás közben, Tajvanon

Jó tíz évvel ezelőtt Barabási Albert-László azt prognosztizálta, hogy „a következő húsz év biológiája a hálózat biológiája lesz”. Persze, a biológusok nem csak most rajzolnak fel hálózatokat, az elemzésük mégis az utóbbi években terjedhetett el. Ön milyen hálózatokkal dolgozik?

A biológia különböző területein más-más időben, de már nagyon régen megjelentek a hálózatok. Az ökológusok legalább 1913 óta tanulmányozzák a táplálékhálózatokat; az 1960-as években kezdtek el metabolikus hálózatokat készíteni. A legtöbb problémát már régen megfogalmazták és a legtöbb módszertani eszköz is régóta elérhető. Most az az igazi újdonság, hogy a hálózatkutató napi kapcsolatban áll a terepi emberekkel, akik folyamatosan, szinte futószalagon küldik neki az adatokat, amelyeket rögtön feldolgozhat. Bioinformatikai adatbázisok és modern szoftverek segítik a munkát. Régen hosszú évekig kellett bíbelődni egy hálózattal. Arra nem is lehetett gondolni, hogy több hálózatuk legyen, ma már közel ötszáz táplálékhálózat elérhető. Úgy érzem, az elmúlt tíz évben inkább mennyiségi áttörést éltünk át.

Az is fontos, hogy sokféle hálózattal dolgozhatunk egyszerre. Én például foglalkozom a táplálkozási hálózatokkal, amelyek ökológiai rendszereket írnak le (mi mit eszik), a társas állatok csoportszerkezetével (az egyedek közötti kapcsolatokkal) és fehérje-fehérje hálózatokkal. Ez azért nagyon izgalmas, mert a különböző típusú hálózatokat, adatokat vizsgálva kiderülhet, hogy néha meglepőek a hasonlatosságok, vagy egy bizonyos kérdés az egyik esetben irreleváns, a másikban viszont központi szerepet tölt be. A nagyobb spektrum miatt a módszertanban is jobban tájékozódik az ember: látja, hogy melyik a legelőnyösebb módszer egy adott kutatásban, mit tanulhat egy ökológus a molekuláris biológustól, vagy egy gyógyszertervező egy ökológustól, vagy mindketten egy szociológustól. De nem csak módszertani szempontból érdekesek ezek az átjárások: a saját lényegi kérdéseink sokszor egy másik tudományterület cikkeit olvasva merülnek fel.

Az emberi társas kapcsolathálózatok szociológiai kutatása rengeteg jó kérdést és módszert adott a molekuláris biológusok és az ökológusok kezébe. Ennek hasznát a fizikusok is élvezik, mert ők is szeretnek megfürdeni a biológiai adatokban. Ha jól működik egy kooperáció, jól van összerakva egy kis kutatócsoport, akkor a lehető legkülönbözőbb emberek dolgoznak egymással. Rengeteget lehet így tanulni – mert az a probléma, sok más tudományterületen is, hogy bőven eleget tudunk a részletekről, de képtelenek vagyunk összekapcsolni a részeket, illetve nem is tudjuk, hogy mit tud a másik.

Ha külföldön tartok előadást egy bizonyos témában, szánt szándékkal belegázolok más témákba is, és a hallgatóság majdnem mindig ezt élvezi a legjobban. Ha a táplálékhálózatokról kell beszélnem, előveszem az állatok kapcsolathálózatait is. Ha azért hívnak, hogy az állatokról beszéljek, akkor a fehérjehálózatokat is szóba hozom. Az emberek hihetetlenül fogékonyak a „másfajta” tudásra, mégis mindenki azt hiszi, hogy egyetlen területről szabad csak beszélnie, különben megharagszanak a specialisták. Egyáltalán nem így van. Mindig széles palettát kell felkínálni – a hallgatóságon látszik, hogy mi érdekli.

Visszatérve a hálózatokra: nagyon fontos, hogy az ember lássa a hálózatok sokféleségét. Mondok egy példát. A szociológusok egyik első kérdése az volt a hálózatkutatásban, hogy ki van az emberi kapcsolathálózat közepén, ki a sztár a hálózatban; mondjuk, ki egy osztályközösség legfontosabb szereplője. Ez körülbelül harminc-negyven év késéssel érkezett meg az ökológiába. Amikor azt nézzük meg, hogy ki van egy táplálkozási hálózat közepén, ki felelős a leginkább azért, hogy a táplálkozási kapcsolatok működjenek, ugyanazt a problémát vesszük elő. Nyilván kicsit más módszereket kell használni, kicsit különbözik a két hálózat, de a lényeg ugyanaz.

Egy alaszkai öböl táplálékhálózata. A nagyobb képek a rendszer szimulált működése szempontjából fontosabb állatcsoportokat jelzik

A 2005-ös londoni metrós terrortámadások idején ökológiai módszerekkel gyorsan kiszámoltam, hogy miért éppen azokat az állomásokat választhatták ki a merénylők, amelyeket megtámadtak. Írtam egy cikket, és a biztonsági szakértők érdekesnek találták, mert kíváncsiak voltak, hogy mit gondol egy ökológus a metróhálózatukról. A biztonsági szakember ezt a kérdést teheti fel: hogyan lehet a legjobban megtámadni egy hálózatot, és hogyan tudok ez ellen védekezni? Ugyanez a kérdés egy táplálékhálózat esetében így jelenik meg: hol léphet be egy invazív faj egy olyan közösségbe, amely már kialakította a kölcsönhatási hálózatát? Végig kell gondolni, hol tud belépni és hol nem, tehát milyen hálózati pozíciót tud elfoglalni és milyet nem, milyen hatással jár a belépése. Ezeket nyilvánvalóan nem tudjuk előre megmondani: az ökológiában a predikció szintje alacsony. Utólag mindig sokkal okosabbak vagyunk… De nagyon érdekes ilyeneken gondolkozni, megpróbálni prediktív modelleket kidolgozni akkor is, ha tudjuk, hogy nem lesznek pontosak, mert közben rengeteg tudást szerzünk, és rendszerezzük a tudásunkat.

A FAO-ban készítenek olyan, tengeri halászati adatokon alapuló táplálékhálózat-modelleket, amelyek megmondják, hány hering lesz öt év múlva, mennyi tonhal lesz tíz év múlva. Senki sem tudja, hogy pontosan hány tonna hering lesz 2021-ben az Atlanti-óceánban, de szeretnénk egyre pontosabban megbecsülni. Engem is érdekel ez a terület: megpróbáljuk előre jelezni a túlhalászás hatását. Feltesszük például, hogy egy tengeri ökoszisztémában van ötvenféle hal, és megpróbálunk úgy különbséget tenni köztük, hogy egyenként kiemeljük őket a hálózatból, majd megnézzük, melyik eltávolításának lesz a legkevésbé rossz, és melyiknek a legrosszabb hatása. Ilyen módon a modellezés valamilyen prioritási rangsort állít fel, amiből kiderülhet, hogy melyik halra érdemes a legjobban vigyázni. A természetvédelemnek ezt kellene alaposan megértenie: egy-egy faj védelméről nem egyenként célszerű dönteni, mert a fajok együtt élnek egy közösségben.

A hálózatos gondolkodás tehát a természetvédelem számára is abszolút fontos lenne. Ebből lehet megérteni, hogy egy faj értékét nem a gazdasági vagy az esztétikai meggondolások adják meg, hanem az, hiányozni fog a rendszerből, ha eltűnik. A természetvédelem mindig próbál optimalizálni, mert nem lehet mindent megvédeni. Tegyük fel, hogy a mókus és a harkály közül az egyik kipusztul, a másik megmarad, és választani kell a kettő között. Melyik a fontosabb az erdőnek, a mókus vagy a harkály? Ez naiv és nagyon provokatív kérdés, de muszáj ilyenekről gondolkozni, még ha nem is tudjuk megválaszolni őket, mert ez a kérdés. El kell dönteni, hol vannak egy ökológiai rendszerben a legfontosabb elemek, a kulcspontok. A tengeri halászat esetében ugyanez a probléma.

Mi tehet nagyobb kárt, a halászat vagy egy új, invazív faj?

Az invazív fajok kutatása nagyon nehéz, mert csak azokról a fajokról vannak adataink, amelyek sikeresek voltak, és megvetették a lábukat. De rengeteg sikertelen invázió is van, és nagyon jó lenne tudni, hogy ezek miért nem sikerültek. A sikertelenség miatt nem is látjuk ezeket a próbálkozásokat. Az inváziót akkor érthetnénk meg igazán, ha tudnánk dokumentálni, hogy egy faj be akart férkőzni, de nem sikerült neki, és kipusztult. Miért nem volt sikeres? Amíg ezt nem tudjuk, nagyon nehéz megválaszolni a kérdést. Mi azt látjuk, amikor már befészkelte magát egy invazív faj, de egy helyi közösség sokszor csillapítja a hatását, ezért be tud illeszkedni. Ha nem tud beilleszkedni, akkor óriási lavinákat indíthat el.

A tengeri halászat nem lavinaszerűen hat, hanem szisztematikusan és tendenciózusan teszi tönkre az ökoszisztémákat – ahhoz talán könnyebb alkalmazkodni. Folyamatosan pusztítjuk például a tonhalat, a cápákat. Tehát a halászat folyamatos, nagyon erős zavaró hatás, az invázió inkább pontszerű.

Halászni viszont kell…

A mostani támogatott kutatásnak éppen az az egyik kérdése, hogy tudunk-e úgy több halat fogni, hogy kevesebb kárt okozzunk, mint eddig.

Egyre több ember él a Földön, jórészt a tenger mellett. Sok tengeri ökoszisztéma szörnyű állapotban van. Úgy szeretnénk egyre több halat enni, hogy közben megóvjuk az ökoszisztémákat. Ez látszólag lehetetlen, talán tényleg az. Mi fajkombinációk keresésével teszünk kísérletet a megoldásra. Ha egyszerre halászunk le két-három halfajt, akkor ugyan sokat halászunk, de a káros hatások kiolthatják egymást a hálózatban. Borzalmasan izgalmas lenne tudományos szempontból, ha sikerülne ilyen kombinációt találni, és ezt a kombinációt a tengeri halászatban is alkalmazhatnák. Az eredményt azonban nagyon óvatosan kellene kezelni, mert a döntéshozók esetleg azt szűrhetik le, hogy mindent nyugodtan kihalászhatunk egyszerre, mert a hatások majdcsak kioltják egymást valahogy. Az eredmények kommunikációja nagyobb kihívás lesz, mint a kutatás… De mégiscsak ezt szeretnénk elérni.

Amikor egy halra megállapítják a maximális fenntartható hozamot – ennyit lehet kihalászni –, mindig csak egyetlen fajt vesznek figyelembe. Ugyanaz a probléma, mint a természetvédelemben. Az egyik halról azt mondja egy bizottság, hogy jövőre kifoghatunk ötvenezer tonnát, a másikból pedig nyolcezret. Oké. De egyszerre nem nézik meg őket, pedig ezek a halak együtt élnek, és ha egyikből kifogok ötvenezer tonnát, a másikból már nem foghatok ki annyit, amennyit elterveztem. Mi megpróbáljuk egyszerre követni a hatásokat. Most már beindult a csoportom, dübörög a modellezés. Terepi adatbázisokból vesszük az adatokat, a tengerökológusoktól, és valóságos rendszerekben, különböző kombinációkban modellezzük a kihalást. A következőt próbáljuk megtalálni: van-e olyan tipikus elrendezése két fajnak egy nagy hálózatban, hogy ha ebben a hálózati pozícióban távolítjuk el őket, nagy valószínűséggel kioltja egymást a két eltávolítás hatása. Napi kapcsolatban állunk a legjobb tengerökológusokkal Nápolytól Vancouverig és Antofagasztától Triesztig – ez a legfontosabb. A számítógéppel mindent meg lehet etetni és előbb-utóbb jönnek a szépnek látszó eredmények. Mi viszont napi kapcsolatban vagyunk az adatok gazdáival, együtt találjuk ki, mit csináljunk. Hajnalban a tajvani kollégákkal, ebédidőben az olaszokkal, éjjel már a chileiekkel. Hála az Internetnek, aludni már nem is kell.

Hogyan következtetnek a hálózat szerkezetéből a rendszer viselkedésére?

Erre a kérdésre két szinten lehet válaszolni. Az egyik a hálózat egyes pontjainak, a másik pedig a hálózat egészének a szintje. Az első szinten az a kérdés, hogy ha én, mint pont, a hálózat közepén vagyok, tehát szerkezetileg fontos vagyok, mondhatom-e azt, hogy a működésben is én vagyok a legfontosabb. Ha például egy erdőben kiveszem a táplálékhálózat közepén lévő fajt, tényleg sokkal rosszabb hatást érek-e el, mintha egy tápláléklánc szélén levő fajt veszek ki. A fajok szintjén ez a kérdés: korrelál-e egymással a hálózati pozíció fontossága és a működésbeli fontosság?

A hálózat szintjén magát a hálózatot jellemezhetjük makroszkopikus tulajdonságokkal, mondjuk, a sűrűséggel, a hozzá tartozó ökoszisztémát pedig ökoszisztéma szintű tulajdonságokkal, mondjuk, a növényi produkcióval. Tehát ott ugyanazt a kérdést fel lehet tenni, csak akkor rendszer szintű viselkedés és rendszer szintű szerkezet közötti kapcsolatot keresünk. Például: nagyobb lesz-e az ökoszisztéma növényi produkciója, ha sűrű a hálózat?

Engem kicsit jobban érdekel a pontok szintje, tehát egy-egy faj megértése. Hogyan jósolható meg az alaposan leírt hálózati pozícióból egy faj működése? Konkrétan arra gondolok, hogy mekkora hatást vált ki a kihalása. Azt látjuk egyelőre, hogy a rengeteg szerkezeti mérőszám és a rengeteg viselkedésbeli, dinamikai mérőszám nagyon gyengén korrelál egymással. A fizikusok és a biológusok gyakran másképp ítélik meg ezt a kérdést. A fizikusok szerint törvények vannak, de persze mi zajosan látjuk őket. A biológusok meg azt mondják, hogy irtózatos zaj van, és talán valahol törvények is léteznek, csak segítsen valaki megtalálni őket. A fizikus- és a biológusközösség rengeteget segít egymásnak, de jól kitapinthatók ezek a „kulturális különbségek”. Ők megpróbálják megtalálni az általános törvényeket, és utána valahogy kezelik a zajt. A biológus azt mondja, először a változatosságot kell megértenünk, és csak utána a tipikus, átlagos viselkedést. Evolváló rendszerekről beszélünk, amelyek adaptábilisak, ehhez változatosságra van szükség – tehát ne azt keressük, hogy milyen egy tipikus hálózat, hanem azt, hogy milyen lehet és milyen nem lehet egy hálózat, egyáltalán mettől meddig terjedhet egy hálózati tulajdonság. Ha egy fizikus azt mondja, hogy valami 0,8, akkor mi azt mondjuk, hogy 0,6 és 0,9 közé eshet. Ugyanazokból az adatokból az ember egészen mást olvas ki. Nyilván mind a kettő fontos, és a kettőt össze kell illeszteni. De amikor a biológus egy hálózat működéséről beszél, akkor nem a tipikus működését írja le, hanem azt, hogy miféle működésekre lehet képes az a hálózat, hányféle szerkezetet vehet fel, hogyan teheti lehetővé az a sokféle szerkezet a sokféle működést. A variabilitás ebben a projektben és a többi munkám során is sokkal nagyobb szerepet kap, mint a matematikusok, mérnökök, fizikusok világában.

Hogy lehet kezelni a variabilitást?

Például úgy, hogy zavart keltünk a táplálékhálózatra alkotott szimulációs modellünkben, és ezerszer lefuttatjuk a programot, hogy lássuk a hatást. De nem az ezer futtatás átlagát akarjuk elsősorban megkeresni, hanem azt, hogy az ezer eset mennyire tért el egymástól. Hányféle dolog történhetett a zavarás hatására? Persze, az átlag is érdekel bennünket, de sokkal inkább az, hogy ha egy faj megzavarására rengeteg választ ad a többi faj, akkor talán jobban kell arra a fajra vigyázni, mert nem látjuk, hogy mi fog történni vele. Ha egy másik faj megzavarása esetén sokkal konzisztensebbek, kiszámíthatóbbak a válaszok, akkor ott is valami rosszat csináltunk, de legalább tudjuk, hogy mi fog történni. Azt akarjuk, hogy a predikció előtt értsük meg, mik az előrejelezhetőség határai, hol van mozgásterünk, meddig ér a takarónk.

Az állatok kapcsolathálózata látszólag teljesen más terület, de ott is kiderül, hogy az együtt élő egyedek nem ugyanolyan fontosak. A farkasok között kiemelkedik az alfa-hím, máshol nincs kijelölt rangsor, egyesek mégis fontosabbak a többinél, és ott is megpróbáljuk megnézni, hogyan függ össze a csoport szerkezete meg a működése. Például az amerikában élő sárgahasú mormoták esetében leírták, hogy a csoport társas hálózatának szerkezete részben meghatározza, milyen sikerrel tud kiragadni egy egyedet a ragadozó. A csoport szintjén a ragadozó-elkerülő viselkedés mint célfüggvény nagyon is függ a hálózat szerkezetétől. Erre rímel az a kérdés, hogy milyen az a szerkezet egy táplálékhálózatban, amelyben nehezebben talál helyet egy invazív faj, és milyen az a szerkezet, amelyben könnyebben. Nagyon hasonlóak a problémák. És most arról ne is beszéljünk, hogyan fészkeli be magát egy diktátor egy egészséges vagy éppen szétfoszlott szövetű társadalomba.

Hogyan alakul ki több csomópont egy hálózatban?

A krill, sok tengeri táplálékhálózat kulcsfaja

Először is minden táplálékhálózatban van egy triviális csomópont, a detritusz, a holt szerves anyag. Ezen alapulnak a tápanyagciklusok, ez a legfontosabb elem. Mégis, amikor az élő fajok kapcsolatait keressük, akkor a detrituszt érdemes kivenni a rendszerből. Ilyenkor teljesen más hálózatot kapunk, de megszabadulunk egy félrevezető, hatalmas csomóponttól. A detrituszon kívül a tengeri táplálékhálózatok leghíresebb csomópontja a krill, egy tengeri rákocska. A krill főleg a szubarktikus vizekben kerül a táplálékhálózat közepére. Igazából az egész tengeri ökoszisztéma egészsége és egysége azon múlik, hogy jól érzik-e magukat a krillek. Majdnem minden magasabb rendű organizmus direkt vagy indirekt módon a krillekből kap energiát. Kimutatták, hogy ha a táplálékhálózat aljáról száz szénatom elindul fölfelé, akkor abból kilencvenöt is áthaladhat a krillen. A krill dominálja a termelők és a csúcsragadazók közötti összeköttetést. Szinte mindenki úgy gondolja, hogy kulcsfaj, vitathatatlanul fontos. A természetvédelem mégsem törődik vele: azt mondják, a krill nem olyan szép, mint a panda meg a gorilla, az adófizetők nem adnak pénzt egy tengeri rák megvédésére – miközben a természetvédők is pontosan tudják, hogy az egész tengeri ökoszisztéma ezen a rákocskán múlik. A bálnák szinte csak ezt eszik, rengeteg hal táplálkozik vele, a ragadozó halak pedig ezekre a halakra vadásznak. A termelőktől induló táplálékhálózat beszűkül a krillnél, és minden állatot ők látnak el – olyan a hálózat, mint egy homokóra vagy egy darázsderék.

A táplálékhálózatok egyik legérdekesebb sajátossága, hogy általában változékony a szerkezetük. Ha Budapesten lezárják a Deák tér környékét, akkor az Astoriától kis utcákon át is eljutunk a Nyugatihoz, csak máshogy kell mennünk, mert a hálózat egy része nem elérhető. A táplálékhálózatokban ritkán fordul elő, hogy egy elem teljesen kiesik a rendszerből. Halhatnak ki fajok, persze, de általában nem arról van szó, hogy egy élőlény karba tett kézzel várja, hogy minden tápláléka elfogyjon, majd ő maga is kipusztul. A legtöbb fogyasztó nagyon gyorsan tud prédát váltani, és a megzavart hálózat azonnal reagál.

Ezért is nehéz prediktív modelleket alkotni. Az ökológiában nem működnek azok a modellek, amelyek azzal számolnak, hogy ha kiveszek valamit a hálózatból, akkor lyuk keletkezik a helyén. Ha megzavarok egy fajt, átrendezi a kapcsolatrendszerét.

Ezek szerint a halászathoz is lehet alkalmazkodni?

Igen, a kérdés csak az, hogy mennyit és milyen gyorsan halászunk. Ha egy halfajt szép lassan halászunk le, ahhoz az egész rendszer tud alkalmazkodni, kisebb-nagyobb mértékben. De ha minden halat és azok minden alternatíváját lehalásszuk, akkor tönkretesszük a rendszert.

A biológiát azért szeretjük, mert az ördög a részletekben van elrejtve: nagyon sok biológiai tudás kell egy hálózat értelmes elemzéséhez. Napi szinten kell kooperálniuk egy jó kutatócsoport tagjainak. Ha az ember nem érti ezeket a részleteket, akkor hülyeséget csinál. És az nagyon hamar kiderül.

Valószínűleg nem lett könnyebb a munkája, amikor hazajött Trentóból.

Ebben a szobában, ahol most ülünk, tökéletesen tudok dolgozni, de Olaszországban vibráló intellektuális légkörben éltünk. Nagyon jó különböző emberekkel dolgozni: mindenkinek más a stílusa, a filozófiája. Voltak vietnámi, török, kanadai és persze olasz kollégáim. A tudomány nemzetközi – ha valaki magára zárja az ajtót, eltűnik a süllyesztőben. Egész Kelet-Európában meg kell tanulnunk, hogyan tegyük magunkat nemzetközileg szalonképesebbé, nyitottabbá. Egy kis áttörést már elértem, mert erre a projektre fölvettem egy brazil lányt.

Mindig arról beszélünk, hogy a magyar kutatók kimennek külföldre, de arról ritkán esik szó, hogy ide miért nem jön soha senki. Rendszerint a fizetésre hivatkozunk. Szerintem nem a fizetés, hanem az elképesztő bürokrácia és a furcsa közeg a két fő ok. Pedig a fiataloknak többet segíthetnénk a vendégkutatókkal, mint azzal, hogy egyenként küldjük ki őket egy-egy konferenciára. Sokkal inkább benne kellene lennünk a tudományos vérkeringésben. Azt hiszem, nem is a pénz miatt mennek ki annyian, hanem ezért. Ha nem lenne Internet, nyilván nagyságrendekkel rosszabb lenne a helyzet.

És persze azt is érdemes finomítani, hogy „kimegy” valaki. A leggazdagabb országból is érdemes „kimenni” és tanulni, majd visszatérni. Szakmai tapasztalatot sokféle helyen kell szerezni, ez nem egyenértékű a disszidálással. Buta politikai viták miatt tehát van, aki inkább „nem megy ki”, így aztán ő maga is buta marad.

Jordán Ferenc honlapja

Silberer Vera