Comprender sistemas complejos mediante la simplificación y resaltando patrones dinámicos importantes requiere modelar y mapear flujos de red de orden superior. Sin embargo, los sistemas complejos vienen en muchas formas y demandan una variedad de representaciones, incluyendo redes de memoria y multicapa, que a su vez requieren algoritmos versátiles de detección de comunidades para revelar regularidades modulares importantes en los flujos. Aquí mostramos que varias formas de flujos de red de orden superior pueden ser representadas de manera unificada con redes que distinguen nodos físicos para representar los objetos de un sistema complejo de nodos de estado para describir los flujos entre los objetos. Además, estas llamadas redes de memoria dispersa permiten que el método de detección de comunidades de teoría de la información conocido como la ecuación del mapa identifique módulos de flujo superpuestos y anidados en datos de una variedad de interacciones de orden superior diferentes como datos multietapa, multisource y temporales. Derivamos la ecuación del mapa aplicada a redes de memoria dispersa y describimos su algoritmo de búsqueda Infomap, que puede explotar la flexibilidad de las redes de memoria dispersa. Juntos proporcionan una solución general para revelar patrones modulares superpuestos en flujos de orden superior a través de sistemas complejos.