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Un modelo de caos
Es una situación familiar: una pareja atraviesa una amarga ruptura y sus amigos en común tienen que elegir un bando. Los sociólogos han estudiado este tipo de situaciones, pero en los últimos años, algunos investigadores han buscado formas de modelarlas matemáticamente.
Esto se debe a que dichos modelos podrían resultar útiles de muchas maneras, desde ayudar a predecir a los actores clave en un conflicto político o empresarial hasta perfeccionar la forma en que las redes sociales en línea muestran información.
en un papel publicado recientemente en el procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias , investigadores de la Universidad de Cornell describen un modelo para predecir cómo se separará un grupo social durante una división turbulenta. Jon Kleinberg , profesor de ciencias de la computación en Cornell, quien dirigió el trabajo, dice que los investigadores se han centrado tradicionalmente en predecir cómo se verá un grupo una vez que el conflicto se haya desencadenado. Dice que este trabajo propone una forma de ver el proceso de la escisión en sí.
Kleinberg señala que el modelo de su grupo no se aplica a todas las situaciones. En cambio, retrata conflictos extremadamente polarizantes. Una teoría sociológica llamada equilibrio estructural describe las decisiones que los miembros del grupo se ven obligados a tomar cuando un grupo se divide por completo. El modelo se adapta mejor a situaciones en las que la lógica comienza a convertirse en: 'Si no estás conmigo, estás en mi contra', dice Kleinberg.
Los investigadores probaron su modelo en datos que documentan la división de un club de kárate universitario, así como la división entre el Eje y los Aliados en la Segunda Guerra Mundial. Modelaron correctamente las etapas de la división del club de kárate, excepto por un error. Para la Segunda Guerra Mundial, el modelo predijo correctamente el bando elegido por todos los países excepto Dinamarca y Portugal.
Kleinberg dice que los modelos no se han probado a fondo en otras situaciones, pero es fácil ver una simulación e imaginar el desarrollo de las relaciones interpersonales. Por ejemplo, en un modelo que ejecutó, un lado se fusionó rápidamente, mientras que el otro grupo pareció formarse solo después de que cada uno de sus miembros fue aislado del primer grupo.
Sidney Redner , profesor de física en la Universidad de Boston que también ha trabajado en el modelado de cómo se separan los grupos, dice que el trabajo de los investigadores es muy sofisticado, pero que queda un largo camino por recorrer antes de tener una comprensión clara del proceso. Añade que es muy difícil aplicar modelos como este al mundo real. Por ejemplo, dice, los esfuerzos por utilizar teorías como esta para predecir la violencia entre las pandillas callejeras de Los Ángeles no han tenido éxito hasta ahora.
Otros son aún más escépticos. Stanley Wasserman , profesor de estadística, psicología y sociología en la Universidad de Indiana, dice que el modelo es demasiado simplista para dar lugar a una mayor comprensión del comportamiento humano. También es escéptico acerca de si cualquier modelo basado puramente en principios matemáticos abstractos, como este, puede representar con precisión cómo se comporta la gente. Él dice que los modelos predictivos construidos a partir de datos experimentales son más confiables.
El impacto [de este trabajo] depende del nivel general de aceptación de las matemáticas en las ciencias sociales por parte de los sociólogos, dice Krzysztof Kulakowski , profesor de física e informática aplicada en la Universidad de Ciencia y Tecnología Akademia Gorniczo-Hutnicza. Kulakowski también ha trabajado en el problema.
Kleinberg admite que no está seguro de cómo los modelos matemáticos podrían resultar prácticos. Pero cree que el trabajo sugiere algunas direcciones interesantes. Por ejemplo, señala que el nuevo modelo podría ayudar a identificar a los actores clave en un conflicto que empeora. Hubo momentos durante los conflictos que modelaron los investigadores en los que los subgrupos sociales flotaban entre los dos principales rivales; algunas personas de estos grupos podrían ser fundamentales. Un modelo como este podría llamar la atención sobre las personas en un conflicto real y dar a los negociadores la oportunidad de influir en ellas.
Modelos como el desarrollado en Cornell también podrían ayudar a mejorar las redes sociales en línea. Kleinberg señala que, a veces, los sentimientos positivos o negativos de las personas, al calificar un producto, por ejemplo, reflejan sus conexiones sociales en lugar de sus opiniones genuinas. Las redes sociales podrían usar un modelo como este para detectar este efecto y probar métodos para filtrarlo. Las redes sociales también pueden usar un modelo como este para ser más sensibles después de que los miembros de un grupo se hayan peleado entre sí. En otras palabras, es posible que finalmente sepan que no deben recomendarte que te hagas amigo de la hermana de tu expareja hostil.