Cuando la física modeliza lo social

La aplicación de las ciencias de la complejidad en el campo de lo social no es ninguna novedad, como tampoco la incorporación en las ciencias sociales de ideas procedentes del estudio de la complejidad. Hace tiempo también que hay aproximaciones desde la física teórica como la obra de Fritjof Capra (La trama de la vida, 1996) que abren vías de diálogo entre las ciencias físicas, las ciencias de la vida y las ciencias sociales. Estas vías de diálogo son cada vez más necesarias y muy especialmente cuando nos lanzamos a modelizar los fenómenos sociales a partir de la utilización de datos masivos (Big Data).

En una conferencia sobre “Sistemas Complejos, fenómenos sociales y Big Data” nos explicaba Maxi San Miguel esta mañana en la UOC que según las teorías de la complejidad las propiedades de un sistema complejo no pueden derivarse de las propiedades de sus partes, sino que de la interacción entre las partes surgen o “emergen” propiedades que no pueden reducirse a las propiedades de sus componentes. Hablamos entonces de niveles de complejidad o escalas. Contaba que para la descripción de las estructuras (o de los movimientos) de los estorninos, no nos sirve de mucho conocer las particularidades del pájaro como entidad individual aislada.  Podemos modelar sus patrones de vuelo sin necesidad de describir sus propiedades físicas individuales. Podemos buscar un orden (patrones, regularidades) a gran escala y ciertamente, vemos un orden en sus movimientos coordinados que puede describirse a partir de modelos matemáticos.

Sin embargo, la pregunta sobre cómo se coordinan los estorninos sigue siendo un misterio. Conseguir una modelización más o menos convincente del movimiento de las bandas de estorninos a partir de los principios de la física no es difícil, pero para explicar el porqué y cómo se orientan y organizan, la reducción al modelo físico no es suficiente. Y decir que se auto-organizan es como no decir nada… o caer en la trampa de la “espontaneidad”. Lo más grave del asunto es que se pone como ejemplo de cooperación auto-organizada cosas como la Wikipedia, el Movimiento 15M o la Via Catalana (una cadena humana de 400 km para la reivindicación del derecho a decidir realizada en el 2013),  dando a entender que estas manifestaciones son un fenómeno emergente espontáneo.  Así, San Miguel, físico estadístico que estudia los ‘fenómenos sociales’  con las mismas herramientas que utiliza para la física de partículas, aseguraba en un periódico que éstas:

podrían ser de gran utilidad para que los políticos entiendan que hay fenómenos que aparecen en la sociedad de forma emergente, sin que nadie las provoque por detrás. ” y más tarde: “Como físicos intentamos estudiar procesos colectivos y fenómenos emergentes por la interacción de muchos nodos y al final el todo es más que la suma de las partes. Es el mismo caso que los movimientos en cascada en el norte de África o las convocatorias a manifestaciones por móviles y redes sociales. No las convoca nadie en concreto. Es un sistema aislado que se autoorganiza. Un mensaje externo, lo polarizaría

¿Sistema aislado?¿que nadie organiza? ¿que no las convoca nadie en concreto? ¿un mensaje externo… de los manifestantes, de Argelia, de Egipto, de la plaza del Sol? Cualquier politólogo sabe que las cosas no suceden así, y cualquiera que participara en esas manifestaciones sabe que la organización fue fundamental para su éxito, organización muy compleja que no surge espontáneamente de la noche a la mañana, sino de personas muy concretas y que llevan mucho tiempo preparar. Que el éxito de una convocatoria pueda modelarse/describirse mediante modelos físicos o epidemiológicos no significa que sean modelos explicativos.

Otra cuestión es que se reduce la participación en estas manifestaciones colectivas a un fenómeno de imitación. Es cierto que podríamos decir que los estorninos se imitan unos a otros en su vuelo, pero esto explicaría sus dibujos en el cielo? Como no se pueden modelar emociones, sentimientos, motivos o metas, según Maxi San Miguel (continuando con su charla), si se puede hablar de una conducta humana básica que es la imitación. Y así se puede modelar las votaciones en las elecciones de Estados Unidos, y ver que son solo unos pocos los que siguen “el libre albedrío” (sic), y la mayoría ‘imitan’ en un sentido u otro el voto por la proximidad a sus convecinos. Con este modelo se puede representar en el tiempo las constantes en la intención de voto de los norteamericanos y ver que sigue patrones regulares, pero no se puede explicar porqué lo hacen, ni tiene capacidad predictiva de un cambio radical.

A pesar de que se diga de que la emergencia es el triunfo al reduccionismo, como afirmaba el profesor Maxi San Miguel, lo cierto es que la utilización de las redes complejas para explicar los ‘fenómenos sociales’ es una forma de reduccionismo, desde el momento que equipara lo social a fenómenos de sincronización colectiva.  De este modo, Maxi San Miguel considera que ‘fenómenos sociales’ que suceden en la peregrinación a la Meca, los estadios de fútbol o las movilizaciones políticas (la vía catalana) pueden ‘explicarse’  mediante el análisis de redes complejas. El problema es que si bien las personas pueden funcionar como si fueran partículas en la presión que ejercen unas contra otras en una aglomeración, y por tanto, sus movimientos modelarse según estos patrones, eso en ningún caso supone que hayamos explicado o comprendido nada sobre los ‘fenómenos sociales’ en cuestión (aunque pueda ser útil para calcular un peligro de avalancha).  Los fenómenos sociales no pueden reducirse a/explicarse por la coordinación de los movimientos de los individuos en el espacio.

En definitiva, estos modelos matemáticos tienen una gran capacidad de visualizar grandes flujos de información, el problema reside en cómo se conceptualiza qué corresponde a estos flujos de información.  En un momento en el que tenemos grandes cantidades de información en tiempo real sobre ciertos comportamientos individuales es muy tentador echar manos de estos modelos para ordenar y visualizar estos datos con la esperanza de que sea útil para tomar decisiones. La cuestión es que cómo convertimos los ‘datos’ en ‘información’ y esta en ‘conocimiento’ no es una operación lineal, es también un proceso complejo. Como dice San Miguel: “Una cosa es saber que algo pasa y otra muy diferente es saber por qué”.

Finalmente, otro peligro desde mi punto de vista, reside en que a partir de estos modelos, un físico pueda clamar apasionadamente que “vamos a redefinir las ciencias sociales!” (sic), al tiempo que ignora los conocimientos de siglos de andadura en estos campos, y que además, parta de una concepción de sociedad como la de un agregado de individuos, y que estos individuos tienen propiedades individuales como el libre albedrío (aunque se mueven generalmente por imitación -y ya se sabe que los niños aprenden por imitación). Es decir, su concepción de sociedad e individuo proviene de sus años escolares y de las ideas de la ilustración, con algo de Locke y Adam Smith, y con suerte, quizás algo de Durkheim -por lo de las propiedades emergentes de los sistemas complejos/sociales.  Sí, Durkheim (padre de dos ciencias fundamentales como la sociología y la antropología) ya decía en el siglo XIX que los hechos sociales son fenómenos complejos que no pueden deducirse/explicarse a partir de las propiedades individuales.

Es grato ver con los físicos descubren (parece ser que por su cuenta) cosas que los científicos sociales tienen de sentido común desde hace más de dos siglos. Es grato también que se interesen por saber como funcionan las sociedades humanas. Pero deben ser muy cautos para no caer en reduccionismos que dicen querer evitar. No es  necesariamente un problema de que en sus modelos ignoren las motivaciones o los deseos de las personas, sino sus concepciones sobre ‘individuo’ y ‘sociedad’ que deben ser actualizadas. Por eso, en tiempos de Big Data es más necesario que nunca re-ligar las ciencias sociales con las ciencias de la naturaleza y la física teórica desde un respeto a la pluralidad del conocimiento.

Apostilla:
Creo que la idea de que el individuo es un nodo en una red y que las conexiones son interacciones entre los nodos es una metáfora muy potente pero un tanto reduccionista de la vida. Me gustan los estorninos.

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