F\u00fatbol y pol\u00edtica parecen terrenos f\u00e9rtiles para el extremismo. Un t\u00edpico fan\u00e1tico de Corinthians jam\u00e1s saldr\u00eda a la calle con una camiseta de S\u00e3o Paulo o de Palmeiras, as\u00ed como quien siempre simpatiz\u00f3 con los liberales ciertamente se recusar\u00eda a dar su voto a un conservador. Con la intenci\u00f3n de entender c\u00f3mo surgen y se propagan las opiniones polarizadas, el f\u00edsico Andr\u00e9 Cavalcanti Rocha Martins, de la Universidad de S\u00e3o Paulo (USP), busc\u00f3 inspiraci\u00f3n en el mundo de las part\u00edculas at\u00f3micas para crear un programa de computadora capaz de representar, aunque de modo simplificado, c\u00f3mo las personas interact\u00faan e intercambian ideas en una comunidad. Por medio de su modelo computacional, Martins lleg\u00f3 a la curiosa constataci\u00f3n de que el radicalismo puede prevalecer en un grupo hasta cuando las personas tienden inicialmente a presentar ideas moderadas.<\/p>\n
Investigador de la Escuela de Artes, Ciencias y Humanidades de la USP, Martins desarroll\u00f3 su programa a partir de propiedades de la mec\u00e1nica estad\u00edstica, la parte de la f\u00edsica que trata de la asociaci\u00f3n entre fen\u00f3menos en escala microsc\u00f3pica con fen\u00f3menos en escala macrosc\u00f3pica. M\u00e1s espec\u00edficamente, \u00e9l simul\u00f3 el intercambio de informaciones entre las personas de una comunidad tomando como base un modelo de c\u00f3mo part\u00edculas elementales “como os electrones” se comportan en un campo magn\u00e9tico.<\/p>\n
Una de las caracter\u00edsticas que pueden ser estudiadas durante la interacci\u00f3n entre esas part\u00edculas es el llamado spin, que puede ser caracterizado, a grosso modo, como el sentido de rotaci\u00f3n de los electrones (a favor de las manecillas del reloj o en sentido contrario a las manecillas del reloj). “Cuando se estudia un pu\u00f1ado de electrones, una aproximaci\u00f3n razonable es considerar que algunos pueden girar en el sentido de las manecillas del reloj, mientras que otros ruedan en sentido contrario. Cada part\u00edcula de la muestra interact\u00faa con sus vecinas e, influenciada por el spin de ellas y por campos magn\u00e9ticos, acaba cambiando el suyo”, explica Martins.<\/p>\n
Descrito as\u00ed, el proceso no parece muy diferente de la manera como una determinada opini\u00f3n se disemina en un grupo de personas. Y es as\u00ed que funciona la mayor parte de los modelos matem\u00e1ticos desarrollados para explicar ese tipo de situaci\u00f3n. Los modelos llamados binarios permitir\u00edan a las personas expresar solamente una de dos opiniones, en general, opuestas y mutuamente excluyentes: s\u00ed o no o hasta “soy fan\u00e1tico del Corinthians o soy fan\u00e1tico del S\u00e3o Paulo”. Ya en los llamados modelos continuos las opiniones son representadas por una medida, usualmente cualquier valor entre 0% y 100%, que representa la opini\u00f3n de un individuo. En el ejemplo futbol\u00edstico, ser\u00eda como si una persona fuera fan\u00e1tica preferentemente del Corinthians, pero tambi\u00e9n pudiera tener una cierta simpat\u00eda por el S\u00e3o Paulo.<\/p>\n
Al crear su propio modelo, Martins decidi\u00f3 perfeccionarlo sumando alg\u00fan grado de incertidumbre: la opini\u00f3n de las personas es representada por una probabilidad entre dos opciones – Corinthians y S\u00e3o Paulo -, pero la opini\u00f3n verdadera no es revelada para quien est\u00e1 cerca. “En mi modelo, tengo una opini\u00f3n probabil\u00edstica, pero no muestro esa incertidumbre a mis vecinos. Si la probabilidad de que alguien tenga una opini\u00f3n fuera mayor que un 50%, esa persona interact\u00faa con los vecinos mostrando su elecci\u00f3n\u00a0 preferencial. Si fuera menor que un 50%,\u00a0 ella revela la opini\u00f3n contraria”, explica Martins.<\/p>\n
La sorpresa vino cuando \u00e9l coloc\u00f3 su programa para rodar millares de veces seguidas. Independientemente de la opini\u00f3n inicial de cada individuo, la tendencia predominante era que surgieran grupos extremistas, con opiniones opuestas. O sea, no importaba mucho si los individuos comenzaban todos con un juicio neutro y no fuera fan\u00e1tico ni del S\u00e3o Paulo ni del Corinthians. Al interactuar con el grupo, las opiniones se consolidaban y se volv\u00edan cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de ser alteradas, como si la mayor parte de aquella poblaci\u00f3n pasase a integrar grupos de fan\u00e1ticos de uno de los dos equipos \u00a0– y solamente unos pocos mantuviesen una posici\u00f3n m\u00e1s moderada. En la pantalla de la computadora, Martins ve\u00eda una mezcla inicial de puntos negros y blancos transform\u00e1ndose en grandes manchas bien definidas: negras o blancas. “Las opiniones fueron reforz\u00e1ndose y comenzaron a surgir grupos en que todos pensaban de la misma manera”, afirma Martins, que esperaba una influencia m\u00e1s importante de las condiciones iniciales del sistema sobre el resultado final.<\/p>\n
De lo contrario Una de las presuposiciones curiosas del trabajo, que puede representar bien lo que sucede en situaciones reales, es que los individuos interactuaban de forma m\u00e1s intensa y constante con grupos locales – o sea, con los vecinos. Ah\u00ed est\u00e1 un posible suelo f\u00e9rtil para el surgimiento del extremismo, sugiere el f\u00edsico: “Esos grupos locales s\u00f3lo intercambian opiniones entre ellos, se quedan medio cerrados, aunque que en los extremos pueda haber interacci\u00f3n con otros grupos”.<\/p>\n Para Martins, no es sorprendente que s\u00f3lo ahora las ciencias naturales hayan comenzado a intentar enfrentar problemas vinculados al comportamiento social humano. “No se puede\u00a0 negar que son cuestiones m\u00e1s dif\u00edciles. Est\u00e1 claro que es m\u00e1s f\u00e1cil describir el comportamiento de un \u00e1tomo que el de un ser humano”, afirma. “Habr\u00e1 a quien no le\u00a0 guste el modelo simplemente porque \u00e9l usa matem\u00e1ticas. El hecho es que nuestra \u00e1rea y las ciencias humanas necesitan conversar m\u00e1s”, dice Martins. Para \u00e9l, especialistas como soci\u00f3logos podr\u00edan traer contribuciones valiosas a este tipo de modelado, creando representaciones m\u00e1s realistas de las interacciones sociales en gran escala o del comportamiento humano. El f\u00edsico, adem\u00e1s, participa del Grupo Interdisciplinario de F\u00edsica de la Informaci\u00f3n y Econom\u00eda (Grife) de la USP, volcado para promover la interacci\u00f3n entre esas \u00e1reas. “Queremos ver, por ejemplo, lo que resultados como esos pueden decir sobre la din\u00e1mica del mercado”, cuenta.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Simulaciones explican c\u00f3mo opiniones opuestas se diseminan en la poblaci\u00f3n","protected":false},"author":40,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[181],"tags":[304],"coauthors":[139],"class_list":["post-83668","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia-es","tag-fisica-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83668","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/40"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=83668"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83668\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=83668"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=83668"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=83668"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=83668"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\n<\/strong>El f\u00edsico, que describe esos resultados en un art\u00edculo que va a ser publicado en breve en el International Journal of Modern Physics C, es el primero en reconocer las limitaciones del modelo para simular lo que sucede en el mundo real. Un elemento que no fue incorporado a la simulaci\u00f3n son los llamados contrarios – individuos que son textualmente de lo contrario, que insisten en adoptar siempre la opini\u00f3n opuesta a la de los vecinos. “En ese modelo, los agentes a\u00fan son extremamente simples. Ninguno de ellos es realista”, afirma Martins. El resultado, sin embargo, muestra que a partir de reglas simples sobre el comportamiento de part\u00edculas at\u00f3micas es posible sacar conclusiones sobre el comportamiento del mundo macrosc\u00f3pico. “As\u00ed como no es necesario saber la posici\u00f3n de todas las mol\u00e9culas en un vaso con agua para medir la temperatura del l\u00edquido, no es necesario saber la opini\u00f3n de cada individuo de un grupo para predecir como los grupos piensan”, dice.<\/p>\n