La física de lo social, ¿Utopía o realidad?

El libro que inspira este post, “Social Physics: How Good Ideas Spread – The Lessons From a New Science”, publicado recientemente por Alex Pentland, director del laboratorio de Dinámica Humana del MIT, expone una tesis sencilla: se pueden hacer predicciones sobre el comportamiento de grandes colectivos humanos si se utiliza de forma adecuada la ingente cantidad de información (Big Data con “mayúsculas”) que se genera en la interacción de esas personas en ciertos entornos (redes sociales, redes móviles, tarjetas de crédito, etc.).

Era un adolescente (hace más años de los que quiero dejar constancia por escrito) cuando devoré la “saga de las fundaciones” de Isaac Asimov (escrita en torno a 1950). Son muchos los libros que la componen pero solo destacaré parte del argumento, básicamente, la Humanidad durante decenas de siglos se ha expandido por la galaxia constituyendo un basto imperio formado por miles de mundos. Me imaginaba esas Tierras y sus gentes, sus relaciones y me fascinaba, más me fascinó el escenario que dibujaba Asimov: científicos de ese literario universo se dan cuenta, gracias a una nueva ciencia que el autor denomina psicohistoria, que el imperio que garantiza el orden y la paz entre todos los habitantes de la galaxia se va, inexorablemente y con certeza matemática, a desmoronar. Esos científicos, anticipando lo que para ellos es inevitable, idean un plan para minimiza el daño a esa sociedad.

De hecho, el propio Asimov (él mimo era un científico) define a esta disciplina de ficción, la psicohistoria, como la rama de la Matemática que estudia las reacciones de los conglomerados humanos ante determinados estímulos sociales y económicos.

Lo dejo aquí, en aquellos tiempos, cuando ya me disponía a estudiar Física (campo al que he dedicado muchos años, incluyendo la realización de un doctorado), me sedujo la idea de que algo parecido a la esa capacidad predictiva del comportamiento social fuera real, que en algún momento pudiéramos estudiar el comportamiento de colectivos sociales con aproximaciones propias de la Física, como quien estudia el agua antes de hervir en una cacerola o la interacción de diversas bolas de billar. En mi convicción personal me afanaba por pensar si tal aplicación de leyes validadas en colectivos complejos y muy relacionados sería válida para colectivos formamos por personas. En aquel momento la respuesta fue negativa, tendría que esperar más de treinta años.

Hoy en día tenemos grandes laboratorios en los que probar esas aproximaciones: las redes sociales. Facebook tiene más de 1200 millones de usuarios, Linkedin más de 300 y Twitter ronda los 250 millones de usuarios. Nunca en la historia hemos contado con un laboratorio social de tales dimensiones y todas estas redes sociales cuenta con departamentos de científicos que tratan de extraer el máximo valor de la información que esas personas conectadas generan.

Es en este contexto donde surge el libro que inspira este post, me refiero a “Social Physics: How Good Ideas Spread – The Lessons From a New Science”, publicado recientemente por Alex Pentland director del laboratorio de Dinámica Humana del MIT. La tesis que persigue este equipo de investigación es sencilla: se pueden hacer predicciones sobre el comportamiento de grandes colectivos humanos si se utiliza de forma adecuada la ingente cantidad de información (Big Data con “mayúsculas”) que se genera en la interacción de esas personas en ciertos entornos (redes sociales, redes móviles, tarjetas de crédito, etc.).

Por lo tanto, esta nueva (o no tan nueva aproximación) establece una conexión intima entre información estructura en forma de red, Big Data y la capacidad predictiva que surge de esos datos convenientemente analizados. Esta “conexión” no es nueva, en 1929, Frigyes Karinthy acuño el concepto de los “6 grados de separación”, concepto que ha dado lugar a películas y a gran debate (postula que, en promedio, todos los seres humanos podemos conectarnos en seis pasos). Fueron Strogatz y Watts, años después, los que en una publicación seminal en Nature (“Collective dynamics of ‘small-world’ networks”, 1998) demostraron que el fenómeno de los seis grados de separación, también conocido como “redes de mundo pequeño” se da en distintos sistemas, algunos tan pintorescos como la colaboración entre actores. Es decir, que hay como una especie de comportamiento o patrón que se repite en muchas redes, abriendo la puerta para ciertas interpretaciones y análisis.

Este es el terreno en el que se mueve Alex Pentland y el mundo del “Social Physics”. Es España hay iniciativas parecidas, como las que le lidera el Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos (GISC) y el Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI, Universidad de Zaragoza). Investigadores de estas instituciones ya están colaborando con everis en el desarrollo de oportunidades en lo que hemos venido en denominar “Ciencias Sociales Cuantitativas”, que no es más que un intento por extraer información con aplicación en distintos negocios a partir de los datos que se generan en sistemas sociales. En palabras de los investigadores con los que tenemos la suerte de colaborar (Anxo Sánchez y Yamir Moreno entre otros), es como si habláramos de una nueva Física aplicada a sistemas socio-tecnológicos.

Si esto puede parece muy técnico, lo mejor es centrarnos en un ejemplo: la “Spanish revolution”, también conocida como el “movimiento del 15” que estudiaron desde el BIFI. En el vídeo accesible desde es página se observa como va surgiendo, en función de la monitorización de los tweets que citan a un determinado nodo, relaciones que, en cierto momento, confluyen en Madrid. Entre las conclusiones provisionales se comenta que la red asociada a este movimiento ere, el  25 de abril de 2011, relativamente pequeña (solo contaba con 2.123 usuarios), coincidiendo con el inicio de la acampada en la Puerta del Sol, hacia el 15 de mayo, creció muy rápidamente hasta alcanzar casi el tamaño actual en muy pocos días: el día 15 de mayo superaba las 4500 personas y el día 22, fecha de las elecciones, ya había casi 46.000. A partir de esa fecha, su posterior crecimiento fue muy lento. ¡Esto es una transición de fase!, como cuando el agua hierve: conociendo la dinámica de esas redes y usando las herramientas adecuadas se podría haber anticipado ese “alzamiento”.

Llegados a este punto parece que el futuro de la explotación del Big Data asociado a estos grandes sistemas socio-tecnológicos pasa por entender la ciencia de la redes y aplicar principios ya conocidos, eso sí, en la forma de nuevo algoritmos y con las herramienta de visualización adecuadas. Este es el enfoque de Pentland pero hay voces que ponen limite a este enfoque o, mejor dicho, a los abusos del mismo. El conocido ensayista Nicholas Carr, en un reciente artículo del MIT Technology Review, levantaba ciertas alertas sobre lo el denomina “ingeniería social”; citando parte del encabezamiento del artículo: “A través del aprovechamiento de grandes volúmenes de datos, investigadores y planificadores están construyendo modelos matemáticos sobre el comportamiento cívico y social. Pero los modelos pueden ocultar en lugar de revelar las fuentes más profundas de los males sociales”.

Interesantes reflexiones, existen límites y caer en un excesivo entusiasmo sobre el potencial de las Ciencias Sociales Cuantitativas, entendidas como resultado de la fusión de tres elementos, Big Data, redes sociales y herramientas físico-matemáticas, puede llevar a interpretaciones erróneas o a cierta frustración. En cualquier caso, nos corresponde innovar y encontrar nuevos enfoques para lidiar con la complejidad de un mundo conectado que genera un volumen de información nunca visto por minuto y, en este caso, la “Física de lo social” nos marca el camino.No sí si estaremos en el advenimiento de una “nueva psicohistoria”, tomando prestado el concepto del afamado Asimov, posiblemente no. Sin embargo, se ha abierto la puerta a un nuevo marco para abordar la dinámica de sistemas sociales donde una buena dosis de audacia es siempre bienvenida. Desde everis y i-deals (filial de innovación tecnológica del Grupo everis) estamos en ellos y seguiremos apostando por nuevas herramientas que saquen el Big Data de las presentaciones en “Power Point” al mundo real. En eso estamos y os lo iremos contando.

Ángel Sánchez – Director General de i-deals. Contacta con Ángel via Twitter.

2 comentarios a esta entrada

  • albert navarro el 27 octubre, 2014 a las 17:03

    Bien. Pero. Se puede predecir, otra cosa es acertar. Si solo nos basamos en individuos, desviaciones excesivas. La clave esta en las relaciones, y el intangible anadido que se crea de cada relacion, y entre todas ellas. Un ecosistema intangible -que no virtual-, complejo, multidimensional, vivo y biomimetico.
    Tenemos los datos pero no se analizan bajo el aspecto correcto, excesivamente cartesiano y con prejuicios racionales en virtud a modelos simplificados no reales.

  • Saul el 7 enero, 2016 a las 19:27

    ALEX PENTLAND NO ES EL PRIMERO. Ya hubo otra intentona que va mas allá, para crear una metodología de diseño arquitectónico denominada “Lenguaje de patrones” de Chistopher Alexander, basada en el comportamiento humano pero mas enfocado a la sicologia, pero fue totalmente rechazada, por que la sicologia no es una ciencia por lo tanto una metodología no puede estar basada en aproximaciones. Pero lo que si es cierto es que si existen comportamientos humanos arquetipos, todo depende del poder adquisitivo.

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