Entender la complejidad es importante porque permite entender mejor las interacciones complejas que dan lugar a las capacidades de las tecnologías modernas, que son claves para avanzar. Entender los sistemas complejos, nos ayuda a encontrar soluciones más eficientes a problemas globales como el cambio climático o las pandemias, porque al fin y al cabo, son resultado de complejidades internas
Simply Complexity de Neil F. Johnson es un libro que explora el concepto de complejidad y cómo está presente en diversos aspectos de la vida, desde sistemas biológicos y sociales hasta fenómenos físicos. La idea principal del libro es desmitificar la complejidad y presentarla de una manera accesible para el lector no especializado.
Johnson aborda la complejidad desde una perspectiva interdisciplinaria, utilizando ejemplos y analogías para ilustrar cómo los patrones complejos pueden surgir de interacciones simples. El libro busca mostrar que, aunque los sistemas complejos pueden parecer caóticos o confusos a primera vista, a menudo hay principios subyacentes y patrones emergentes que pueden entenderse y modelarse.
Principales ideas de Simply Complexity
- La complejidad surge a través de la interacción colectiva y estudiarla puede ayudar a resolver problemas desafiantes.
- Un sistema complejo cambia espontáneamente su propio comportamiento a través de información de retroalimentación.
- La complejidad y el caos no son lo mismo.
- Aunque una multitud es compleja, es probable que grupos de personas se comporten de manera similar.
- Comprender la complejidad del comportamiento de la red puede salvar vidas.
- La ciencia de la complejidad explica mejor el comportamiento de los mercados financieros que el modelo de predicción estándar.
- Las citas son complejas, pero la ciencia de la complejidad nos muestra que aún podemos encontrar la pareja adecuada.
- Las guerras son complejas, pero la ciencia de la complejidad puede ayudarnos a comprenderlas.
La complejidad surge a través de la interacción colectiva y estudiarla puede ayudar a resolver problemas desafiantes.
Si no lo pensaras demasiado, probablemente estarías de acuerdo en que los atascos de tráfico y los mercados financieros son cosas complejas. Pero reflexione sobre ello un poco más y descubrirá que la complejidad es en realidad bastante difícil de definir. De hecho, incluso la comunidad científica lucha por ofrecer una definición clara del término.
Sin embargo, el autor ha llegado a la siguiente definición de ciencia de la complejidad: el estudio de los fenómenos que surgen de un colectivo de objetos que interactúan . Un ejemplo de esto en el mundo real podría ser una multitud, en el sentido de que surge de un conjunto de personas que interactúan.
Como parte siempre presente de la vida, la complejidad se manifiesta en nuestra experiencia cotidiana cuando objetos o personas compiten por recursos como alimentos, espacio o riqueza.
Por ejemplo, una multitud de operadores financieros que quieren vender compiten por compradores, y cuando las personas se quedan atrapadas en el tráfico, compiten con otros conductores por espacio en la carretera. Incluso un tumor canceroso es una “guerra” en la que dos competidores –células cancerosas y células normales– luchan por el espacio.
Como la competencia a veces sale mal y conduce a conflictos o caídas del mercado, la complejidad resultante crea un problema que la ciencia de la complejidad puede ayudar a resolver. La ventaja de la ciencia de la complejidad es que, basándose en ideas de otras ciencias como la biología, la sociología y la ecología, puede resolver problemas formando conexiones que de otro modo estarían ocultas entre sistemas complejos.
Si podemos descubrir patrones universales en un sistema complejo en un área de la ciencia, esto puede acelerar nuestra comprensión de sistemas complejos en otras disciplinas, permitiéndonos resolver los problemas que surgen de ellos.
Entonces, aunque la ciencia de la complejidad aún se encuentra en sus etapas iniciales, tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales en diferentes campos, lo que puede hacerla extremadamente importante en nuestra vida cotidiana.
Un sistema complejo cambia espontáneamente su propio comportamiento a través de información de retroalimentación.
Los sistemas complejos son algo curioso porque los fenómenos que surgen de ellos, como atascos de tráfico o caídas del mercado, pueden ocurrir incluso sin ninguna gobernanza o coordinación. Más bien, la colección de objetos (o personas) en realidad está autoorganizada, lo que hace que los fenómenos parezcan surgir como por arte de magia.
Los sistemas complejos son capaces de provocar cambios en su propio comportamiento, que pueden variar desde bastante aleatorios hasta bastante extremos.
Sigamos con el ejemplo de los atascos de tráfico: los atascos surgen en un momento y lugar específicos y luego desaparecen. La mayoría de las veces no existe un motivo claro para su aparición o desaparición. Lo mismo puede decirse de lo que sucede en los mercados financieros, donde rara vez podemos identificar la causa de un colapso.
Entonces, ¿por qué los sistemas complejos oscilan entre un comportamiento ordenado y un comportamiento desordenado?
Porque en un sistema complejo, las acciones de los objetos se ven afectadas por la memoria o la retroalimentación.
La retroalimentación se refiere a un evento pasado que afecta algo en el presente, o a algo que sucede en un lugar que afecta lo que sucede en otro.
Por ejemplo, si ha conducido a casa por la ruta A durante las últimas noches (un evento pasado) y el tráfico era terrible todas las noches, podría optar por conducir por la ruta B esta noche (un cambio de opinión en el presente informado por los acontecimientos pasados).
La retroalimentación es la razón por la cual los sistemas complejos son complicados. Puede crear orden y desorden. Y dado que la información es intangible y los conductores o comerciantes del mercado reciben constantemente información sobre su propio comportamiento y el de los demás, pueden surgir atascos y caídas del mercado sin ninguna causa obvia.
Esta complicada interacción entre los objetos o agentes hace que un sistema complejo parezca «vivo».
La complejidad y el caos no son lo mismo.
A menudo nos topamos con los términos “complejidad” y “caos” juntos, lo que da la impresión de que son esencialmente lo mismo. Pero eso no es cierto.
En realidad, el caos puede ser el resultado de la complejidad: es un ejemplo específico del resultado de un sistema complejo.
La salida de un sistema complejo se refiere a un número producido por una colección de objetos. En finanzas, por ejemplo, la producción podría ser el precio de una acción en un mercado en un momento dado.
Entonces, ¿dónde entra el caos? Bueno, el caos ocurre cuando la producción del sistema varía tanto que parece aleatoria.
De hecho, los precios de mercado volátiles que vemos en las noticias bien podrían ser caóticos, pero no tienen por qué serlo.
Los sistemas complejos pueden mostrar un comportamiento caótico, pero también pueden mostrar un comportamiento periódico o incluso estático. Por tanto, la complejidad no implica necesariamente caos.
Es importante señalar aquí que el caos es complicado, no complejo, porque incluso las reglas sistemáticas pueden crear caos.
Imagínese a un oficinista cuyo trabajo consiste en archivar y organizar archivos aplicando repetidamente una regla matemática complicada. A medida que aumenta el número de archivos y estantes, resulta cada vez más difícil elaborar la regla. Así, para los oficinistas que no conocen la regla, todo el sistema de estanterías parece caótico.
Sin embargo, un sistema complejo es más complicado que el comportamiento que se produce al aplicar una regla matemática una y otra vez. Lo que hace que un sistema complejo sea verdaderamente complejo es la interacción que tiene lugar dentro de él y la forma en que cambia entre diferentes comportamientos provocados por la retroalimentación.
Entonces el caos no necesariamente implica complejidad y la complejidad no necesariamente implica caos. Por lo tanto, los dos no pueden ser uno y lo mismo.
Aunque una multitud es compleja, es probable que grupos de personas se comporten de manera similar.
Como hemos visto, una multitud es un fenómeno complejo. Surge de un conjunto de personas, y las personas son complicadas en sus preferencias, pensamientos y comportamiento.
Pero resulta que las formas en que nos complicamos como individuos podrían no ser tan importantes en situaciones grupales. Curiosamente, cuando estamos en un grupo lo suficientemente grande, nuestras diferencias individuales en realidad se anulan entre sí.
Aunque podríamos hacer todo lo posible para tratar de explicar la compleja vida de alguien como Winston Churchill, lo más probable es que un grupo de personas tan famosas seleccionadas al azar se comportaría de manera similar a un grupo del resto de nosotros.
Tomemos como ejemplo los programas de telerrealidad Gran Hermano y Gran Hermano de las Celebridades : ambos programas muestran grupos con dinámicas típicas de grupo humano independientemente de la “individualidad” de cada miembro, que se podría esperar que estuvieran más presentes en la edición de celebridades.
Esto puede explicar cómo el comportamiento de un grupo (en los mercados financieros, en medio de un atasco o en una guerra) puede ser notablemente similar, independientemente de las diferencias geográficas, lingüísticas o culturales.
Además, los comportamientos de tipos de personalidad opuestos tienden a anularse entre sí en grupos.
Imagina que es viernes por la noche y quieres ir a cierto bar, pero solo si puedes conseguir un asiento; de lo contrario, preferirías quedarte en casa. ¿Deberías ir o no?
Bueno, muchos de nosotros enfrentamos el mismo enigma. Lo que sucede en esta situación es que las personas decidirán ir o no en función de su historial personal de éxito en conseguir un lugar para sentarse.
Para desglosarlo aún más: los asistentes al bar se pueden dividir entre aquellos que piensan que el mismo escenario (conseguir un asiento o no) volverá a suceder y aquellos que piensan que sucederá lo contrario. Entonces sus acciones se anulan entre sí.
Este es el mismo caso en un mercado financiero: el número de operadores que eligen comprar en un momento dado anulará a los que eligen vender. Por lo tanto, los grupos de comerciantes de un mercado actuarán de manera similar a los grupos de comerciantes de otro.
Comprender la complejidad del comportamiento de la red puede salvar vidas.
Somos animales sociales. Hacemos contactos privados y formamos alianzas y coaliciones. En pocas palabras, creamos redes. Y en nuestras redes sabemos quién está conectado con quién y, por lo tanto, quién interactúa entre sí y cuáles son sus interacciones.
Estamos rodeados de redes a diario, por ejemplo, redes de transporte, de información, sociales y de votación. Lo que define una red es un conjunto de nodos que están conectados por enlaces. Por ejemplo, en una red social, las personas individuales forman un conjunto de nodos y su contacto forma el vínculo entre ellos.
Las redes son otro ejemplo de sistemas complejos y la retroalimentación es el componente clave de la complejidad. Esta retroalimentación puede ser un recuerdo o información de otros puntos de la red.
Así pues, las redes desempeñan un papel central a la hora de transmitir información de una parte de la población a otra y, al hacerlo, crean complejidad.
Además, las redes sociales son equivalentes a una colección de objetos que compiten e interactúan, lo que las convierte en ejemplos claros de sistemas complejos.
Entonces, ¿por qué estudiar redes? Porque examinar el comportamiento dentro de las redes puede en realidad salvar vidas.
Por ejemplo, los sistemas complejos en biología también muestran un comportamiento de red. La naturaleza utiliza redes para distribuir nutrientes que dan vida, como el bombeo de sangre y nutrientes a través de redes de venas y arterias en nuestros cuerpos.
Tener una comprensión sólida de la red de suministro de nutrientes puede ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento de tumores cancerosos y en el tratamiento de trastornos, como una MAV (malformación arteriovenosa), donde el cerebro sufre un déficit nutricional debido a atajos en las redes vasculares.
Una red particularmente importante es la que se refiere a la transmisión de virus. Así como es importante comprender la biología del virus, también debemos comprender cómo viaja dentro de una red de personas, ya que esto puede detener la propagación del virus.
La ciencia de la complejidad explica mejor el comportamiento de los mercados financieros que el modelo de predicción estándar.
En un mercado, los comerciantes, u “objetos individuales”, intentan predecir los movimientos de precios para decidir si comprar o vender. Pero hay un problema importante: los mercados financieros son sistemas dinámicos complicados que cambian continuamente de maneras que escapan a la mayoría de los expertos.
Esto se debe a que el modelo de predicción estándar para los mercados financieros es defectuoso.
El modelo de predicción estándar que utiliza la mayor parte del mundo financiero para predecir cómo se comportan los mercados supone que el precio fluctúa de forma muy parecida a como se lanza una moneda al aire: los precios suben o bajan con una probabilidad de p=0,5.
Sin embargo, los mercados financieros son sistemas complejos y, por lo tanto, no pueden explicarse suficientemente más que con una teoría de sistemas complejos.
Entonces, si bien la teoría financiera estándar podría funcionar en el corto plazo, colapsará en algún momento: por ejemplo, cuando aparezcan fluctuaciones salvajes en el mercado debido al comportamiento de la multitud.
De hecho, no existe un modelo de predicción infalible para los mercados financieros. Incluso si tuviéramos el modelo de predicción “perfecto”, en realidad dejaría de serlo debido a la cantidad de retroalimentación en los mercados financieros.
Es decir, usaríamos este modelo de predicción para informar nuestra próxima operación y, al hacerlo, deformaríamos el mercado.
La ciencia de la complejidad nos informa que los mercados no son predecibles ni impredecibles en todo momento. Los mercados financieros oscilan entre el orden y el desorden como lo hacen todos los sistemas complejos. Esto nos dice que los mercados tienen ciclos en los que no son aleatorios y, por tanto, pueden predecirse, y momentos en los que son aleatorios, es decir, impredecibles.
Por tanto, no deberíamos confiar en un modelo de predicción que todo el mundo utiliza y, en cambio, aceptar que los mercados financieros suelen ser completamente impredecibles.
Las citas son complejas, pero la ciencia de la complejidad nos muestra que aún podemos encontrar la pareja adecuada.
Encontrar al Sr. o la Sra. Adecuados puede ser difícil: primero, nuestra pareja necesita existir en el mundo al mismo tiempo que nosotros. En segundo lugar, el momento tiene que ser el adecuado: podríamos desear a alguien que no era adecuado para nosotros en nuestro pasado pero que lo sería ahora y la oportunidad ya no existe. En otras palabras, ¡las citas son complejas!
Pero hay otro obstáculo que debemos superar en nuestra búsqueda de la pareja ideal: no somos los únicos que buscamos.
El hecho de que muchos de nosotros estemos buscando simultáneamente a esa persona especial significa que una vez más estamos compitiendo con otros por algo.
Las citas son un ejemplo de complejidad: cada uno de nosotros formamos parte de una colección de “objetos” de toma de decisiones que compiten por un recurso limitado, es decir, una pareja.
Sin embargo, no hay por qué desesperarse. Aunque muchos de nosotros creamos listas de lo que deseamos en una pareja romántica, la ciencia de la complejidad nos muestra que todavía hay esperanza de encontrar pareja.
¿Por qué? Porque el aumento de la sofisticación individual, es decir, el número de preferencias de pareja, no conduce a un aumento de personas solteras.
Richard Ecob y David Smith, dos científicos de la complejidad, intentaron abordar cuestiones de relaciones utilizando la perspectiva de un sistema complejo. Utilizaron simulaciones por computadora para observar cómo nos comportamos cuando interactuamos dentro de nuestras redes sociales en busca de la pareja adecuada.
A cada persona se le dio una lista de preferencias personales, como “le gusta el jazz, le gusta la comida picante, no le gustan los museos”, para determinar la compatibilidad de posibles socios.
Los resultados del estudio mostraron que la sofisticación individual tenía poca relación con la proporción de solteros y no solteros en grandes poblaciones, lo que indica que, aunque nuestras preferencias pueden ser cada vez más refinadas, ¡todavía es posible conocer al Sr. o la Sra. Adecuados!
Las guerras son complejas, pero la ciencia de la complejidad puede ayudarnos a comprenderlas.
Además de unirnos para formar sistemas complejos que consisten simplemente en grupos o multitudes regulares, lamentablemente somos igualmente capaces de formar sistemas complejos que sean violentos, cuyo ejemplo más sorprendente es la guerra. La guerra funciona como un sistema complejo porque varios grupos de personas luchan simultáneamente por algún tipo de ganancia, generalmente un recurso limitado, como la tierra o el poder político, social y económico.
Una forma en que esta lucha puede volverse aún más complicada es cuando más de un bando lucha en la misma guerra, lo que conduce a una creciente asimetría en la guerra.
El conflicto en Colombia, por ejemplo, involucra a grupos guerrilleros, grupos paramilitares y al ejército. Sin embargo, no siempre sabemos cómo se comportarán estos diferentes grupos. Podrían luchar o aliarse entre sí, lo que hace que este tipo de guerra sea particularmente complejo.
Sin embargo, es posible que podamos comprender mejor la guerra si aplicamos un análisis de sistemas complejos.
Por ejemplo, hemos visto que es probable que grupos de personas se comporten de manera similar entre sí, lo que indica que también existen este tipo de patrones de comportamiento en la guerra.
Recientemente, equipos de investigación en ciencias de la complejidad de la Universidad de Londres y la Universidad de Bogotá en Colombia realizaron un análisis de datos de ataques y víctimas en varias guerras actuales, incluidas las de Irak y Colombia.
Descubrieron que los patrones de estas dos guerras aparentemente no relacionadas en realidad parecen iguales en este momento. Además, los ataques diarios en Irak se están produciendo de forma más ordenada de lo que esperaríamos de una guerra aleatoria.
Estos resultados implican que la forma en que se desarrollan las guerras tiene poco que ver con la geografía o la ideología y mucho más con la forma en que interactúan los grupos humanos.
Si podemos comprender estas dinámicas de grupo y descubrir patrones universales en las guerras, esto nos dará esperanzas de resolverlas.
Libros complementarios a «Simply Complexity»
- Complejidad y caos de James Gleick: Explora los principios de los sistemas caóticos y complejos en la física, la biología, la economía y otras áreas.
- Pensando en sistemas de Donella Meadows: El pensamiento sistémico trata de entender cómo se comportan los diferentes sistemas de los que formamos parte. Soluciona problemas que no se podrían solucionar de manera aislada por ninguna persona, empresa o gobierno
- Complexity: One tour guide de Melanie Mitchell: una guía fascinante a los conceptos y aplicaciones de la complejidad en diversas disciplinas científicas y sociales.
Foto de sergio souza