Analizando
Redes Sociales (versión muy abreviada)
Lo que sigue es una versión del curso de David de Ugarte (España, 2005) muy resumida y
reorganizada por Pedro Cazes Camarero (enero de 2006).
1. Introducción
En el siglo XVIII, el matemático Leonardo Euler
demostró que era imposible establecer una ruta que conectara todos los puntos
de una red representada por un determinado "grafo" (dibujo de la red) sin pasar dos veces por el mismo
enlace. La idea importante que subyace bajo la demostración de Euler, es que "grafos o redes tienen
propiedades, ocultas bajo su estructura, que limitan o multiplican nuestra
capacidad para hacer cosas con ellas". Por eso, el analisis de redes es antes que nada una forma
particular de "Topología" :
la descripción de las distintas estructuras que puede tomar una red y estudio de las
propiedades inherentes a cada una.
Analizar redes
sociales es ante todo determinar su estructura y por consiguiente establecer
los límites de posibilidad en la actuación tanto de los individuos que forman
parte de ellas como de la red en su conjunto. El análisis de
redes sociales nos dice sobre todo lo que puede y no puede pasar, no lo que
pasará... a menos que no pueda pasar otra cosa.
Nota importante: Los términos técnicos
de la teoría de Grafos pueden buscarse en el Anexo I, "Teoría de grafos: Definiciones" que se
encuentra al final de este texto.
2. Algunos
conceptos para el análisis estático
Los grafos están
asociados con una forma particular de redes en las que las relaciones entre los
nodos siempre son simétricas. Sirven para representar relaciones del tipo
"se puede ir de A a B" o "X es familia
de Y", en los que la misma relación implica que "se puede ir de B a A" y "Y es familia de a X", pero no para relaciones asimétricas, como
"M presta dinero a N". Por eso los nodos están unidos por líneas (también "aristas",
"lazos" o "edges" en la notación inglesa) y no por vectores con sentido (arcos o en inglés "archs").
Con todo, el lenguaje descriptivo de la teoría de grafos es la
base de la notación en cualquier identificación topológica de una red. La red
se define como un conjunto de nodos (también llamados puntos o
vértices) que en análisis social representan a los actores de la red,
unidos por líneas que representan la relación o relaciones que les unen.
3. De grafos a redes: criticando la idea de centralidad
La teoría de grafos no sólo
ilumina sino que a la vez limita nuestra comprensión de las redes sociales.
"En vez
de pensar en las redes como entidades que evolucionan, los analistas de redes han
tendido de hecho a tratarlas como una materialización congelada de esas
fuerzas. Y en vez de entender las redes como meros conductos a través de los
cuales la influencia se propaga según sus propias reglas, han tratado a las
propias redes como una representación directa de la influencia.(...)(se supone)
que las redes, que parecen ser descentralizadas, no lo son realmente (...)
Pero, ¿Qué pasa si no hay un centro?
¿Qué si hay muchos "centros" no necesariamente coordinados ni incluso
del "mismo lado"? ¿Qué pasa si las innovaciones importantes no se
generan en el núcleo sino en la periferia donde los capos gestores de
información están demasiado ocupados para mirar? ¿Qué pasa si pequeños sucesos
repercuten a través de oscuros lugares por casualidad y encuentros fortuitos,
disparando una multitud de decisiones individuales, cada una de ellas tomada
sin una planificación tras de si, y convirtiéndose por agregación en un suceso
no anticipable por nadie, ni siquiera los propios
actores?(...)En estos casos, la centralidad en la red de los individuos o
cualquier centralidad de cualquier tipo, nos dirán poco sobre el resultado,
porque el centro emerge como consecuencia del propio suceso."Ref.:
Duncan Watts en "Six degrees".
El análisis de redes sociales, entendido al modo
estructuralista, estático, nos servirá pues para aproximar el funcionamiento y
la estructura real de instituciones o grupos muy consolidados y estables,
pero no cambios, transformaciones sociales
donde los propios hechos y la voluntad individual de los actores acabe
generando cambios en la misma estructura de la red.. Los físicos,
introductores de la dinámica de redes, nos darán una nueva aproximación.
La instantánea de la red en un momento dado, sólo puede referir
una información parcial sobre las tendencias y los flujos que más pueden
interesarnos en el análisis: la propagación de la información en la
red y la transformación de los vínculos que le dan forma.
La propagación de
ideas dentro de una red es un proceso que nos revelará algunas ideas clave sobre
la estructura de la gran red social y nos dará las primeras pistas sobre cómo
se transmiten en ella las ideas.
Podríamos definir influencia como la probabilidad
asociada a un nodo de transmitir o impedir la transmisión de nuevas ideas o
pautas de comportamiento en la red.
Por ello entender la influencia
en las redes supone:
1)
Tener una representacion
real de cómo la gran red social se estructura y cómo fluye la información en
ella.
2)
Tener una teoría del
comportamiento que permita predecir
en ese contexto cómo y cúando los nodos van a dar
paso a la información.
3)
Esa teoría debería discernir qué
vínculos van a ser usados prioritariamente por el nodo.
4)
Deberíamos poder predecir los resultados
agregados de la transmisión de información de los nodos y por último
inferir de ese resultado cómo va a ser la
dinámica de la red, cómo los nodos van a romper o generar vínculos en
función de sus propios objetivos.
4. El mundo es un pañuelo
Poco a poco una idea emergió de los
experimentos, la de los seis grados de separación: cualquier persona
podría llegar a cualquier otra siguiendo tan sólo seis pasos de "amigos de
amigos" (en ingles "friend of a friend" o FOAF).
Clustering es la tendencia que
tienen dos conocidos comunes a un tercero a conocerse entre si. O dicho a la
manera del análisis de grafos, la tendencia a que dos nodos conectados a través
de un tercero se conecten directamente entre si.
El clustering hace que la gran red social se parezca
más a una red de redes que a una única red muy interconectada. En el lenguaje
del análisis estructural diríamos que la red social real tendería representarse
como un conjunto de "clusters" unidos entre si por puentes
locales. Son estos puentes los que permiten que sólo haya seis grados de
separación media en una red social amplia dándonos la impresión de que "el
mundo es un pañuelo" (el "Small World Phenomenon").
Pero los puentes garantizan la existencia de uno o más caminos entre dos
nodos, no que los caminos geodésicos (los más cortos) tengan pocos grados (nodos de separación). Para eso hacen falta que los nodos de los que surgen los puentes
sean verdaderos conectores ("hubs"),
que estén muy conectados con distintos clusters y conectados entre sí. Dicho de
otro modo, los conectores son nodos de fácil acceso desde distintas subredes.
5. El fuerte poder de los vínculos débiles
En 1973 el sociólogo Mark Granovetter realizó un famoso estudio sobre dos
comunidades que se movilizaban. De este estudio emergía la idea de que la
coordinación social dependía, a la hora de la verdad, no tanto de los vínculos
fuertes tales como las relaciones familiares o de cuadrilla (grupos de amigos), sino de los vínculos débiles
establecidos con anterioridad con otros actores, con los que hasta entonces
habían tenido poco contacto. En un estudio posterior corroboró esta idea
estudiando qué contactos servían realmente a la hora de encontrar trabajo. Granovetter llamó a este fenómeno la fuerza de los
vínculos débiles.
1)
En el grafo de una red las claves pueden estar justamente en
aquellos lazos que, en el análisis estático parecen menos relevantes. Los
límites de la propagación vienen determinados por vínculos débiles, poco
llamativos.
2)
En parte por lo mismo que los vínculos que unen a los hubs entre si y con las redes que conectan, probablemente serán también
"débiles".
6. Libre vinculación y leyes potenciales
Los conectores cumplen
una función social: minimizar los caminos
geodésicos entre nodos. Surgen en general en todas las redes que crecen por
agregación de nodos y en las que los propios nodos pueden determinan a quién
se vinculan. Estas redes se llaman "free scale networks". En
ellas los conectores surgen de manera
espontánea obedeciendo una ley potencial. Ref. Barabasi,
"Linked".
¿Qué quiere decir ley
potencial? Que el número de nodos que
sólo tienen un enlace será una potencia del número de enlaces que soporta el
nodo más conectado. Al exponente "n" se le llama
el grado de la función o escala
de la red. Empiricamente redes como las formadas
por el contagio de enfermedades de transmisión sexual, Internet o el sistema
aéreo de transporte han demostrado funcionar así.
Los conectores surgen
por tanto, a consecuencia de los intereses
y la estrategia de vinculación de los propios nodos de la red, en
especial de los "recién llegados".
Pero los hubs
no solamente son actores pasivos; buscarán "mantenerse arriba" en la
dura carrera de la ley potencial, en la que un solo vínculo perdido puede
hacerte caer varios escalones en el escalafón y lógicamente aceptarán todos los enlaces. Son actores
no controvertidos, simpáticos a todos. Y por lo mismo su agenda estará hecha
fundamentalmente de vínculos débiles.
Por otro lado, saben que su peso en la comunidad deriva de su
función como interconector y su objetivo es
interconectar para mantener su estatus en una red siempre en crecimiento. Por
ello, su estrategia de propagación será
normalmente pasiva. Pasarán la mayor de las veces
la información sin más, pues no tienen otro interés que su consolidación. En
realidad los conectores son
"usados" por los dinamizadores de la red que normalmente no son hubs.
7. Promiscuidad y contagio
Esto no es tan así en otras redes como las formadas por contagio
de ciertas enfermedades. Si las probabilidades de "contagio" fueran
escasas para un solo contacto con una persona infectada, incrementándose la
probabilidad con el número de contactos, un individuo fundamentalmente
"promiscuo" como un hub, que tiene muchos
contactos pero poco intensos (vínculos débiles), podría tener probabilidades
relativamente pequeñas de verse "infectado" él mismo y por tanto de
transmitir la información. En redes así la información de ese tipo rara vez
dejaría de ser "local", de estar confinada a los límites del cluster en el que nació.
Trasladando todo esto a la propagación de ideas en red nos permite
alcanzar una idea importante: el carácter de los vínculos determinará los
límites de la propagación dependiendo de lo que esos vínculos signifiquen
socialmente. Dos arquitecturas de red iguales pueden llevarnos a
resultados de propagación muy diferentes aunque los actores sigan estrategias
similares.
Para analizar redes sociales necesitaremos además conocer qué
dinámicas siguen los contagios y las
epidemias en redes. Los modelos
epidemiológicos han servido tradicionalmente como aproximación a la
transmisión de información y pautas de comportamiento en red. La hipótesis de
que las ideas se transmiten de un modo similar a las enfermedades tiene la
ventaja de que la matematización de modelos
epidemiológicos no es ninguna novedad y sabemos ya bastante sobre el
comportamiento agregado de la transmisión de las enfermedades según sus
características como para conocer los límites y las posibilidades de la
metáfora.
Bajo la mayoría de estas aproximaciones se expresa el modelo “SIR”. Ref.
Krneck, W.O. (1927); McKendrick,
A.G. (1932);
Los contactos entre los miembros de una
población se postulan como puramente aleatorios. Esto puede dar resultados
relativamente ajustados para muchas enfermedades, incluso para la transmisión
de virus en redes de ordenadores. Bastaría que considerásemos a los usuarios de
Linux como individuos "recuperados" o resistentes a la "enfermedad"
y preexistentes al primer infectado. Esto es así porque en general el correo
electrónico o el aire (en el caso de las epidemias de gripe) son medios
abiertos, que contactan a todos con todos con relativa promiscuidad, y en ellos
la hipótesis de aleatoriedad puede funcionar bastante bien.
Pero el modelo tiene dificultades cuando la estructura de relaciones, la red, empieza a ser determinante en
las vías de contagio, como en las enfermedades de
transmisión sexual. Si queremos predecir cómo y sobre todo cuándo se
producirá la propagación de ideas o comportamientos en una red necesitaremos un
modelo un poco más complejo.
8. Un filtro particular
En 1898 se construyó la primera planta de obtención de biocombustibles por "percolación" en Alemania, así como su teorización.
En términos clásicos el problema de la percolación podría contenerse
en la siguiente pregunta: Imaginemos que vertemos un líquido sobre una
superficie porosa. Los poros pueden estar abiertos o cerrados. Asumiendo que la
probabilidad de que un poro este abierto es siempre igual para todos los poros,
la pregunta es qué probabilidad tiene el líquido de alcanzar o no un punto
determinado. Este problema podría ampliarse y entenderse como un problema general
de teoría de grafos en el que una serie de nodos están unidos por vínculos que
a su vez pueden estar abiertos o cerrados.
Los polímeros
son largas moléculas que se forman al enlazarse otras moléculas
"base" llamadas monómeros. Una propiedad
compartida por muchos polímeros es la de convertirse en geles
al ser disueltos en agua bajo ciertas podía modelizarse
de forma similar a la percolación. Algo que se debía a la capacidad de los
polímeros para formar redes moleculares. Al realizar determinados procesos
(como batir, calentar o remover) las moléculas de agua y los monómeros del
polímero se encontraban al azar estableciendo aleatoriamente
vínculos. Unos (vínculos abiertos) permitían el enlace entre moléculas de agua,
otros no. A partir de cierto momento o temperatura que generaban incrementos en
el número de "encuentros" aleatorios entre las moléculas, el número
de enlaces alcanzaba una masa crítica (el umbral de "gelación") y el sistema cambiaba rápidamente
formando una red molecular única: el gel.
En su adaptación del modelo “SIR” (ya mencionado), Watts y sus continuadores asumieron la hipótesis de los
vínculos aleatorios. El resultado que obtenían llegaba a una conclusión similar
a la del modelo “SIR”: a partir de cierto número de vínculos abiertos (el umbral
de percolación), el porcentaje de "infectados" respecto a la
población total crecía dramáticamente, tendiendo rápidamente a igualarse al
conjunto de la población. A partir de que se cruzaba el umbral de enlaces,
teníamos una "epidemia".
Desde el punto de vista del análisis de redes concretas este
modelo aporta bien poco, salvo tal vez a entender por qué redes como la formada
por usuarios de Windows en Internet (un canal universal y abierto) sufren
periódicas infecciones de virus. Desde el punto de vista del análisis, al estar
los canales abiertos y cerrados dados desde el principio desde el punto de
vista estático el resultado que para la red tendrá el "contagio" por
parte de un individuo concreto, resulta evidente: bastará con seguir los
vínculos abiertos que tenga para poder predecir dentro del modelo las
siguientes oleadas de infectados. Desde el punto de vista dinámico, al abrirse
y cerrarse vínculos al azar, tampoco nos permite predecir, actuar o establecer
hipótesis sobre las estrategias de los actores.
Sin embargo, la diferencia entre vínculos abiertos y cerrados
puede describir bastante bien las estrategias de propagación de la
información de cada nodo frente a aquellos en los que se conecta, y a partir de
esto podemos también estudiar la relación que pueda establecer entre el tipo de
vínculos que le unen con los otros nodos y qué información, a quién y cómo la
propaga.
Pero para que podamos sacarle partido en redes y modelos agregados
reales deberemos tener en cuenta algo más: los actores también modifican la red
según sus propias estrategias de transformación, abriendo y cerrando
vínculos, creando nuevos y destruyendo otros a lo largo del tiempo.
Peyton Young es una de las referencias
punteras en "Social Dynamics", un campo de análisis económico que
también aparece como parte de la "New Social Economics" o en español como "Economía Desmercada".
Sus modelos buscan explicar "cómo pautas de
comportamiento agregado surgen espontáneamente de muchas decisiones
descentralizadas individualmente" en las que los agentes toman en
cuenta cómo serán consideradas por los demás. Originalmente muchas de las
preguntas que han formado esta disciplina nacieron en el campo de
9. Topologías
Michael Chwe
analizó cómo distintas
topologías afectaban al comportamiento de los actores y al resultado
global de la red. Siguiendo a Chwe habría unos
umbrales a partir de los cuales el entorno hace que sea rentable modificar el
propio comportamiento. Como estos umbrales se definen a partir del entorno las
distintas formas de la red influyen en el comportamiento de los nodos. En noviembre de 2003 y
partiendo de Chwe, Juan Urrutia propuso una variación tan
sutil como radical: imaginemos que los actores quieren actuar de un modo
determinado, que tienen deseos para si y para el resultado agregado en su grupo
y que lo que quieren es ver esas acciones socialmente aceptadas. En ese
concepto el umbral en el que el comportamiento cambia pasa a tener un
significado completamente distinto, pasa a ser un verdadero umbral de
rebeldía que representa cuantos a mi alrededor tienen que actuar como a mi
me gustaría actuar para que yo pueda sentirme socialmente aceptado dentro de mi
cluster.
Si entendemos que el comportamiento de los nodos, lo influido
por el entorno es su estrategia de propagación, tendremos un primer modelo de
motivación y comportamiento informacional en red.
A partir de ahora consideraremos que lo que se transforma en las redes es el discurso
dominante y que los actores tienen deseo de transmitir un discurso u otro,
abriendo o cerrando sus vínculos en función de su aceptabilidad por el
entorno inmediato.
Al tratarse de funciones discretas (desde el punto de vista de la
red cambiamos o no nuestro comportamiento) el resultado generado permite
explicar la aparición de tipping points coherentes con los resultados de Peyton-Chwe. Cambios en clusters aparentemente irrelevantes,
acaban dando pie a transformaciones globales. Actitudes larvadas bajo los
umbrales de aceptación social se van traduciendo en pequeñas modificaciones de
la red hasta que súbitamente, al cruzarse el umbral de un individuo en el que
no habíamos reparado, se transforma el cluster
entero y emerge un cambio en cadena que puede acabar modificando las
correlaciones de fuerza del discurso social entre las distintas subredes. Si el
discurso analizado es político y el sistema de toma decisiones democrático, el
modelo nos explicará por ejemplo cómo pequeños cambios en grupos determinados o
la aparición de nuevos grupos acaban generando cambios de mayorías sociales.
Dicho de otro modo, cómo la influencia
(que es de lo que hablamos en redes) se
transforma en poder.
Nota Importante: Ejemplos aclaratorios
se encuentran al final del texto en el Anexo
II.
Llegamos entonces al resultado de que existe
una relación inversa a la hora del cambio social entre umbral de rebeldía y densidad
de la red: "para umbrales de rebeldía bajos es tanto
más fácil que la llama revolucionaria prenda cuanto más fuertes sean las
relaciones entre los agentes que están en red,
mientras que para umbrales de rebeldía altos es tanto más fácil que la
revolución prospere cuanto más débiles sean esas relaciones entre los agentes".
Hay que aclarar que en Urrutia, como en Chwe, la
fortaleza o debilidad de los vínculos no se refiere a una cualidad del nodo,
sino del conjunto, fortaleza en este modelo equivaldría a más clustering (todos
están conectados con todos y existe por tanto conocimiento común) y debilidad
de los vínculos a poco conocimiento común.
Pero lo realmente innovador del análisis de
Urrutia es que incorpora un nuevo elemento, la capacidad de crecimiento de
la red. Si las redes menos densas son las más estables, también son las
que más fácilmente crecen y esa facilidad incluye también su capacidad para
incorporar nuevos mutantes que decanten un cluster
y acaben generando un tipping point global
aunque los umbrales de rebeldía sean altos. Los actores lo saben y hacen
crecer la red (en número de vínculos e incluso en nodos), para poder unirse
mediante vínculos abiertos a otros, para poder expresarse y comunicar con
aceptación grupal lo que quieren.
10. Mobs y
lazos débiles
Lo que sugiere Urrutia es que una parte
sustancial de las transformaciones de la red obedece a estrategias conscientes
de los actores, que modifican la red para redefinir sus clusters aumentando el conocimiento
común y creando otros nuevos con umbrales de rebeldía que den cabida a la
materialización de sus deseos de comunicación.
Si aceptamos la hipótesis de que los vínculos fuertes son generalmente
abiertos para casi todo tema (no me "recato" comunicando mis
ideas ante mis amigos íntimos y mi familia) y que los débiles están por lo general sólo abiertos a temas específicos que
dieron pie a la relación (si conozco a alguien en los partidos de mi club
de basket favorito es raro que tenga más allá de una
visión general de su modo de pensar). Podríamos decir, yendo apenas un paso más
allá de Urrutia, que lo que hacen los nodos ante su situación de minoría es intentar
transformar vínculos débiles en vínculos abiertos.
En este contexto analiza las mobs, desde las lúdicas flash-mobs americanas a las mobs que
hicieron caer los gobiernos de Estrada en Filipinas, Milosevic
en Servia y que decantarían las elecciones generales españolas tan sólo cinco
meses después de publicado su trabajo.
Las mobs, la súbita
aparición de redes sociales a partir de las agendas de los teléfonos móviles
y/o las nubes de blogs en la web,
serían una forma de generar lazos abiertos asistida
por tecnologías que ayudan a formar atajos (short-cuts)
entre miembros de distintos clusters
ligados directa o indirectamente por lazos débiles.
Urrutia nos ha dado el elemento que nos
faltaba para construir un modelo general de análisis: la posibilidad de
incorporar la transformación dentro de un modelo de comportamiento
coherente con la estrategia de propagación de los actores. De hecho,
la sugerencia de Urrutia es, desde el punto de vista del análisis aún más
importante de lo que parece: al relacionar la estrategia de propagación con la de transformación, de la que hay rastros públicos objetivos, nos da la
clave para "descifrar" la
primera y caracterizar a los nodos en la red.
11. Proponiendo un modelo empírico de análisis de redes sociales.
Tras enlazar pieza a pieza las principales claves para el análisis
a partir de las contribuciones de matemáticos, físicos, químicos, biólogos y
economistas, tenemos por fin una base teórica suficiente para proponer un
modelo empírico de análisis de redes sociales.
Es un viejo tópico reaccionario el de la
"sobreabundancia" de información en Internet. Sin embargo a la hora
de la verdad, lo que encontramos en la
red no es necesariamente sino un rastro, una huella, de la actividad social del
individuo. Apenas una pista desde la que trazar su red social.
Dados los niveles de información de los que normalmente
disponemos, trazar grafos que
representen los cauces de la influencia en las redes sociales es sencillamente
imposible. Tan sólo podemos
aproximar una representación y siempre hemos de tener claro este doble carácter
de representación y de tentativa.
Como los economistas o los psicólogos sociales, el analista debe,
partiendo de los datos formular una hipótesis de comportamiento y motivación de
los agentes y de la red en su conjunto. Para eso lo primero es obtener toda la
información disponible sobre los nodos. Esta información no es homogénea, así
que el primer paso es su separación en distintas categorías y periodos
temporales.
Nota importante: En el Anexo III al final del texto se ofrece
un ejemplo muy útil.
12. Primera aproximación: Estructura de la red
De una primera comparación entre series podemos obtener ya cierta
información importante. ¿Es esta red social una "free scale network",
una red de libre agregación? ¿Lo ha sido? ¿Se está transformando en una? El
resultado es importante para saber su permeabilidad así como la facilidad de
acceso a sus conectores principales.
La red social en su conjunto funciona para muchos propósitos como
tal. Pero no lo es en su totalidad ni en el conjunto de la trayectoria vital de
las personas. Durante nuestra infancia y adolescencia somos agregados
pasivamente como nodos a una serie de clusters
preexistentes o creados ad-hoc por otros (la
familia, el colegio, el instituto...). No existe "agregación preferente", no nos ligamos al mundo a través de
conectores de nuestra elección (normalmente ni siquiera les conocemos todavía).
Los conectores de nuestro mundo son institucionales (padres, profesores...). Al
entrar en la adolescencia, los lazos formados durante este periodo,
especialmente en entornos físico-sociales pequeños, cuajan en un tipo especial
de cluster marcado por esta "no
elección" de los iguales: la cuadrilla.
Sin embargo en las grandes ciudades, en los entornos donde la
movilidad social y geográfica son amplias (o las relaciones virtuales se han
extendido y fundido con la construcción de nuestro entorno), a partir de cierto
momento biográfico, que suele coincidir con
La diferencia entre red y cuadrilla es capital desde el punto de
la permeabilidad de los nodos y del tipo de mensajes que corren por la
red. Mientras la cuadrilla es ideológicamente heterogénea y tiende a aislar las
creencias del individuo en un campo "íntimo" y terriblemente
sensible a los medios de comunicación de masas, una red identitaria
las fortalece, siendo más sensible a las corrientes de pensamiento dentro de la
red que a los mensajes emitidos desde los centros de poder.
También desde el punto de vista de la identificación de las estrategias de transformación, la diferencia
es importante. No debemos confundir un nodo que está tratando de ganar influencia para transmitir un mensaje
determinado con el mayor alcance posible con otro que está "tejiendo su red". En este segundo
caso la transmisión es menos importante
que la recepción, incluso aunque desde el punto de vista estructural los
nodos a los que se una sean los mismos.
13. Estrategias de transformación
Para describir la "estrategia
de transformación" de los agentes, y dentro de cada serie de grafos,
deberemos listar los nodos con los que cada uno de los agentes ha dejado de
relacionarse o ha abierto nuevos vínculos en cada periodo respecto al anterior.
El resultado es susceptible de ser calculado y expresado matricialmente (lo que
desde el punto de vista del desarrollo de aplicaciones para el análisis siempre
es muy útil).
De nuevo el analista debe tener "arte" a la hora de
interpretar: ¿quiénes son los sujetos activos y pasivos en el establecimiento
de un vínculo? ¿cuántos agentes intervienen en el
proceso? Pero sobre todo debe tener "honradez analítica": explicitar
las hipótesis previamente a la explicación de las estrategias para desde
ahí poder enumerar qué nuevos lazos de cada grafo tienen sentido desde el punto
de vista de la hipótesis global de comportamiento que asoció al agente.
14. Estrategias de propagación
Cuando un individuo tiene una "estrategia de propagación" es porque previamente subyace
una estrategia de propagación no compartida por el entorno (del sujeto o de su cluster). Los nodos
modifican la red porque o bien quieren aumentar el alcance de la información (y
los nodos a su alrededor no "pasan" la información) o porque las
posiciones que expresa no son admitidas por su entorno cercano (del nodo o del cluster). La info
transmitida puede ser de todo tipo.
Caracterizar estrategias de propagación es por tanto,
partiendo de la estrategia de transformación realmente ejecutada por el nodo y en contraste con las de su cluster, asignar
con qué información quiere el nodo influir y a quién.
Nota importante: En el Anexo IV "Identificando agentes y
vínculos" se ofrece un buen ejemplo.
15. Aproximando la red
Del modelo teórico general hemos tomado la idea de Juan Urrutia de que los
nodos transforman la red estratégicamente para transformar vínculos débiles en
vínculos abiertos a aquello que quieren transmitir.
Y en el modelo analítico hemos
caracterizado la red social de los nodos estudiados como un conjunto de
nodos -cada uno con sendas estrategias asociadas de propagación y
transformación- unidos por vínculos dinámicos que pueden ser abiertos o
cerrados. El resultado se representará por tanto como una serie de grafos
(o matrices)... y tanto las hipótesis de comportamiento como las conclusiones lanzadas a
partir de ellas serán falsables.
16. Netwar y terrorismo en red
Buena parte del reciente interés en el análisis de redes está
motivado por la emergencia del terrorismo de red. Según una tipología desarrollada por Iñigo Medina
que tiende a asociar el terrorismo de ámbito nacional al siglo XIX y el
transnacional al XX, el terrorismo de red
sería la forma estríctamente contemporánea de
conflicto armado irregular.
Reconfigura la idea de campo y territorio de forma original,
redefiniendo de forma completamente novedosa respecto a sus predecesores
táctica, logística y estrategia. El terrorista de red construye a voluntad la
geografía del conflicto gracias a entender al contrario no como un sujeto sino
como un sistema que quiere hacer trabajar para un fin distinto al que fue
diseñado -como su propio colapso. Es nihilista en su ethos, y típicamente hacker en la mirada.
Frente a ataques originados desde estos planteamientos, parece
claro que la topología de la red no es neutral en absoluto: influye
necesariamente en los resultados y en el tipo de ataque que realizará, porque,
como veremos, tampoco existe una topología de red óptima y universal.
El análisis de redes en este terreno aporta información en
distintos planos del conjunto que constituyen la netwar,
la guerra de red:
·
Frente a las acciones armadas, permite hacer estudios
topológicos destinados a minimizar daños.
·
En el plano organizativo, permite trazar redes de
influencia capaces de predecir la evolución y objetivos plausibles de la
red en distintos momentos.
·
Y en el plano político permite detectar estrategias
de desestabilización y eventualmente diseñar contraestrategias
de neutralización.
17. Analizando estructuras
Los atentados del metro de Tokio en 1995, el 11S de 2001 en
Estados Unidos y el 11M de 2004 en
Madrid sorprendieron por su originalidad a muchos analistas: la red
pública de transportes era usada como solución logística por los estrategas de
los ataques. Estábamos ante "crakings al sistema de transportes" que desnudaban la realidad
de un nuevo tipo de acciones terroristas. La eventualidad de una serie de
ataques del mismo tipo originados en distintos nodos, coordinados
espontáneamente, el fenómeno teorizado como swarming (enjambramiento), dejaba el reducido campo de los analistas
militares para presentarse frente a la opinión pública como una posibilidad
inminente. La experiencia de la guerra de Irak
mostró cómo la posibilidad se materializaba planteando los problemas con una
nueva urgencia.
Desde el punto de vista del análisis de redes la cuestión se suele
plantear como el diseño de topologías defensivas óptimas frente a ataques en el
marco de un conflicto disperso. El ejemplo típico: la red de transportes. Pero
también la distribución de la información y las conexiones en servidores
interconectados o la estructura de la red electríca.
Para una primera aproximación tomaremos el ejemplo más sencillo:
organizaremos todas las topografías posibles de una red de cuatro nodos según
el número de conexiones que establezcamos entre ellos y su vulnerabilidad a un
ataque exterior. Para ello imaginaremos que la red es una red de transporte y
que en el momento cero en cada nodo hay un individuo que se moverá en el
momento 1 desde el nodo en el que está a otro con igual probabilidad. De este
modo, el daño máximo que podrá sufrir la red en el momento 1 será el número
máximo de individuos que podrían coincidir en un sólo nodo. Imaginemos ahora
que el "enemigo exterior" conoce qué nodo ha
de atacar para producir ese daño máximo. El resultado real del daño es
calculable como una esperanza matemática: el Daño
Esperado en el momento 1 para cada topografía de red, sería el producto
del daño máximo del momento 1 en esa topografía, multiplicado por las
probabilidades de que los individuos implicados aparezcan por ahí. Esta
esperanza será la que nos mida la vulnerabilidad de la red ante un ataque.
18. Ataques de arma invisible
Es fácil entender por qué cuanto más interconectada está la
red menor es el daño esperado ante un ataque al nodo más vulnerable...
pero siempre que pensemos en un ataque mediante explosivo. Si analizamos los
daños sufridos por un ataque con gas sarín o armas
químico bacteriológicas el resultado sería prácticamente el inverso.
Los análisis de red aplicados a daños sufridos ante eventuales
ataques mediante armas ABC (NBQ), ya sean bombas "sucias" (que
esparcen radioactividad), bacteriológicas o químicas, podrían modelizarse de un modo parecido.
En ese caso medimos el daño no en función de la esperanza del daño
máximo en un nodo "n" en el momento "q", sino como la de la
suma de los daño máximos que sufridos por el cluster en los momentos "q", "q+1"...
"q+r". Siendo "r" el número de periodos de tiempo durante
los cuales el efecto del arma perdurase. El cluster
vendría definido en cada momento por el conjunto de nodos a menos de "x1",
"x2",..., "xr"
grados de distancia del nodo "n". Estos valores representan el radio
de alcance del arma empleada.
Por supuesto estos modelos pueden completarse con elementos de
modelos epidémicos incorporando variables como la infecciosidad
o las posibilidades de "contagio" entre individuos que se hallaran en
la zona afectada. El cualquier caso, incluso de modo intuitivo, el resultado
genérico es que cuanto más interconectada esté la red mayor será el daño.
Siguiendo un modelo simplificado y parejo al del ejemplo anterior, la
estructura lineal sería la de menor esperanza de daño sufrido.
19. De las redes de transporte a las redes de personas
Como vemos, la inexistencia de una topología óptima anti-swarming para
ataques armados, limita el análisis de redes de transporte (eléctrico, de
personas, etc.) a un conjunto de opciones estratégicas.
Pero la netwar no se limita al terrorismo. Existe una
forma de netwar,
la que persigue la desestabilización política, frente a la cual el
análisis de redes sociales puede aportar significativamente y de hecho ser
decisivo en sus resultados. Lo que define a este tipo de acciones organizadas
es precisamente la reestructuración consciente de clusters decisivos de la gran
red social con vistas a alcanzar un tipping point en la propagación de determinadas ideas que
socaven la institucionalidad establecida.
20. Golpismo de red en
contraposición con movimientos espontáneos de masa
Como veíamos en un capítulo anterior, los nodos en una red se
caracterizan por su estrategia de propagación. Esta podría definirse
como su disposición, en función de las estrategias de los nodos con los que
tiene vínculos, para propagar o no y con quién, ciertas ideas o mensajes.
Cuando sufren una situación de minoría tal que les resulta
incómoda o un fenómeno exterior convierte una situación hasta entonces estable
en prácticamente insostenible, los nodos
intentan modificar conscientemente su entorno de relación. El modo con que
lo hacen es lo que hemos llamado estrategia de transformación y su objetivo es transformar vínculos débiles (contactos lejanos que van poco más
allá del conocimiento), en vínculos
abiertos (con los que la propagación es posible y bien recibida), transformando la arquitectura de la red.
21. Caracterizando los movimientos espontáneos de masa
A veces, un fenómeno traumático puede
hacer caer rápida y generalizadamente el umbral de rebeldía, de una
buena parte de los nodos dispersos por la red. El umbral de rebeldía es el número de nodos que deben compartir conmigo mi
mensaje para que yo me anime a propagarlo en mi cluster. El resultado inmediato es que "emergen" mensajes que permanecían
"ocultos" bajo la aparente homogeneidad y estabilidad de los clusters.
La súbita aparición de estas "corrientes de respuesta"
convierten en menos aceptable la situación de minoría de nodos que aún después
de haber reducido su umbral siguen sintiéndose no aceptados en su cluster. Buscan reafirmarse encontrando
"iguales". Y lógicamente ponen en marcha una estrategia activa de transformación.
Tiran de la agenda del móvil, de los habituales de los foros de la
web, acúmulos naturales de
vínculos débiles entre los que conoce o intuye las sintonías ideológicas. Los
flujos de comunicaciones via SMS, web
y mail crecen exponencialmente durante un periodo muy breve. Pero para convertir esos vínculos en abiertos hace falta algo más. Presencialidad, materialización de la comunicación y de la voluntad de propagar un mensaje común.
Espontáneamente surgen mobs,
concentraciones... Así fue en Filipinas en 2001
(55% de crecimiento de mensajes de texto en un sólo día), Yugoslavia
y España
(donde durante el 12 de marzo se multiplicó por 8 el tráfico de Internet).
El resultado es la movilización y rápida emergencia de una
parte de los nodos que hasta entonces habían estado inactivos, que genera una
reordenación del mapa global de clusters
y por tanto de las mayorías, para finalmente disolverse como movimiento público
tan rápidamente como surgió.
Algo que a cierto nivel esto puede producir incluso un vuelco
electoral, dado que el sistema democrático, al basarse en las mayorías es muy
sensible a estos cambios aún cuando las diferencias numéricas entre los dos
grandes e inevitables grupos de opinión ante un evento traumático, no varíen dramáticamente.
Algo así podemos decir que pasó en España entre el 12 y el 14 de
marzo. Señalando especialmente que la traducción en las urnas del fenómeno
no fue un retroceso en la intención de voto del partido gobernante, lo
cual hace imposible decir que las mobs modificaran
resultados electorales mediante alguna forma de coacción, sino la participación
de un voto normalmente abstencionista que se movilizó a consecuencia de haber
visto reflejados sus deseos de propagación en las mobs
espontáneas del día 13.
Otro elemento característico de estos movimientos, como destaca el conocido experto
Javier Cañada, es el papel que juegan los medios de comunicación,
los "broadcasters", en estos movimientos.
Escribiendo sobre el 13M decía:
“Se
estableció una simbiosis interesante entre los transistores y los teléfonos
móviles. Mientras los teléfonos transmitían acción, los transistores ofrecían
contexto. Los primeros eran simples mensajes que incitaban a hacer algo. Por
limitación del medio y economía, no permitían más. La radio, sin embargo,
ofrecía la situación general, la visión del todo, y lo más importante: las
consecuencias (macro) de las acciones (micro). Existía una retroalimentación
entre el canal en red (los móviles) y el canal de broadcast
(la radio). A medida que crecía el número de manifestantes convocados unos por
otros mediante SMS, más intenso era el mensaje que se retransmitía por radio.
Cuanto más intenso era el mensaje que se retransmitía por radio, más gente se
unía a las protestas y más gente mandaba mensajes. La radio (broadcast) estaba siendo el amplificador de los móviles
(red)”.
Es decir, los medios, cogidos como todos en el torbellino que se
abre al alcanzar los mensajes contestatarios un tipping-point paralelo a la súbita
reestructuración de la red al completo, no se hacían eco de una supuesta
convocatoria, sino de las acciones espontáneas de los nodos más activos: los mobs
22. Estrategias de desestabilización política
Definiremos las estrategias de desestabilización política como
intentos deliberados y externos a la dinámica endógena de la red social, cuyo
objetivo es forzar la reestructuración de la red, generalizando la propagación
de ciertos mensajes, con la perspectiva de modificar la representación política
de las mayorías sociales. Es decir, ya de entrada estas estrategias
invierten el orden de motivación de los nodos en movimientos de masa en red.
Aquí el objetivo no es la propagación (móvil de los nodos) sino la
transformación (que para los nodos es sólamente un
medio).
Los estrategas de este tipo de movimientos, verdaderas formas
postmodernas del golpe de estado, buscan reproducir los resultados de un
movimiento tipo Otpor. De hecho, intentarán presentar
sus resultados siempre como fenómenos espontáneos, no dirigidos, reticulares.
Sin embargo, como veremos, no es tan fácil provocar cambios en cadena de gran
escala en la red social e inevitablemente dejarán rastros reconocibles.
El primer objetivo a conseguir en un golpe de estas características,
sería como en el modelo que imita, una caída del umbral de rebeldía de la parte
más sensible de los nodos. En los ejemplos del modelo que hemos analizado antes
esta se producía por un hecho traumático ampliamente reconocido como tal por el
conjunto social. Los protagonistas de esta forma de netwar,
a falta de hechos así, tendrán que fabricarlos. Y no es tan fácil. Aún contando
con que tengan medios de comunicación, broadcasters,
difícilmente podrán conseguir la unanimidad en la interpretación de hechos que
presenten como tales por los otros medios si realmente no lo son.
Y aquí empieza lo realmente peligroso, pues para empezar a
movilizar a los nodos más activos no necesitan que el hecho que dicen les indigna, indigne a la sociedad en su conjunto. Pero tendrán
que explicar por qué pasa eso y mantenerlo en el tiempo. Es decir, para empezar
el movimiento les bastará, con broadcastear su
indignación, pero para seguir adelante tendrán que hacer un discurso victimista que presente como agresiones a su círculo amplio
de aceptación todas las acciones del contrario. Sólo así los nodos más
sensibles mantendrán bajos sus umbrales de rebeldía. Buscarán por tanto que
organizarles rápidamente en comunidades virtuales, grupos juveniles,
asociaciones de distinto tipo animándoles a desarrollar un activismo desaforado
que proyecte, a base de acción, lo que no tienen en número. Una línea que a
finales de los años veinte y principios de los treinta del siglo pasado los
partidos totalitarios desarrollaron hasta el paroxismo.
Pero por otro lado es difícil mantener en tensión siquiera a los
propios mientras el espectro ideológico se mantenga como un continuo, como un
degradado de color en el que caben todas las interpretaciones. Es necesario polarizar
y tensar, "limpiando" y forzando a la decantación sobre todo al
entorno más cercano pero crítico. Y para eso, serán usadas las redes agitativas creadas justamente antes, en una lógica de amedrentamiento que puede llegar a tener realizaciones
violentas.
En esta lógica se tratará de sobredimensionar la
"creciente" capacidad de acción de los exaltados del propio bando,
reforzándolos mediáticamente. Se organizarán mobs, campañas en favor de llevar determinados símbolos
externos, comprar ciertos productos, etc... Y los
medios a disposición, en vez de dar contexto, de relatar lo que los otros
hacen, relatarán lo que los otros convocan.
Todo este desarrollo dejará además dos rastros típicos:
·
En primer lugar, si los golpistas van desarrollando las fases de
su labor con éxito, los tiempos serán largos, la tensión creciente y los actos
públicos dispersos. Algo muy distinto de los fenómenos que analizábamos antes
que culminaban en una gran mob que escenificaba el
cambio de mayorías sociales para acto seguido desaparecer como movimiento.
·
Siempre, en cada entorno y terreno habrá dirigentes pública e
internamente reconocidos, gurús y activistas de
referencia, liderazgo. Algo muy
distinto de las movilizaciones de masa en red, típicamente anónimas.
Como hemos visto además, necesitan el uso de la tensión como
medio. Por eso, el peligro de estas estrategias es que fácilmente pueden
degenerar en situaciones de violencia
difusa, pistolerismo y aparición de grupos
incontrolados nacidos del ambiente de crispación y confrontación permanente que
el centro organizador necesita, en ausencia de hechos traumáticos reconocidos
socialmente, para mantener agrupadas y con opciones a sus huestes.
23. La "alqaedización" de los
grupos antisistema
Este tipo de estrategias, a pesar de su dependencia del centro mediático
generador, no están exentas de una cierta lógica de red. A fin de cuentas, la
inversión organizativa es mínima y la estrategia se basa en la emisión de
mensajes y la confrontación identitaria. Tenderán por
tanto a una "alqaedización" espontánea que
supere a los intentos de formalización grupal previos -si se hubieran
producido. Un sistema en el que el centro emite y el resto... ya sabe -o
interpreta- lo que tiene que hacer.
De hecho el conjunto ideal de herramientas para organizar uno de
estos "golpes de estado postmodernos" pasaría por:
·
Contar con un broadcaster multimedia
con una base de audiencia relevante, a ser posible en radio, televisión y prensa tanto de papel como electrónica,
a partir de los cuales desarrollar mensajes confluyentes (no idénticos).
·
Una red de activistas organizada on y off line sobre la base de una
definición identitaria fuerte. Es decir, aunque el sistema interno sea pluriárquico (sin jerarquías
ni una estructura de mando), la fortaleza exclusiva de la identidad les debe impulsar
a actuar no sólo coordinada sino unánime
y sincronizadamente en los momentos claves ante los llamamientos de los
líderes.
·
Proyección internacional no sólo entre grupos afines sino en
medios de comunicación con los que conseguir "efecto eco", sobre todo pensando en la interpretación interna.
24. Conclusiones
Mientras en los movimientos espontáneos de reestructuración de red
es complicado articular sistemas de "alerta temprana" y sus nodos
motores son de difícil identificación, los intentos de subversión y
desestabilización reticular organizados desde un centro, eso que se ha dado en
llamar los "golpes de estado postmodernos", por sus tempos y rastros
son para el analista claramente reconocibles y focalizables.
Anexo I
Teoría de grafos: Definiciones
Caminos y distancias
Nodo o Vértice es un punto de la
red. Socialmente corresponde a cada actor
de la red.
Dos nodos son adyacentes
si existe una línea que les conecte.
El grado de un nodo es el número de nodos con el que se
relaciona.
El grado nodal de A
responde a la pregunta ¿cuántos nodos son adyacentes a A?
El grado nodal de una red es una forma de describir la densidad
de esta. El grado de la red es la media de los grados nodales
de cada uno de los nodos.
Camino ("walk") es una secuencia de
nodos en el que cada nodo es adyacente al siguiente.
Un camino se podría describir como "partiendo de A podemos llegar a Z pasando por los nodos...".
Los caminos nos permitirán obtener una serie de medidas de la red
como la distancia entre nodos, la existencia y peso de conectores
o la conectividad general del grafo.
Longitud de un camino es el número de enlaces que recorre para ir
de un nodo a otro.
Camino geodésico es el camino de
longitud menor entre dos nodos.
Distancia entre dos nodos es la longitud del camino geodésico que
los une.
Diámetro de una red es la distancia máxima existente entre dos
nodos. Diámetros pequeños indican redes muy cohesionadas.
Componente es un subconjunto de
nodos en el cual cada nodo puede alcanzar cualquier otro a través de algún
camino sin importar cuán largo sea.
Cuando en un grafo hay varios grupos de nodos sin conexión entre
si decimos que existen varios componentes.
Red conectada es una red que sólo
posee un componente.
Punto de corte es un nodo cuya desaparición
genera la división de la red en dos componentes.
Puente es una relación o enlace cuya
desaparición genera la
división de la red en dos componentes.
Puente local de grado
n es
un enlace cuya supresión no deja separada la red en componentes, pero los dos
nodos adyacentes que se unían quedaran separados por n nodos de distancia.
Medidas de centralidad
Centralidad de un nodo en la red, es la medida de hasta qué
punto es un conector valioso para el conjunto.
La centralidad puede ser medida por 1) el Grado nodal (ya definido), 2)
1)
Grado nodal. Ordenando en función del GN los nodos de la
red aparece cuáles son los nodos más conectados. Sin embargo, un nodo puede
estar muy conectado en un subred y sin embargo no ser
clave para la red en su conjunto.
2)
Cercanía ("closeness") es la suma de las distancias que separan a
un nodo del resto de nodos en la red; aproxima su "peso", su
capacidad para llegar en pocos pasos a cualquiera.
3)
Intermediación ("betweenness")
en cambio es una medida del número de veces que un nodo aparece en el camino
más corto entre otros dos nodos.
Índice de
intermediación es la suma de los cocientes entre el número
de caminos geodésicos que unen dos nodos y el número de ellos que pasan por el
nodo en cuestión. La intermediación nos da una aproximación al peso como conector
(como "hub") del nodo, su importancia cara
a que la red se mantenga unida.
Anexo II
Ejemplos sobre influencia y poder.
Urrutia sigue entonces a Chwe para
analizar como cada topología influye, dado un umbral de rebeldía determinado,
en el comportamiento de los actores. El concepto clave es los de conocimiento
mutuo (un nodo conoce el umbral de los nodos con los que se conecta) y conocimiento
común (todos los nodos de un cluster conocen los umbrales de los demás).
Citemos integramente el nudo de la
lectura que Urrutia hace de Chwe:
Digamos que la comunidad está formada por
cuatro agentes, 1,2,3 y 4, que corresponden a cuatro
nodos de una red, y que cada uno de ellos tiene un umbral de rebeldía de 3 de
forma que cada uno de los agentes se rebelará si sabe que hay 3 o más agentes
(incluido él mismo) que están dispuestos a rebelarse y que no se
rebelará si no está seguro de que este es el caso (supuesto, este último
crucial para el ejemplo de Chwe). Considera este
autor en su ejemplo dos formas de red alternativas, el cuadrado y la cometa,
tal como se representan en la siguiente figura en la que cada nodo representa
el agente individual que se indica y en la que cada conexión entre nodos es bidireccional.
Consideramos primero el cuadrado y examinemos
el problema de decisión del individuo 1, sabiendo que el verdadero estado de la
naturaleza es (3333).
1. Primero,
el agente 1 sabe que los agentes 2 y 4 tienen un umbral de rebeldía de 3 puesto
que está directamente conectado a ellos; pero no sabe nada respecto al agente
3. En consecuencia el agente 1 sabe que el verdadero estado de la naturaleza es
un elemento del siguiente conjunto { (3313), (3323),
(3333), (3343), (3353) }suponiendo que el umbral de rebeldía puede tomar los
valores 1, 2, 3, 4 ó 5.
2. Segundo,
¿se rebelará el agente 1 en estas condiciones epistémicas?. Siguiendo a Chwe voy a mostrar
que no lo hará porque no está seguro que el agente 2 lo vaya a hacer a pesar de
que sabe que este agente 2 tiene un umbral de rebeldía de 3 y que hay tres
agentes (incluido él) con ese umbral. Para verlo pensemos que el agente 1
deberá pensar qué haría el agente 2 en caso de que el estado de la naturaleza
fuera, por ejemplo, el (3353) uno de los considerados posibles por el agente 1.
Como el agente 2 conoce el umbral de los agentes 1 y 3 pero no el del agente 4,
este agente 2 cree que el verdadero estado de la naturaleza está en el conjunto
{ (3351), (3352), (3353), (3354), (3355) }. En
consecuencia el agente 1 piensa que el agente 2 no se rebelará porque creerá
que es posible que el verdadero estado de la naturaleza sea, por ejemplo, el
(3355) que no le lleva a rebelarse porque él (el 2) tiene un umbral de rebeldía
de 3. Por lo tanto el agente 1 no se rebelará en el verdadero estado
de la naturaleza, el (3333), porque piensa que este verdadero estado de la naturaleza podría ser el (3353) en el que, como
acabo de mostrar, el agente 2 no se rebelará.
3. Tercero,
en el caso del cuadrado, un argumento similar sirve para mostrar que los
agentes 2, 3 y 4 tampoco se rebelarán.
Consideremos
ahora el caso de la cometa. Chwe explica que, en este
caso, el agente 3 conoce el umbral de todos los demás; los agentes 1 y 2
conocen que el verdadero estado de la naturaleza es un elemento del conjunto {
(3331), (3332), (3333), (3334), (3335) } y el agente 4 conoce su umbral 3, y el
del agente 3, que también es 3, pero desconoce el de los agentes 1 y 2 de
suerte que este agente 4 piensa que el verdadero estado de la naturaleza está
dentro del siguiente conjunto { (1133), (1233)...., (2133), (2233).......(5533)
} muy amplio. Es evidente que el agente 4 nunca se rebelará ya que es posible
que el verdadero estado de la naturaleza sea, por ejemplo, el (5533) en el que
sólo habría dos agentes dispuestos a rebelarse. Pero
también es evidente que los agentes 1, 2 y 3 se rebelarán siempre pues los tres
saben que en el verdadero estado de la naturaleza hay
al menos tres agentes dispuestos a rebelarse.
Este
maravilloso ejemplo de Chwe, muestra la importancia
de forma de la red, es decir de la estructura de la comunidad; pero también los
requisitos epistémicos de la rebelión. En el caso del cuadrado cada agente sabe
que la rebelión puede darse (porque sabe que hay tres agentes, incluido él, con
umbrales de rebelión de 3); pero la rebelión no brota porque ningún agente
puede estar seguro de que todo vecino (o agente conectado directamente a él)
sabe eso mismo. En el caso de la cometa cada agente que conforma el triángulo
no sólo sabe que los otros dos tiene un umbral de 3; sino que, además está
seguro que los otros dos saben que los otros lo tienen y que incluso están
seguros que los otros lo tienen, lo que apunta a la importancia del
conocimiento común (common knowledge).
(...)Parecería,
por lo tanto y de acuerdo con el ejemplo de Chwe, que
en el caso de la derecha de la figura es más fácil que brote la rebelión; pero
el propio trabajo de Chwe (op.
cit.) muestra que esto es sólo cierto cuando los
umbrales de la rebelión son bajos; pero no cuando son altos, en ambos casos en
relación al número de agentes. Por ejemplo, ninguno de los agentes se rebelará,
ni en el cuadrado ni en la cometa si el verdadero estado de la
naturaleza fuera el (5555).