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En 1999, el periódico alemán Diside realizó un experimento. Le preguntaron a un vendedor de Falafel y exdirector de teatro, Salah Bengali, con qué persona del mundo le gustaría estar más conectado. Eligió a su actor favorito, Marlon Brando.
Los reporteros se pusieron a buscar una cadena de amigos, familiares o conocidos que se conocieran por su nombre de pila, que pudieran conectar a Bengali con Brando. Resulta que Bengali tenía un amigo en California. Este amigo trabajaba con el novio de una mujer que era de la misma hermandad estudiantil que la hija del productor de la película Don Juan de Marco, protagonizada por Marlon Brando. En total solo tomó seis pasos, seis grados de separación.
Y la idea es que este ejemplo no es único. Se puede conectar a dos personas cualesquiera en el planeta en seis pasos o menos. Pero esto es cierto, y si lo es, ¿cómo afecta nuestras vidas? ¿Cómo es posible que en un mundo que ahora tiene 8000 millones de personas podamos estar tan cerca, solo a 6 grados o menos? Esto afecta la forma en que se propagan las enfermedades o cómo viaja la información.
Nuestro cálculo mostró que la pregunta no es por qué el mundo es pequeño, sino cómo podría ser de otra manera. Pero luego recibí una llamada del FBI. Estamos haciendo el mundo más pequeño todo el tiempo. Se supone que es algo bueno, y sin embargo, te expone a la toxicidad y malevolencia de las que antes estabas protegido. Vemos el resultado neto de esto, y en realidad ha sido bastante negativo en muchos aspectos. La gente ha sufrido. No es peligroso en términos de propagación de enfermedades, sino que cualquier cosa mal intencionada ahora tiene conductos que antes no tenía.
Si en el planeta todos estuviéramos conectados entre sí de manera totalmente aleatoria, sería casi una certeza matemática de que cualquier par de personas estarían conectadas por menos de 6 grados. Supongamos que entre los 8000 millones de personas tengo a 100 amigos. Cada uno de ellos conoce a 100 personas, así que a dos pasos de mí habrá 100 por 100 personas. Esas ya son 10 a la cuarta personas, y si llegas a 100 a la quinta potencia son 10 a la décima, y esas son más personas de las que hay en la Tierra. Observa que el número que dije es cinco. Dije a la quinta potencia. Esa es la razón aproximada por la que los 6 grados de separación son ciertos.
Pero lo sorprendente de esto es que el cálculo que acabas de hacer se trata de tener 100 amigos al azar de entre 10,000 millones repartidos por todo el mundo. Pero sabemos que en el mundo real, eso no se parece en nada a cómo se distribuyen los amigos. Totalmente cierto. Ese cálculo tan rudimentario que hice es absurdo. Por lo que acabas de decir, el mundo no es para nada aleatorio. La verdad es que las personas tienden a agruparse geográficamente. La mayoría de las personas que conoces viven cerca de ti y también tienen una mayor probabilidad de conocerse entre sí. Si calculas la fracción de personas que conoces y que también se conocen entre sí, esa es una medida de agrupamiento en la red.
Probamos con un modelo con un alto grado de agrupamiento. Imagina que los 8000 millones de personas en la Tierra están dispuestos en un círculo y que cada persona conoce a las 100 personas más cercanas a ellas, 50 a la izquierda y 50 a la derecha. En este caso, la persona más lejana con la que tienes conexión es a solo 50 personas de ti. Así que si quisieras conectarte con alguien al otro lado del planeta a través de una cadena de personas que se conocen entre sí, te tomaría 80 millones de pasos. Y conectar a dos personas que quisiera tomar en promedio 40 millones de pasos. Incluso llegar solo al 10% de la distancia tomaría 8 millones de pasos, y seis pasos te llevarían pues aquí.
Esta es la paradoja de los 6 grados de separación. Sabemos [música] que vivimos en estos grupos locales de amigos y conocidos, pero también parece que podemos tener conexión con cualquiera en cualquier lugar en solo seis pasos. Hace 10 años realicé mi propio experimento sobre esto y descubrí que el espectador promedio de Veritasium estaba a solo 2.7 grados de separación de mí.
En ciencias sociales, esto se conoce como el problema del mundo pequeño, llamado así por el fenómeno en el que estás, digamos, de vacaciones en algún lado y te encuentras a un desconocido que resulta que conoce a tu mejor amigo y dice, "Wow, qué pequeño es el mundo." A mediados de la década de los 90, dos matemáticos, Duncan Watts y Steven Strogatz, se propusieron resolver este problema del mundo pequeño. Duncan tenía una imaginación muy visionaria en ese momento. Teníamos computadoras que nos permitían simular entornos que eran demasiado complicados para que las matemáticas funcionaran. Hasta entonces, los físicos habían estudiado redes que eran ordenadas e irregulares, como las retículas [música] cristalinas. Y los matemáticos como Paul Erdos habían trabajado mucho en redes totalmente aleatorias, pero nadie había estudiado lo que sucede en el medio. Tenía que haber demasiado en el medio, y eso es lo que Duncan y yo sentimos que estábamos empezando a explorar.
Para estudiar lo que había en medio, Watts y Strogatz imaginaron una red simple y regular de personas o nodos distribuidos alrededor de un círculo, cada uno conectado con algunos de sus vecinos más cercanos. [música] Y tuvimos esa idea, comenzar por el extremo físico del regular, luego girar el control para hacerlo cada vez más aleatorio mediante estos atajos aleatorios. Todos tenemos algo de experiencia con atajos. Pertenezco a un club llamado Internet Chess Club. Me hice muy amigo de un jugador de Holanda. Esa conexión hace que el mundo sea pequeño, porque ahora, aunque mis amigos no lo sepan, están a solo un paso de un tipo de Holanda. Y este tipo de conexión en la que te conectas con alguien de fuera de tu círculo habitual es lo que decidimos llamar atajo.
Entonces fueron recorriendo el círculo, desconectando algunos enlaces y volviéndolos a conectar al azar a un nodo distinto en la red. Y mientras lo hacían, observaban lo que sucedía con el número promedio de pasos necesarios para ir de un nodo a otro en la red, saltando entre nodos conectados. En otras palabras, el grado de separación. Ese es el momento de la gran revelación. Cuando Duncan ajustó el control de sus simulaciones, es el instante en el que introdujo algunos atajos. El mundo se volvió tan pequeño como un grafo aleatorio. Cuando habían reconectado con atajo solo el 1% de los enlaces, el grado promedio de separación se redujo de 50 en la red original completamente ordenada a 10.
Pero Watts y [música] Strogatz también analizaron qué tan agrupada estaba la red, es decir, la fracción de las conexiones de un nodo que también están conectadas entre sí. En otras palabras, la fracción de mis amigos que también son amigos entre sí. Lo que descubrieron es que el agrupamiento se mantenía alto por mucho más tiempo. El mundo de inmediato se vuelve un grafo tan pequeño como un grafo aleatorio, pero permanece tan agrupado como si aún fuera regular. O sea, que se puede tener al mismo tiempo el agrupamiento que sabemos que es real y el pequeño mundo que también sabemos que es real.
En el modelo de Watts y Strogatz se analizaron 1000 nodos, pero si esto se aplica a los 8000 millones de habitantes de la [música] Tierra, solo sería necesario que tres de cada 10,000 amistades [música] fueran un atajo y el promedio de grados de separación se reduciría a seis. Nuestro cálculo demostró que la pregunta no es por qué el mundo es pequeño, sino cómo podría ser de otra forma.
Don empezó a decirme que esto no trataba de descubrir un universo totalmente nuevo y sus propiedades y sus leyes, y reconozco que tenía razón. Me gustaría hablar un poco sobre lo que dijiste de estos atajos. Creo que este fenómeno lo he vivido algunas veces cuando me invitan a un evento que parece que va a ser muy aleatorio. Normalmente me siento como, "Ay, la verdad no quiero ir. Ninguno de mis amigos va, pero en el último minuto me digo, 'Bueno, vamos a ver qué pasa.'" Y casi siempre pasa que resultan ser reuniones productivas. Me pregunto si de aquí lo que la gente puede sacar es que deberían ponerse en situaciones donde haya probabilidad de crear estos atajos. ¿Aumentaría con eso la suerte en la vida?
Acabas de tocar un fenómeno muy famoso en la sociología que se llama "La fuerza de los lazos débiles". Le preguntas a alguien cómo consiguió su empleo y te dice, "Ah, sí, es que me enteré por, no sé, Randy." Y tú dices, "Randy, ¿es tu amigo?" E invariablemente contestan, "No, precisamente no somos amigos, es un conocido. Ese es un lazo débil. El lazo fuerte es tu mejor amigo o tu círculo de amigos."
Emocionados por su descubrimiento, Watts y Strogatz querían probar su modelo de pequeño mundo con datos del mundo real, pero era 1996. Pensábamos, "¿De dónde íbamos a conseguir datos sobre grandes redes para probar esto? No era tan fácil. Internet aún no estaba en el mapa. Google no existía." Así que recurrieron a una fuente inusual. Solo había un sistema nervioso que había sido mapeado hasta entonces, el del gusano *C. elegans*. Un diminuto gusano de aproximadamente 1 mm que puedes encontrar en la Tierra. El favorito de los neurobiólogos. Conocían cada célula en el cuerpo de *C. elegans* desde que es una sola célula hasta que se convierte en un organismo completo. Así que tienen el diagrama completo de conexiones de ese organismo.
Watts y Strogatz probaron su modelo en la red neuronal del gusano. El gusano tiene exactamente 282 neuronas y en promedio cada una está conectada a otras 14. Si todas estas se dispusieran en fila a lo largo del cuerpo del gusano, las neuronas en los extremos quedarían separadas por alrededor de 40 pasos y el grado promedio de separación sería de aproximadamente 14. Pero cuando Watts y Strogatz corrieron los cálculos, encontraron que el grado promedio de separación entre cualquier par de neuronas era de solo 2.65. Para ponerlo en contexto, si estuvieran conectadas de manera totalmente aleatoria sería de 2.25. Y sí, ¡Eureka! Era un mundo pequeño, eso nos puso a festejar. Fue realmente emocionante que la naturaleza hiciera eso. Entonces pensamos, "Okay, pero debería de ser cierto para muchas redes porque la naturaleza no puede resistirse a este mecanismo." Y analizaron a los actores de Hollywood y las redes eléctricas de Estados Unidos. Efectivamente, ambas eran redes de mundo pequeño. Por ejemplo, en la base de datos de más de 200,000 actores de Hollywood, el grado promedio de separación era de menos de cuatro. Dangerfield estuvo en [música] *Caddyshack* con Bill Murray, y Bill Murray estuvo en *She's Having a Baby* con Kevin Bacon.
Para nosotros, el efecto real como personas interesadas en sistemas dinámicos más que en teoría de grafos fue, "Okay, ¿y qué? ¿Qué si el mundo es pequeño afecta cómo se sincronizan las cosas? ¿Afecta cómo se propagan las enfermedades? ¿Afecta cómo viaja la información, etcétera?" Así que volvimos a hacer una serie de experimentos en la computadora. Así. Tomemos el ejemplo de las enfermedades. Quería saber cómo unos pocos atajos afectarían la propagación de una enfermedad a través de una red. Así que le pedí a Casper y al equipo que hicieran una simulación. Y la pregunta para ti es, ¿quieres empezar con un mundo completamente regular que esté totalmente agrupado o mejor comenzar con algo totalmente aleatorio? Yo comenzaría con el mundo regular. Okay, ahí va. Es la propagación de las infecciones. Sí. Se apodera del mundo por completo. Bueno, si cada paso fuera un día, tomaría 73 días para que la infección se apoderara de todo el mundo. A ver, ¿qué pasa si introducimos algunos atajos? Okay, hagámoslo un mundo pequeño, un 10%. A ver. [música] Boom. Wow. El cambio es dramático, ¿verdad? El cambio es dramático y muy rápido. Sí, muy rápido. Sí. En solo 26 días, todo el mundo. Y ese aumento parece exponencial al principio, ¿verdad? Y también parece lineal, pero es como si no pudiera ir más rápido. Sí. Okay, ahora hagamos que sea una red totalmente aleatoria. Boom. Increíble. ¿Cuántos días tarda con una red totalmente aleatoria? 25, prácticamente lo mismo. Y eso es muy loco porque en el caso aleatorio todos los enlaces son aleatorios. En el caso del mundo pequeño es solo el 10%. Es como si uno de cada 10 de tus amigos fuera un atajo, y eso para algunas personas podría ser exagerado, pero en tu caso probablemente sea correcto. Sí, tengo muchos atajos. Pero lo sorprendente es que en esta simulación solo usamos 100 nodos, y si aplicas el mismo modelo a las 8000 millones de personas en la Tierra, necesitarías que menos del 1% de tus enlaces fueran atajos.
En 1998, Watts y Strogatz publicaron sus hallazgos en un artículo de tres páginas en *Nature*, y el documento despegó. En unos cuantos años, el artículo ya contaba con cientos de citas. En 2014, se clasificó como el 63er artículo más citado de todos los tiempos y actualmente tiene alrededor de 58,000 citas, más que las que tiene el artículo de Peter Higgs y casi tres veces más que el artículo ganador del Premio Nobel de Watson y Crick sobre el ADN. Me parece que vale la pena señalar que las citas son una medida de impacto. A nosotros nos citan mucho más que a Einstein, y creo que sabemos quién es más importante. [risas] Nosotros no, pero sí significa que la gente cree que amerita citarlo. Tenemos miles de citas de personas en campos muy diversos, desde la neurociencia hasta la sociología, pasando por la teoría de grafos y la informática. Incluso en literatura inglesa, la gente hacía cosas como trazar redes entre palabras. ¿No resulta un poco irónico que este artículo sobre redes de mundo pequeño se vuelva viral? [risas] Ah, sí, creo que sí. Quizás sí.
Pero luego las cosas se pusieron raras. Entonces comencé a recibir algunas llamadas extrañas. Recibí una llamada de alguien del FBI. Me asusté un poco, ¿para qué me llamaba el FBI? Y devolví la llamada y la persona que contestó me dijo, "Pelos y fibras. Estaban llamando a la unidad de pelos y fibras del FBI, las personas que se encargan de investigar lo que revelan los cabellos o fibras que se encuentran en la ropa de las víctimas de homicidio." Había un tipo que decía, "¿Qué pasa cuando la policía tiene un sospechoso porque tiene fibras en su suéter que coinciden con el cabello de la víctima? Y luego el abogado defensor dice, 'Bueno, tal vez la víctima subió a un autobús y dejó sus fibras y luego mi cliente se sentó allí. Una transferencia indirecta, como la llaman, de estas fibras. Eso no prueba nada.'" El FBI quería saber cuál es la probabilidad de las transferencias indirectas en comparación con las transferencias directas cuando se mata a una persona. Y yo pensé, "¿Qué voy a [risas] saber?"
En 1998, Albert-László Barabási estaba estudiando Internet. En ese momento, había alrededor de 800 millones de páginas web. Pero a pesar del enorme tamaño de la web, Barabási descubrió que en promedio se podían conectar dos sitios que quisiera con solo 19 clics. Aparentemente, la web también era un mundo pequeño, pero lo extraño era que no se parecía en nada a la red del mundo pequeño del modelo de Watts y Strogatz. Terminamos trazando un mapa de una región de la World Wide Web y teníamos una expectativa muy clara de cómo debería verse esa red. Barabási pensó que la distribución de páginas y enlaces se parecería a una campana de Gauss, similar a la que obtendría con la altura de las personas en una población. La mayoría de los sitios tendrían un número promedio de enlaces y habría muy pocos casos atípicos en ambos lados, pero eso no fue lo que observó.
Entonces, medimos la distribución y no se parecía en nada a lo que esperábamos. Al inicio, la curva era pronunciada, muchas páginas web no tenían tantos enlaces. Luego había una cola realmente larga. Y aquí vimos páginas web que no solo tenían un poco más, sino a veces hasta 100 veces más enlaces que el grado promedio o el nodo promedio en el sitio web. Estos eran sitios web como Yahoo, superconectores que enlazaban a miles de sitios. Barabási los llamó "hubs" o nodos centrales porque al trazar el mapa de la red se asemejaban al centro de los rayos de una rueda que se extendían hacia cientos de páginas. Y fueron estos hubs los que hicieron de la web un mundo pequeño, no los atajos. [música]
Barabási se preguntó cómo podría aplicarse esto a otras redes. La mayoría de las redes reales, o prácticamente todas las redes grandes, siguen dos principios fundamentales. Primero, ninguna red comienza como una red, sino que crece. En 1991, Internet era una pequeña red y ahora tenemos un Internet con billones de nodos. ¿Cómo pasamos de uno a un billón, un nodo a la vez, un sitio web a la vez? Todas las redes que existen, sin importar qué tan viejas sean o qué tan rápido emergieron, surgieron de algún tipo de proceso de crecimiento. Si se piensa en redes, hay que incorporar ese proceso de crecimiento.
Segundo, cuando un nuevo nodo entra, por ejemplo, te unes a Facebook, ¿con quién te vas a conectar? Y es algo impredecible, pero tiene un sesgo. Tus conexiones siempre están sesgadas hacia los nodos más conectados, simplemente porque es más probable que conozcas un nodo más conectado que uno menos conectado. Llamamos a este proceso "apego preferencial". Barabási dedujo que estos dos principios podrían explicar cómo los hubs surgen naturalmente cuando una red crece. Así que junto con su colega Réka Albert, realizó una simulación.
También tenemos una simulación para esto. Comenzaron con una red simple de solo unos cuantos nodos conectados. Luego empezaron a agregar nuevos nodos a la red uno por uno con una sola condición: que fuera más probable que se conectaran los nodos que ya tenían más enlaces. Qué bonito se ve, muy biológico, muy orgánico. Además, me gusta como los nodos salen y no se detienen en un solo punto. Es como si se movieran un poco buscando su ubicación. Lo estoy disfrutando. Una estación espacial. Eso estaba pensando. O como una colonia espacial, ¿verdad? Sí, sí, ¿verdad? Cada centro podría ser un planetita y luego todas esas estaciones giran alrededor. Sí. Y cuando Barabási y Albert dejaron que estas redes evolucionaran, surgieron los hubs y demostramos que juntos el crecimiento y el apego preferencial conducen naturalmente a la aparición de los hubs.
Con esta simulación, Barabási y Albert demostraron cómo los hubs pueden surgir en prácticamente cualquier red compleja. En los aeropuertos, por ejemplo. En 1955, el aeropuerto O'Hare de Chicago recibió vuelos comerciales. A diferencia del aeropuerto vecino Midway, tenía pistas largas y mucho espacio para los nuevos aviones a reacción. Las aerolíneas comenzaron a llevar sus servicios allí. A medida que más aerolíneas conectaban vuelos en O'Hare, los pasajeros tenían más opciones para hacer conexiones, lo que lo hacía cada vez más atractivo. Luego de la desregulación en los 70s, más aerolíneas tuvieron la libertad de añadir rutas y el ciclo de retroalimentación se aceleró. Cada nueva ruta hacía que el aeropuerto fuera más útil para los pasajeros y más atractivo para otras aerolíneas. Hoy O'Hare es el aeropuerto más conectado de Estados Unidos, con vuelos directos a más de 200 destinos.
Pero no solo vemos hubs en redes artificiales. En las redes alimentarias existen unas cuantas especies clave como el bacalao atlántico que conectan asientos de depredadores y presas. Y en las redes metabólicas de nuestras células hay unas moléculas como el ATP que regulan cientos de reacciones químicas. En las redes neuronales de nuestro cerebro hay algunas regiones como la corteza prefrontal que conectan cientos de funciones distintas. A medida que cada una de estas redes evolucionó y fue creciendo, surgieron nuevas especies, nuevas reacciones y nuevos circuitos que se conectaron a lo que ya estaba bien interconectado, lo que resulta en este tipo de crecimiento natural. Ahora bien, el apego preferencial no es el único mecanismo que puede crear hubs. Hay muchos otros factores involucrados, especialmente en estos sistemas biológicos más complejos. Pero lo que la simulación de Barabási y Albert demostró es que basta con un pequeño sesgo al desarrollar una red para que los hubs se vuelvan inevitables.
Una vez que los hubs están presentes, cambian fundamentalmente la forma en que el sistema se comporta y la manera en que lo entendemos. Los hubs, como significan que puedes llegar prácticamente a cualquier parte del mundo con solo unos cuantos vuelos, pero esa conectividad también tiene consecuencias. En agosto de 2025, el aeropuerto O'Hare cerró por tormentas eléctricas. Se cancelaron 280 vuelos y se desviaron 80. Este cierre afectó al menos a otros seis aeropuertos de Estados Unidos, mientras que algunos aviones atrapados en Chicago nunca partieron hacia Europa o Asia. El mal tiempo en Chicago no solo altera completamente el patrón de viajes en Chicago, sino que en un plazo de 24 horas todo el país se ve afectado por ello. Y observamos el mismo fenómeno en las redes naturales. Eliminar una especie clave como el bacalao del Atlántico puede desestabilizar todo un ecosistema.
Esto es lo que llamamos el talón de Aquiles de las redes, y puede ser una buena o una mala noticia. Es buena si quieres crear medicamentos para eliminar bacterias. Entonces vas a ir directo al corazón. Esta idea ha dado lugar a un campo nuevo de la medicina de redes, donde los investigadores desarrollan medicamentos para atacar partes cruciales de la red metabólica de una enfermedad. Pero comprender el papel de los hubs no solo ayuda a desarrollar curas para las enfermedades, también puede ayudarnos a controlar su propagación.
En 1990, Tailandia se enfrentaba a una de las epidemias de VIH de más rápido crecimiento en el mundo. El gobierno probó con campañas extendidas como carteles, anuncios de televisión y charlas escolares diciendo a todos que usaran preservativos. Pero la infección seguía propagándose. Así que en 1991 intentó algo diferente. Comenzaron a enfocarse en los hubs. Les dijeron a los burdeles de todo el país que cada cliente debía usar preservativo o los clausurarían, y el impacto fue enorme. [música] Por ejemplo, las infecciones de VIH entre los jóvenes que se unían al ejército disminuyeron en más del 50%, y para 2013, el Ministerio de Salud Pública de [música] Tailandia estimó que la política había prevenido más de 5 millones de infecciones. Todo porque se dio cuenta de la importancia de los hubs.
Los hubs y los atajos hacen que cualquier red compleja esté más conectada de lo que parece. Eso significa que las cosas se propagan rápidamente, ya sea retrasos en aeropuertos, información o enfermedades. Pero, ¿podría ese impacto ser aún más profundo? Es decir, ¿la estructura de nuestra red social podría influir en nuestro comportamiento y creencias sin que nos demos cuenta?
En 1997, Watts y Strogatz investigaron precisamente eso, utilizando un juego llamado "El dilema del prisionero". Tal vez sea el problema más famoso de la teoría de juegos y se utiliza para representar una gran cantidad de conflictos diferentes que vemos en el mundo real. De hecho, ya hicimos todo un video completo sobre eso, pero aquí va un resumen rápido. La premisa es sencilla. Un banquero con un cofre lleno de oro te invita a ti y a otro jugador a participar. Cada uno tiene dos opciones: cooperar o traicionar. Si ambos cooperan, cada uno recibe tres monedas. Pero si traicionas mientras tu oponente coopera, tú obtienes cinco monedas y él no recibe nada. Y si ambos traicionan, cada uno recibe una moneda. ¿Tú qué harías? Supongamos que tu oponente coopera, entonces podrías cooperar también y obtener tres monedas, o podrías traicionar y obtener cinco monedas. Entonces, ganas más si traicionas. Pero, ¿qué pasa si tu oponente te traiciona? Bueno, podrías cooperar y no obtener ninguna moneda, o podrías traicionar y al menos conseguir una. Así que no importa lo que haga tu oponente, tu mejor opción siempre es traicionar. Ahora bien, si tu oponente también es racional, llegará a la misma conclusión y, por lo tanto, también traicionará. Y como resultado, cuando ambos actúan de manera racional, ambos terminan en la situación subóptima de obtener una moneda cada uno, cuando podrían haber obtenido tres.
Pero en 1980, el profesor Robert Axelrod descubrió que si juegas contra tu oponente cientos de veces, entonces la cooperación prevalece. Organizó un torneo entre los principales teóricos de juegos del mundo y las estrategias más exitosas fueron amables. La estrategia ganadora se llamaba "Tit for Tat" porque su posición por defecto era cooperar y solo se traicionaba en represalia. También demostró que un pequeño grupo de cooperadores puede trabajar en conjunto para superar un mundo de traidores. Ese es el escenario donde estamos. Si llegas a ese lugar realista donde estrategias como "Tit for Tat" tienden a dominar el mundo porque en el torneo de Axelrod cada estrategia jugaba contra todas las demás estrategias o solo interactuaban con sus vecinas, que es el grupo pequeño. Y podrías preguntarte, ¿qué pasa si empezamos a cambiar la forma en que funciona y si los ponemos en una red?
Pues Watts y Strogatz simularon su propia versión del dilema del prisionero que hacía justo eso. Establecieron una red regular donde cada jugador estaba conectado con algunos jugadores a ambos lados. Luego jugarían simultáneamente contra todas sus conexiones. Las reglas eran simples. Si la mayoría de las conexiones de un jugador cooperaban, entonces ese jugador también cooperaría. Pero si la mayoría de sus conexiones traicionaban, ellos traicionarían en represalia. Comenzaron con un pequeño grupo de cooperadores rodeados de traidores y observaron cómo evolucionaba la red. Con el tiempo, lo que observaron fue que la cooperación se extendía, tal como Axelrod había descubierto, pero luego volvieron a ejecutar la simulación, esta vez con algunos enlaces reconectados [música] con atajos y de repente los cooperadores fueron aplastados y terminaron con un mundo de traidores. Y cuando comenzaron con una red completamente regular y gradualmente aumentaron la fracción de atajos, encontraron que había una fracción crítica a partir de la cual el porcentaje de cooperadores al final del juego caía a cero.
Lo que me parece realmente alucinante es que se tomaron exactamente las mismas estrategias con las mismas propiedades, los mismos rasgos de carácter y las personalidades, por así decirlo. No se cambia nada de eso. Lo único que cambia es cómo están conectados y pasas de un mundo donde todos son verdaderamente amables y colaboran juntos, a uno lleno de maldad donde todos se traicionan, solo cambiando la manera en la que están conectados. Es como si la mayoría de tus interacciones fueran negativas, entonces comienzas a ser negativo también y simplemente contribuyes a la negatividad general. Mientras que si algunas personas son amables, puedes pensar, "Eso me hace sentir bien y por eso voy a ser más amable con esa persona." La intuición detrás de eso es que la cooperación se fomenta al tener pequeños grupos. Si tengo un pequeño grupo de personas que son mis amigos, nos vamos a encontrar mucho y la cooperación tiende a surgir de la familiaridad, de la misma forma en que ayuda la reiteración. Si sé que voy a verte de nuevo, que voy a encontrarte otra vez, al final a mí me conviene cooperar. Mientras que en el mundo de Internet, donde cualquiera puede entrar a Twitter y hablar mal de los demás, eso tiende a desanimar. No tenemos burbujas, no hay comunidades. Eso explica el fenómeno de los acosadores de teclado y que sí, la gente dice cosas en Internet que no diría en persona. No lo haría. La mayoría de la gente es amable en persona. Sí.
Es curioso que el mundo, uno piensa que el mundo es bueno hasta que haya una canción de Disney muy pequeña. El mundo es, se supone que es algo bueno, y sin embargo, te expone a la toxicidad y a la maldad de la que te habrías protegido en el pequeño pueblo. Las redes sociales han sido tóxicas cuando la idea inicial era, "Vamos a conectar a un montón de personas que han estado separadas geográficamente, te conectamos con tus amigos." Observas el efecto neto y la verdad ha sido bastante negativo en muchos sentidos.
Intrigado por los hallazgos, Watts comenzó a preguntarse si los resultados también se aplicaban al mundo real. Durante años después de este trabajo, quería poner a prueba la hipótesis con sujetos humanos reales. Consiguió unos voluntarios para jugar a un juego similar llamado el juego de bienes públicos en diferentes estructuras de red. Esperaba que, como habían encontrado antes, más atajos en una red harían que la cooperación fuera menos probable, pero descubrió que la estructura de la red no tenía ningún efecto. La cooperación era igual de probable en una red totalmente agrupada como en una totalmente aleatoria. Estábamos muy desconcertados por el resultado, así que decidimos profundizar más.
Al investigar más a fondo, se dio cuenta de que la estructura de la red sí importaba. En las redes más agrupadas, las personas eran más propensas a imitarse unas a otras. [música] Si por casualidad alguien comenzaba cooperando, entonces todos cooperarían. Pero era igualmente probable que alguien comenzara traicionando, en cuyo caso los demás traicionarían. Y durante todos los juegos que jugaron, estos dos efectos se cancelaron mutuamente. Por eso parecía que la estructura de la red no importaba. Y es que pende de un hilo. Sí, es si una persona hace algo egoísta, todo se va a pique. Eh, en otro mundo todos mantienen la calma y así todo sale bien. Es muy loco que el mundo pueda pender de un hilo así, ¿no? Puede inclinarse a un lado o al otro dependiendo de cómo alguien amanezca ese día.
Pero entonces se dio cuenta de algo. En la vida real puedes elegir con quién te juntas. Así que repitió el experimento permitiendo que los jugadores cambiaran con quién jugaban y esta vez usó el dilema del prisionero para que los jugadores pudieran identificar fácilmente a los traidores. Y el hallazgo fue claro. Entre más [música] permitía a los jugadores elegir con quién jugaban, más probable era que cooperaran. Puedes mejorar mucho tu situación simplemente actuando, siendo asertivo y tomando la iniciativa. [música] Sí, sí. En eso mismo trato de enseñarles a mis hijos. Por ejemplo, si alguien te molesta, solo ignóralo. No se gana nada con seguir interactuando con personas que traen negatividad a tu vida. De hecho, decidir puede ser poderoso en más de una manera. Hay algo en este mundo que lo hace propenso a esas perturbaciones y por eso siempre está al borde de la inestabilidad y eso nos da a cada uno más poder del que imaginamos. Es realmente posible que haya individuos que inicien movimientos que crezcan y avancen [música] y a fin de cuentas, si estudias la historia, es lo que pasa. Siempre es una persona obstinada que hace algo, la que guía 10 personas, 1000 personas y las cosas cambian por eso. [música] De alguna manera siempre comienza con una persona. Es la frase de Steve Jobs, ¿no? "La gente suficientemente loca que cree que puede cambiar el mundo es la que lo hace." Y lo maravilloso es que todo comienza con creer que tienes ese poder.
Sí, [risas] aprender sobre la ciencia de redes me ha enseñado muchas cosas, pero quizás la más importante es que nuestras redes nos moldean, [música] pero nuestras acciones moldean las redes, así que elige ambas sabiamente. Hola, si has llegado hasta aquí, todas las simulaciones que realizamos con Derek van a estar disponibles en un sitio web al que podrás acceder para que puedas jugar con ellas también tú. Muchas gracias por vernos, realmente lo apreciamos.