Las matemáticas de las redes sociales

Investigadores en el Reino Unido han desarrollado un modelo que pone de manifiesto cómo surgen los grupos sociales y se mantienen estables, lo que podría ayudar a entender, desde los grupos escépticos con cambio climático a los clubes de fútbol.

“Tradicionalmente, las redes han sido estudiadas como inmutables,” dijo el co-autor John Bryden de la Universidad de Londres, cuyo estudio se publicó en el Diario de la Royal Society Interface . ”Pero las redes humanas son mucho más complejas, y este estudio se centró en las redes en el contexto del siempre cambiante mundo real “.

“Hemos dado un paso más al observar que las redes están cambiando con el tiempo. Entender por qué y cómo cambian y se forman  grupos en estas redes nos dice mucho acerca de cómo funciona nuestra sociedad.”

Utilizando un algoritmo derivado de un modelo de base individual y un modelo de población de base en el comportamiento promedio, los investigadores analizaron matemáticamente el comportamiento humano dentro de un contexto comunitario.

Los investigadores realizaron simulaciones por ordenador para analizar la frecuencia con la que cambiamos nuestros círculos de amigos, ¿cómo elegimos a nuestros amigos y cómo las redes sociales de auto-organizan en comunidades más pequeñas y más conectadas. A partir de ahí, fueron capaces de mostrar gráficamente como el flujo de opinión y la formación de grupos sociales en una escala de tiempo uniforme.

Cuando los individuos se crearon para hacer conexiones con otras personas al azar, no se formaron grupos más pequeños, mientras que cuando se crearon para conectar sólo con similares a ellos, las redes se fracturaron y se dividieron en subgrupos ajenos, informaron los investigadores.

“Nos percatamos que era difícil que un subgrupo nuevo comenzara,” dijo Bryden. “Así que introdujimos un nuevo tipo de persona en el modelo, y observamos si sus intereses se extendían a otros. Muchos de estos nuevos tipos no sobrevivieron, pero los que se establecieron y formaron camarillas tendieron a hacerlo muy bien. “

Los investigadores esperan que el modelo se utilice en el futuro para construir una mejor comprensión de por qué se forman las comunidades o los clanes, lo que podría ayudar a futuros estudios investigar cómo las enfermedades y la información se difunde a través de la población – incluso las teorías de conspiración.

“Tomemos, por ejemplo, los mensajes clave sobre el medio ambiente de los grupos de científicos climáticos. ¿Cómo conseguir que grupos escépticos se conecten a redes homogéneas y sea más probable que cambien sus ideas”, dijo Sara Denize de la Escuela de Marketing de la University of Western Sydney

Las futuras aplicaciones de este modelo servirán para que  los investigadores se centren en la dinámica de todo tipo de grupos sociales, ya se trate de su familia,  la iglesia o la escuela, o más grupos a corto plazo, como el equipo de patinaje sobre hielo amateur que se retiró después de sólo una temporada .

“Se puede ver la aparición de patrones”, dijo Denize.”La entidad sigue siendo la misma -por lo que un equipo de fútbol o un club mantendrá su identidad – pero la gente nueva que va y viene cada temporada, aprende las funciones del club de los restantes miembros..”

El modelo también se puede aplicar a redes sociales como Twitter y Facebook, para explicar cómo ciertos grupos se vuelven importantes y cómo las ideas se mueven entre ellos, o en el escenario de un patio de la escuela donde los niños pequeños cambian de amigos casi a diario .

Al igual que cualquier proyecto basado en el comportamiento humano, el reto era crear el modelo  más simple posible, sin dejar de explicar cómo nos alistamos en grupos.

“Predecir el comportamiento humano es todo un reto,” dijo Bryden. ”Pero hay algunas cosas que hacemos que son bastante predecibles: interactuar, hacer amigos y ser parte de los grupos son algunos ejemplos.”

“El comportamiento humano es problemático”, asegura Denize. ”Pero lo que esta investigación demuestra es que podemos empezar a tener una idea de cómo se comportan las personas a nivel global.”

Enlace original: Mathematicians analyse friendship groups