Cuando el 10% de una población sostiene una creencia inquebrantable, ésta llega siempre a ser aceptada por la mayoría, revela un análisis computacional
Un equipo de científicos del Instituto Politécnico Rensselaer de Nueva York ha descubierto que cuando el 10% de una población sostiene una creencia inquebrantable, ésta llega siempre a ser adoptada por la mayoría de la sociedad. El hallazgo fue realizado a partir de modelos computacionales de tres tipos distintos de sociedades, pero podría tener implicaciones para la comprensión de la expansión de innovaciones o de los movimientos políticos más recientes. Por Yaiza Martínez.
Fuente: photoXpress.
Un equipo de científicos del Instituto Politécnico Rensselaer (RPI)de Nueva York ha descubierto que cuando el 10% de una población sostiene una creencia inquebrantable, ésta llega siempre a ser adoptada por la mayoría de la sociedad.
Los investigadores, que son miembros del Social Cognitive Networks Academic Research Center (SCNARC) del RPI, utilizaron métodos analíticos y computacionales para establecer el punto clave en el que la opinión de una minoría llega a convertirse en la opinión de la mayoría. El hallazgo tendría implicaciones en el estudio y la comprensión de la influencia de las interacciones sociales, en terrenos como la expansión de innovaciones o de movimientos políticos.
“Cuando el número de detentores de una opinión compartida está por debajo del 10% (de la sociedad), no se producen progresos visibles en la expansión de sus ideas. Se necesitaría literalmente una cantidad de tiempo comparable a la edad del universo para que las opiniones de grupos de esta magnitud alcanzasen a una mayoría”, explica el director del SCNARC, Boleslaw Szymanski, uno de los autores de la investigación. Sin embargo, “cuando los grupos con una determinada opinión llegan a constituir un 10% de la población, sus ideas se expanden como las llamas”, añade Szymanski en un comunicado del RPI.
Inmunes a las influencias
Como ejemplo, los investigadores señalan los hechos acaecidos en los últimos tiempos en Túnez y Egipto, lugares que han sufrido un proceso similar al reflejado en los modelos computacionales empleados en la investigación. Según Szymanski: “En estos países, dictadores que habían estado en el poder durante décadas, de repente, fueron derrocados en tan sólo unas semanas”.
Los resultados de la presente investigación han sido publicados en la revista Physical Review E, en un artículo titulado "Social consensus through the influence of committed minorities” (El consenso social influenciado por minorías comprometidas). En él, se demuestra cómo la opinión mayoritaria prevalente en una población puede revertirse rápidamente por efecto de una pequeña fracción de individuos distribuidos en la sociedad de forma aleatoria.
En los modelos computacionales estudiados, estos individuos defendían sus opiniones con constancia y eran inmunes a las influencias. Como resultado, una vez alcanzado un consenso del 10% de la población en dichas opiniones, éstas eran adoptadas por la población general rápidamente.
Diversos tipos de redes
Para llegar a estas conclusiones, los investigadores desarrollaron modelos computacionales de diversos tipos de redes sociales. Una de estas redes presentaba a cada persona conectada con cualquier otra en la red.
El segundo modelo incluía a individuos indiscutidos que no estaban conectados a un gran número de gente, pero que eran líderes de opinión. El tercer y último modelo proporcionaba a cada individuo un número similar de conexiones.
Los investigadores, que son miembros del Social Cognitive Networks Academic Research Center (SCNARC) del RPI, utilizaron métodos analíticos y computacionales para establecer el punto clave en el que la opinión de una minoría llega a convertirse en la opinión de la mayoría. El hallazgo tendría implicaciones en el estudio y la comprensión de la influencia de las interacciones sociales, en terrenos como la expansión de innovaciones o de movimientos políticos.
“Cuando el número de detentores de una opinión compartida está por debajo del 10% (de la sociedad), no se producen progresos visibles en la expansión de sus ideas. Se necesitaría literalmente una cantidad de tiempo comparable a la edad del universo para que las opiniones de grupos de esta magnitud alcanzasen a una mayoría”, explica el director del SCNARC, Boleslaw Szymanski, uno de los autores de la investigación. Sin embargo, “cuando los grupos con una determinada opinión llegan a constituir un 10% de la población, sus ideas se expanden como las llamas”, añade Szymanski en un comunicado del RPI.
Inmunes a las influencias
Como ejemplo, los investigadores señalan los hechos acaecidos en los últimos tiempos en Túnez y Egipto, lugares que han sufrido un proceso similar al reflejado en los modelos computacionales empleados en la investigación. Según Szymanski: “En estos países, dictadores que habían estado en el poder durante décadas, de repente, fueron derrocados en tan sólo unas semanas”.
Los resultados de la presente investigación han sido publicados en la revista Physical Review E, en un artículo titulado "Social consensus through the influence of committed minorities” (El consenso social influenciado por minorías comprometidas). En él, se demuestra cómo la opinión mayoritaria prevalente en una población puede revertirse rápidamente por efecto de una pequeña fracción de individuos distribuidos en la sociedad de forma aleatoria.
En los modelos computacionales estudiados, estos individuos defendían sus opiniones con constancia y eran inmunes a las influencias. Como resultado, una vez alcanzado un consenso del 10% de la población en dichas opiniones, éstas eran adoptadas por la población general rápidamente.
Diversos tipos de redes
Para llegar a estas conclusiones, los investigadores desarrollaron modelos computacionales de diversos tipos de redes sociales. Una de estas redes presentaba a cada persona conectada con cualquier otra en la red.
El segundo modelo incluía a individuos indiscutidos que no estaban conectados a un gran número de gente, pero que eran líderes de opinión. El tercer y último modelo proporcionaba a cada individuo un número similar de conexiones.
En la imagen se ve el momento clave en el que la opinión de una minoría (en rojo) se convierte rápidamente en la opinión de la mayoría. Fuente: SCNARC/Renssealer Polytechnic Insitute.
El estado inicial de todos los modelos fue un mar de defensores de puntos de vista tradicionales. Sin embargo, aunque cada uno de estos individuos sostenía su propia opinión, tenía la mente abierta a nuevas perspectivas.
Una vez que las redes fueron elaboradas, los científicos introdujeron en ellas a algunos convencidos de ideas innovadoras. Estas personas defendían completamente sus puntos de vista, y no estaban dispuestas a modificar sus creencias. A medida que estos convencidos comenzaron a hablar con los individuos que mantenían sistemas de creencias tradicionales, las tendencias en dichas creencias comenzaron a cambiar, en principio gradualmente, pero más tarde de manera brusca.
“En general, a la gente no le gusta tener una opinión impopular y siempre busca llegar a un consenso. Nosotros establecimos esta dinámica en cada uno de los modelos desarrollados”, afirma Sameet Sreenivasan, otro de los autores del estudio.
Para conseguir el consenso, cada uno de los individuos innovadores de los modelos computacionales “hablaba” con otros sobre sus opiniones. Si el oyente sostenía las mismas ideas que el hablante, se reforzaban sus propias creencias. Por el contrario, si su opinión era distinta, el oyente consideraba la del otro y después se disponía a hablar con otra persona. Si esta última también era defensora de las nuevas ideas, entonces el oyente acababa adoptándola.
Expandir o reprimir opiniones
“A medida que los agentes de cambio empiezan a convencer a más y más gente, la situación comienza a cambiar”, afirma Sreenivasan. “Los individuos pasan a cuestionar sus propias ideas y después adoptan completamente las nuevas perspectivas, para seguir expandiéndolas. En cambio, si los convencidos sólo consiguen influir en las personas cercanas, esto no produce ningún cambio a gran escala en el sistema”. Con menos del 10% de personas con nuevas ideas, esa transformación no puede producirse.
La presente investigación tiene profundas implicaciones para la comprensión de cómo se expanden las opiniones. “Claramente hay situaciones en las que ayuda saber cómo expandir una idea de manera eficiente o cómo reprimir la evolución de una opinión”, señala el profesor de física del RIP y coautor del estudio, Gyorgy Korniss. Por ejemplo, cuando existe la necesidad de convencer rápidamente a una ciudad entera de que huya porque viene un huracán o cuando se debe divulgar información sobre la prevención de una enfermedad en un área rural.
Los investigadores buscan ahora patrones dentro de las ciencias sociales y otros campos para comparar los resultados de sus modelos computacionales con ejemplos históricos. También pretenden estudiar cómo el porcentaje de población necesario para la expansión de ideas debería cambiar para ser efectivo en este sentido, en modelos de sociedad polarizada.
En lugar de sostener un punto de vista tradicional, en este tipo de sociedades se mantienen dos perspectivas opuestas. Un ejemplo de esta polarización se da en Estados Unidos, entre demócratas yrepublicanos.
Mantenimiento de las innovaciones
Los modelos computacionales sirven para analizar situaciones de la vida real a través de programas que reflejan cómo funciona un sistema sometido a determinadas variables. Estos modelos se han convertido en fuente de información sobre diversos sistemas naturales de la física, la química y la biología, pero también sobre sistemas humanos, como los de la economía o las ciencias sociales.
La investigación de los científicos del RPI no es la primera que trata de explicar la evolución de las ideas humanas a partir de este tipo de simulaciones. En 2009, por ejemplo, un estudio realizado por científicos del University College London del Reino Unido, combinando simulaciones informáticas con estudios genéticos, estableció que la razón de la aparición de la conducta humana moderna, caracterizada por la capacidad de crear objetos artísticos o tecnología avanzada, tendría su origen en la densidad de la población.
Según los investigadores británicos, las interacciones humanas intensas fueron las que favorecieron el intercambio de ideas y de habilidades, y las que propiciaron que no se perdieran las innovaciones.
Otros aspectos humanos estudiados con técnicas informáticas han sido, por ejemplo, el altruismo, lacomplejidad de nuestras sociedades o la evolución de éstas.
Una vez que las redes fueron elaboradas, los científicos introdujeron en ellas a algunos convencidos de ideas innovadoras. Estas personas defendían completamente sus puntos de vista, y no estaban dispuestas a modificar sus creencias. A medida que estos convencidos comenzaron a hablar con los individuos que mantenían sistemas de creencias tradicionales, las tendencias en dichas creencias comenzaron a cambiar, en principio gradualmente, pero más tarde de manera brusca.
“En general, a la gente no le gusta tener una opinión impopular y siempre busca llegar a un consenso. Nosotros establecimos esta dinámica en cada uno de los modelos desarrollados”, afirma Sameet Sreenivasan, otro de los autores del estudio.
Para conseguir el consenso, cada uno de los individuos innovadores de los modelos computacionales “hablaba” con otros sobre sus opiniones. Si el oyente sostenía las mismas ideas que el hablante, se reforzaban sus propias creencias. Por el contrario, si su opinión era distinta, el oyente consideraba la del otro y después se disponía a hablar con otra persona. Si esta última también era defensora de las nuevas ideas, entonces el oyente acababa adoptándola.
Expandir o reprimir opiniones
“A medida que los agentes de cambio empiezan a convencer a más y más gente, la situación comienza a cambiar”, afirma Sreenivasan. “Los individuos pasan a cuestionar sus propias ideas y después adoptan completamente las nuevas perspectivas, para seguir expandiéndolas. En cambio, si los convencidos sólo consiguen influir en las personas cercanas, esto no produce ningún cambio a gran escala en el sistema”. Con menos del 10% de personas con nuevas ideas, esa transformación no puede producirse.
La presente investigación tiene profundas implicaciones para la comprensión de cómo se expanden las opiniones. “Claramente hay situaciones en las que ayuda saber cómo expandir una idea de manera eficiente o cómo reprimir la evolución de una opinión”, señala el profesor de física del RIP y coautor del estudio, Gyorgy Korniss. Por ejemplo, cuando existe la necesidad de convencer rápidamente a una ciudad entera de que huya porque viene un huracán o cuando se debe divulgar información sobre la prevención de una enfermedad en un área rural.
Los investigadores buscan ahora patrones dentro de las ciencias sociales y otros campos para comparar los resultados de sus modelos computacionales con ejemplos históricos. También pretenden estudiar cómo el porcentaje de población necesario para la expansión de ideas debería cambiar para ser efectivo en este sentido, en modelos de sociedad polarizada.
En lugar de sostener un punto de vista tradicional, en este tipo de sociedades se mantienen dos perspectivas opuestas. Un ejemplo de esta polarización se da en Estados Unidos, entre demócratas yrepublicanos.
Mantenimiento de las innovaciones
Los modelos computacionales sirven para analizar situaciones de la vida real a través de programas que reflejan cómo funciona un sistema sometido a determinadas variables. Estos modelos se han convertido en fuente de información sobre diversos sistemas naturales de la física, la química y la biología, pero también sobre sistemas humanos, como los de la economía o las ciencias sociales.
La investigación de los científicos del RPI no es la primera que trata de explicar la evolución de las ideas humanas a partir de este tipo de simulaciones. En 2009, por ejemplo, un estudio realizado por científicos del University College London del Reino Unido, combinando simulaciones informáticas con estudios genéticos, estableció que la razón de la aparición de la conducta humana moderna, caracterizada por la capacidad de crear objetos artísticos o tecnología avanzada, tendría su origen en la densidad de la población.
Según los investigadores británicos, las interacciones humanas intensas fueron las que favorecieron el intercambio de ideas y de habilidades, y las que propiciaron que no se perdieran las innovaciones.
Otros aspectos humanos estudiados con técnicas informáticas han sido, por ejemplo, el altruismo, lacomplejidad de nuestras sociedades o la evolución de éstas.
Fuente: www.tendencias21.net
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