La idea clave de este posteo es que las redes sociales se pueden intervenir, pero sabiendo que una vez que actuamos los efectos liberados pueden ser exponenciales.
De lo que hablamos es de cómo manipular las configuraciones de red para que se produzcan los efectos que buscamos y de cuanta data necesitamos para que se produzca lo que deseamos.
Veremos a lo largo de este artículo que pensar en red puede servir tanto para evitarse problemas como para buscar soluciones a situaciones disímiles y además que existen ejemplo recientes, controversiales y exitosos que se han desarrollado al son de estas ideas.
La etimología de la palabra inter-venir es interesante a los efectos de este Taller. Intervenir es venir entre, es decir, es hacer algo en el medio de los nodos. Entonces intervenir es actuar pre-positivamente a nodos, es decir antes de las posiciones, sobre los enlaces, las aristas, los edges.
Si usáramos una metáfora futbolística diríamos que se trataría más de cortar o incrementar los pases que de actuar directamente sobre las condiciones de los jugadores. Es decir; recomendaríamos a un DT que trabaje mas las interacciones en su equipo mas que las habilidades de cada jugador.
Pero ¿Cómo se hace esto de intervenir en redes? Por todos lados se intenta responder esta pregunta, desde redes de investigadores y creativos o aún desde las usinas gutemberianas. Hay, sin embargo, bastante acuerdo en que tenemos que reconocer algunas configuraciones típicas de las redes y ser capaces de modificar los links claves.
Redes pequeño mundo
Un gran empuje en todo este asunto se produjo en 1998, cuando Steven Strogatz y Duncan Watts publicaron un documento innovador en Nature titulado “Dinámicas colectivas de las redes ‘small-world'”, explicando por qué el mundo nos parece tan pequeño.
En realidad lo de “fenómenos de mundo pequeño” ya había ganado algún grado de notoriedad en la década del 60, cuando en un controvertido estudio el psicólogo Stanley Milgram mostró que una persona seleccionada al azar que vivía en Nebraska podría ser conectada a través de no mas de 6 conocidos a una persona “objetivo” en Massachusetts.
Sin embargo la idea era ampliamente conocida en la década del 90, al igual que la tesis de Mark Granovetter sobre los lazos débiles, cuando se inventó un juego conocido los Seis grados de Kevin Bacon, basado en los enlaces definidos en los coapariciones en cualquier película única: Bacon supuestamente podría ser conectado a cualquier otra celebridad de Hollywood en no más de seis pasos. En la red de actores, que se mueven desde el nodo de Kevin Bacon al nodo de, por ejemplo, Tom Hanks, tendría que pasar por menos de 6 películas.
Las redes pequeño-mundo de Watts-Strogatz exhiben dos características: están muy agrupadas y a la vez cuentan con atajos que integran esos grumos velozmente, lo que tienen implicancias sobre la forma en que la red se comporta, manteniendo lo local y lo general al mismo tiempo, permitiendo una rápida integración al entorno.
La revolución de Watts-Strogatz consistió en que cambió la forma en que podían conectarse los modos de pensar las redes, desde una red de energía eléctrica a los actores alrededor de Kevin Bacon, pasando por las células nerviosas en el gusano caenorhabditis elegans: habían creado algo así como la anatomía comparada de las redes.
A principios de siglo investigadores de diversas disciplinas abandonaron muchos de sus proyectos basados en modelos lineales y se enfocaron en desarrollar matemáticas de red para proteínas, aviones, centrales eléctricas, historiografía o ecología. El impacto aún continúa haciendo que los modos de comprensión sean cada vez mas sofisticados, pero al mismo tiempo mucho mas explicativos: por ejemplo las especies ya no se visualizan en cadenas simples de presa-depredador sino que prácticamente todo lo que las contextualiza es susceptible de ser redificado en una visión mucho mas compleja.
Al mismo tiempo la vida da sorpresas y fenómenos como los apagones eléctricos, las caídas abruptas de los mercados de valores, los embotellamientos o la propagación de enfermedades urgieron nuevas miradas y ahí estaba la posibilidad de verse desde una matriz oculta a simple vista.
En un estudio reciente, el físico Jonathan Donges del Instituto Potsdam de Alemania para la Investigación del Impacto Climático hizo visualizaciones con cientos de miles de puntos representando datos relacionados con la presión de aire para estudiar redes en la atmósfera. Mediante el seguimiento de cómo cambian los datos en el tiempo, se identificó una serie de redes que envuelven a la Tierra, capas una encima de la otra, como muñecas rusas y encontró que lo que sucede sobre el Ártico sirve de enlace clave. La atmosfera del Artico redistribuye el clima del resto del mundo o algo así. La conclusión, contraintuitiva, es que actuando sobre el clima del Artico podrían crearse condiciones en el resto del planeta a muy bajos costos.
Algo parecido sucede con otras redes que se investigaron para saber porqué las cosas fallan: en las redes eléctricas la protección de algunos pocos nodos hacen al sistema menos vulnerable.
Las proteínas claves del metabolismo, el personal de organizaciones empresariales, las grandes empresas o los diferentes sistemas (muscular, ocular, nervioso, respiratorio) durante las diversas etapas del sueño presentan puntos claves que la teoría de las redes puede explicar con consistencia.
Cuantificación de la Resiliencia
Pero mientras algunos redólogos reciben consultas sobre como sacar las papas del fuego otros como la Dra D’Souza trabaja en otra dirección: se centró en el éxito en lugar del fracaso, investigando que hace que las redes sigan trabajando, o al menos existiendo. En un reciente estudio, su equipo analizó cómo dos redes eléctricas vinculadas podrían interactuar, centrándose en los enlaces de conectividad entre redes: demostraron que tener dos redes puede minimizar la amenaza de grandes cascadas de cortes de corriente. Las redes deben crecer para seguir vivas. quizás al 3 % anual, como el capitalismo.
Los esfuerzos de D’Souza han destacado la interacción entre redes ya sea de un modo horizontal (Facebook, con Twitter) o vertical, como la red eléctrica, de fibra óptica y los canales de comunicación inalámbricos es decir las “redes superpuestas”, que también aparecen en el cerebro.
Olaf Sporns de la Universidad de Indiana trabaja en otro modelado de redes: el Proyecto Conectoma Humano, que busca entender cómo todas las células nerviosas en el cerebro interactúan entre sí. Los científicos están de acuerdo en que el cerebro funciona como una red pero exactamente cómo no está tan claro. Sporns cree que la arquitectura de las redes representan un intento de equilibrio constante entre el costo de cableado en la red anatómica y cuan eficientes resultan los resultados de esa red funcional.
Leonardo Dueñas-Osorio de la Universidad de Rice tiene un enfoque basado en simulaciones. Durante un viaje a Chile después del terremoto de 2010 Dueñas-Osorio recopiló información acerca de lo que falló y donde se rompieron las tuberías y con esa información ceó un modelos con los puntos fuertes y débiles del sistema detectando que sistemas podrían mejorarse.
Un tema clave es que los avances en redes está aumentando el interés de los gobiernos y otros organismos para financiar exploraciones más profundas de los problemas de la red de redes: financiado por Italia, llamada AXES, evalúa el riesgo de crisis con un enfoque en las interdependencias entre redes.
Las implicaciones que están saliendo a la luz de todo esto son impresionantes, sobre todo los posibles efectos de ignorar lo que estamos aprendiendo: por ejemplo hay requisitos mínimos para la construcción de edificios pero nadie dice cómo se integra a otras redes, haciendo colapsar entonces las cloacas o las redes eléctricas. Al mismo tiempo vemos que las redes, para su sustentabilidad, deben contener las diferencias pero integradas.
La intervención en redes tiene por delante sostener las necesidades locales combinadas con los potenciales globales y lograr resultados sostenibles.
Por último quiero mostrarles un ejemplo donde se integran redes sociales y BigData: Uber.
Uber es un servicio de reserva de taxis basado en una aplicación para smarthphones que conecta a los usuarios que tienen que llegar a algún lugar con los conductores dispuestos a darles un paseo. El servicio ha sido muy controversial, debido a los taxistas regulares que afirman que está destruyendo sus medios de vida por la falta de regulaciónsin embargo su éxito ha sido enorme: puesto en marcha en San Francisco en 2009, el servicio se ha ampliado a muchas ciudades importantes en todos los continentes.
Conectar a personas con lugares disponibles en un auto y que estén dispuestos ayudar a otras con el mismo destino por un pago muy conveniente es la base del negocio. Uber tiene la base de datos de los conductores en todas las ciudades que cubre, por lo que cuando un pasajero pide un viaje a la app tanto los móviles como las tarifas se calculan automáticamente, integrando datos de la calle y algoritmos complejos que monitorean las condiciones del tráfico y los tiempos de viaje en tiempo real, lo que significa que los precios se pueden ajustar continuamente.
Este enfoque basado en algoritmos con poca supervisión humana ha causado problemas ocasionalmente como cuando en Nueva York, en la víspera de Año Nuevo de 2011, un viaje de una milla aumentó de $ 27 a $ 135 en el curso de la noche.
Los dueños de UBER proponen que se reducirá el tráfico en las calles de Londres en un tercio, lo que sería una solución a las grandes metrópolis que no logran resolver el problema. Las críticas de sindicatos y propietarios de taxis han sido durísimas sin embargo, dada su popularidad dondequiera que ha puesto en marcha en todo el mundo, hay un enorme incentivo financiero para que la empresa siga adelante con sus planes para revolucionar los viajes privados.
Lyft, Sidecar y Haxi surgieron como competidores y la competencia que tenemos enfrente será feroz hasta que como hemos visto en este Taller el ganador se quede con todo. Todo lo que vimos está en UBER para que lo analicen con detalle: grandes bases de datos en tiempo real, redes sociales multicapa, algoritmos para generar recomendaciones y tarifas, crecimiento logarítmico y autorganización de la desigualdad de recursos.
Espero que estos encuentros les hayan sido satisfactorios y ojalá con el tiempo y el apoyo de las instituciones adecuadas podamos ir organizándonos los interesados en este tipo de temas.
Hasta la próxima!