Hace ya tiempo volvía haciendo dedo y me sorprendió la noche. Atiné a arrimarme a unos árboles, pero cuando la noche se cerró quedé completamente ciego. Tendría que esperar el amanecer. Me recosté en el ´tronco de árbol que habia llegado a percibir, puse mi mochila a un lado y debería haber rezado que no lloviera, algo que preferí no hacer porque soy ateo.
En esas circuntancias descubrí lo importante que es tener un par de ideas claras, respecto al propio cuidado, con qué cosas contar al exponerse a la naturaleza, qué usar como guía. En eso pensaba cuando me quedé dormido. Al amanecer estaba otra vez en camino y con suerte en dos horas estaría en la próxima villa.
Pensaba: que probabilidades había de que me sorprendiera semejante oscuridad sin que tuviera una caja de fósforos encima, ni una manta, ni alguna forma de iluminarme? Es que en muchos fenómenos que medimos en la vida cotidiana el promedio de las cosas es una medida útil y representativa, y podemos confiar en que los eventos fuera de lo común no alterarán significativamente nuestras expectativas. Y sin embargo lo realmente improbable había sucedido.
Pero no todo en la naturaleza o en la sociedad funciona así. Algunos fenómenos —como la distribución de ingresos, el tamaño de terremotos, incendios forestales, guerras, o incluso la popularidad de ciertos contenidos en internet— siguen una ley de potencias. En estas distribuciones, los eventos extremos son mucho más comunes de lo que esperaríamos en una curva normal. Hay una cola larga que incluye valores muy grandes, y el promedio no es representativo: puede cambiar drásticamente si seguimos midiendo.
¿Cómo detectar cada tipo de sistema?
Distribución normal:
Los datos se agrupan alrededor de un valor central.
La variabilidad es limitada y simétrica.
Al graficar, se forma una campana.
El promedio y la mediana son similares.
Ley de potencias:
Hay muchos valores pequeños y algunos muy grandes.
El promedio puede crecer sin límite a medida que se acumulan más datos.
Al graficar en escala logarítmica, los datos forman una línea recta.
La mediana es mucho menor que el promedio.
El punto crítico: el umbral donde todo cambia
Una forma de entender por qué algunos sistemas pasan de comportarse de forma «normal» a seguir una ley de potencias es observar lo que sucede en su punto crítico: el momento en que el sistema está justo en el límite entre dos estados. Por ejemplo cuando vemos los imanes a la temperatura de Curie.
En un imán, cada átomo tiene un pequeño campo magnético. A bajas temperaturas, estos campos se alinean y el imán tiene una fuerza neta. Pero si calentamos el imán, los átomos empiezan a vibrar y perder alineación. En un momento específico —la temperatura de Curie— el sistema deja de estar alineado y pierde su magnetismo. Justo en ese punto, algo curioso ocurre: el sistema se vuelve crítico, sin una escala dominante (libre de escalas), y empieza a mostrar comportamiento fractal y leyes de potencias.
Ese estado crítico no es ni ordenado ni desordenado: es un umbral donde pequeñas causas pueden tener efectos desproporcionados, como olvidarse una caja de fósforos. Un pequeño cambio en un átomo puede desencadenar una reacción en cadena que afecta al material entero.
¿Cómo aplicar esta lógica a otros sistemas?
En sistemas críticos, el promedio no sirve. Un evento extremo puede cambiarlo todo.
Lo que parece estable puede colapsar o explotar sin advertencia. En muchos sistemas, los pequeños incendios, fallos o errores previenen los grandes. En sistemas críticos, la mayoría de las acciones no importan… hasta que una lo cambia todo. La estrategia es persistir, no ser consistente.
Antes de actuar uno debería identificar en qué tipo de sistema está. Si es en uno normal, se debería esperar estabilidad y mejoras continuas. Ahora si se está en uno crítico, donde los eventos siguen una ley de potencias. habrá que esperar lo impredecible. En estos sistemas, la clave no es evitar riesgos, sino entender que un pequeño detonante puede cambiarlo todo. Y que, a menudo, el sistema mismo se organiza hacia ese punto crítico, como el bosque que se llena de árboles hasta que un rayo lo prende fuego y acaba con todo.


Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.