El amigo de mi enemigo es mi enemigo Investigadores de Austria, Reino Unido y Estados Unidos han demostrado una importante teoría social por medio de un videojuego multijugador masivo en línea (MMOG) Sus hallazgos proporcionan la primera demostración cuantitativa de la Teoría del Equilibrio Social, que afirma que... Investigadores de Austria, Reino Unido y Estados Unidos han demostrado una importante teoría social por medio de un videojuego multijugador masivo en línea (MMOG) Sus hallazgos proporcionan la primera demostración cuantitativa de la Teoría del Equilibrio Social, que afirma que algunas redes de relaciones son más estables que otras en una sociedad. Esta teoría se centra en las relaciones positivas y negativas que pueden existir entre tres individuos e incide en la idea de que las personas son más propensas a creer que «el amigo de mi enemigo es mi enemigo» que a considerar enemigo al amigo de un amigo. El trabajo, presentado en un artículo de la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), facilita el trabajo de los científicos dedicados a la elaboración de modelos de redes humanas complejas más realistas. La mayoría de los estudios contemporáneos sobre las redes sociales se basan en el análisis de datos electrónicos como correos electrónicos, comunicaciones por teléfono móvil y transacciones por Internet. Estos sistemas son en ciertos aspectos mejores que los métodos tradicionales como los cuestionarios, pues permiten a los investigadores estudiar dinámicas sociales a una escala mayor que nunca. Pero aún así suelen basarse en parámetros simples (edad, sexo, cantidad de intercambios) y no tienen en cuenta la enorme gama de interacciones humanas reales. En este estudio reciente los investigadores se valieron de un juego en Internet que cuenta con gran participación y en el que los jugadores pueden vivir vidas paralelas: hacer amigos y enemigos y también comerciar y luchar. La ventaja de utilizar este tipo de juegos reside en que todas estas interacciones se almacenan en archivos de registro y pueden analizarse. El juego estudiado, titulado Pardus, contaba con unos 300.000 jugadores. «Me resulta fascinante estudiar cómo interaccionamos con otras personas para formar redes sociales complejas», comentó el Dr. Renaud Lambiotte del Instituto de Ciencias Matemáticas del Imperial College de Londres (Reino Unido). «Mi condición de punto diminuto en una gigantesca red de personas me resulta asombrosa. Nuestro nuevo estudio desvela con más precisión que nunca los ingredientes clave que dan estabilidad a estas redes.» El Dr. Lambiotte y sus colegas de la Universidad Médica de Viena (Austria) y del Instituto de Santa Fe (Estados Unidos) analizaron datos relativos a seis tipos de interacción (tres relaciones «positivas» y tres «negativas»): amistad, comunicación y comercio (positivas) y hostilidad, agresividad y castigo (negativas). Cada una de las interacciones define una red por sí misma y cuando se consideran en conjunto forman una mayor. Los investigadores examinaron tanto las redes concretas como las relaciones entre todas ellas. Descubrieron que, como era de esperar, las relaciones positivas forman redes estables en la sociedad. En las relaciones positivas los jugadores eran más propensos a corresponder con acciones y sentimientos que en las negativas. Por ejemplo, si Ana manifiesta que Beatriz es su amiga, es probable que Beatriz manifieste que Ana es su amiga. Pero si Ana declara que Beatriz es su enemiga, es menos probable que Beatriz se manifieste en este sentido. Se descubrió que algunas redes se solapan en gran medida debido a que los jugadores suelen realizar interacciones similares y otras suelen excluirse unas a otras. Las redes de amistad y comunicación se solapaban, pues los amigos suelen charlar entre sí. El comercio y la hostilidad no se solapaban en absoluto, demostrando que los enemigos no suelen comerciar entre sí. El Dr. Renaud Lambiotte explicó que «esto puede parecer un resultado obvio pues es más deseable comunicarse con gente que nos gusta. Sin embargo, nunca antes se habían aportado pruebas sobre esta teoría a tan gran escala.» La investigación, que recibió financiación de COST (Cooperación europea en el campo de la investigación científica y técnica), ofrece una herramienta matemática valiosa para estudiar redes humanas complejas de gran tamaño. Los investigadores se dedicarán ahora a desarrollar modelos para estudiar aspectos biológicos como la forma en la que se comunican distintas regiones del cerebro entre sí. Países Austria, Reino Unido, Estados Unidos
