Sociedad y Sistemas Complejos: Una Perspectiva Actual

Sociedad y Complejidad

Autor: Manuel Vivanco

Complejidades Lógicas o Empíricas

• Una amplia y variada gama de enfoques, invenciones, perspectivas y descubrimientos que, provenientes de distintas disciplinas, convergen en su pluralidad hacia una mirada que problematiza la ciencia normal.
• El paradigma emergente se constituye como tal producto de una lenta acumulación de anomalías en el ámbito de la ciencia normal.
• La complejidad de lo real queda instalada cuando son problematizados radicalmente el tiempo y el espacio, la materia y los sistemas formales. Aborda temas imposibles de tratar desde la racionalidad clásica. Es un punto de vista y una forma de mirar. Nociones de autoorganización, retroalimentación y emergencia están presentes. No existe un principio de complejidad. Se pueden identificar conceptos, métodos, y una comunidad de practicantes que desde distintos saberes desarrollan un paradigma emergente y difuso. Las definiciones de complejidad se sustentan en las nociones de entropía, aleatoriedad, información, organización y jerarquía.

Complejidad en los Sistemas

Un sistema social es ajeno a la complejidad algorítmica.

Orden y Desorden en los Sistemas

2 dimensiones:

• Diferenciación: variedad y heterogeneidad de las partes que componen el sistema. Se vincula con el desorden y aumento de la entropía.
• Conectividad: tipo de nexo entre las partes componentes. Se vincula con el orden y aumento de neguentropía.

Los Rasgos de la Complejidad

• Está compuesto por un número grande elementos.
• Los elementos se relacionan entre sí.
• Las relaciones pueden implicar transferencias de materia, energía o información.
• El sistema incluye bucles con feedback positivo o negativo.
• Las interacciones son intensas.
• No lineales.
• Un sistema complejo es abierto.
• Opera lejos del equilibrio.
• Necesita energía para su mantención.
• Solo puede existir como proceso.
• Tiene historia.
• Son adaptativos.

El Sistema Social como Sistema Complejo

Dos condiciones necesarias: que los elementos interactúen entre sí y que se genere coevolución.

• El sistema social es lineal y no lineal. Mayoritariamente son no lineales y amerita tratarlas mediante procedimientos ad hoc.
• Es el único sistema que es sujeto y objeto de estudio.
• Es abierto al punto que no es evidente definir sus fronteras.

Qué no es la Complejidad

• No es una teoría de sistemas. Introduce los conceptos de autonomía, autopoiesis y autoorganización. La organización del sistema la realiza el mismo sistema.
• No es una ciencia posmoderna.
• No es un recurso metafórico.

La complejidad no es parte del arsenal pospositivista que relativiza el rol de la razón, la verdad y la ciencia. Es ajena al posestructuralismo y posmodernismo. Nada en común con el new age y el constructivismo radical.

Una teoría de los sistemas complejos tiene que evadir la sustancia de los sistemas y referir a las relaciones dentro y entre sistemas.

Los 10 Mandamientos de la Complejidad (En Realidad 9)

• La complejidad es siempre referida a sistemas reales.
• La complejidad existe en los sistemas.
• La complejidad es el resultado de interacciones.
• Es una característica del sistema.
• La complejidad de los sistemas no está asociada con los modelos que describen los sistemas.
• Existen distintos tipos de complejidad de diversas dificultades.
• No se remite a la sustancia del sistema complejo.
• No se encuentra domiciliada en un lugar del sistema complejo.
• Asume que los sistemas complejos están gobernados por reglas simples.

La ontología compleja es realista en el sentido que estudia sistemas que existen independientemente de los sujetos que los conocen. Lo ideal no es objeto de estudio.

Determinista: nada puede surgir de la nada y convertirse en nada. Nada es arbitrario y gratuito.

Campos y Subcampos

• Teoría de Sistemas Sociales: el concepto de complejidad es tratado explícitamente a propósito de la relación sistema y entorno. En este intercambio la sociedad construye la complejidad adecuada seleccionando los elementos que permiten responder a las exigencias del entorno.
• Sociocibernética: es parte de la teoría general de sistemas. Estudia sistemas autorregulados, autoproducidos y autorreflexivos.
• Teoría de Redes: estudia la sociedad global como sistema organizado y fragmentado.
• Pensamiento Complejo: la complejidad surge donde hay desórdenes e incertidumbres. Principios: dialógico (conceptos complementarios y antagonistas; orden y desorden), recursividad organizacional (productos y efectos son productores y causas de aquello que los produce) y principio hologramático (en la parte está inscrito el todo y el todo está compuesto de partes).
• Sociocomputación: uso del computador en la investigación social. Simulación y modelización. Es posible establecer 2 subcampos: simulación social: estudio de fenómenos, procesos y comportamientos desde la perspectiva bottom up y la teoría de sistemas dinámicos conocida como teoría del caos.

Perspectiva Teórico-Metodológica

Ciencia Social Generativa

Para aprehender una regularidad empírica, es preciso realizar un experimento generativo. Se explica el fenómeno macro entiendo que implica la interacción micro de agentes autónomos. “Si usted no lo hizo crecer usted no lo explico”.

Tercera Sistémica

Cambia el énfasis todo y partes a sistema y entorno y desarrolla la noción de sistema autorreferente.

• Sistema: cierto dominio de la realidad social compuesto por elementos que interactúan entre sí de acuerdo a un marco de reglas que norman las relaciones. Ámbito de interacciones entre los elementos y en el cual se intercambian.
• Complejo: sistema caracterizado por su capacidad de aprendizaje, reflexividad y automodelado. Se trata de sistemas abiertos con bucles de retroalimentación, que tienen la capacidad de autorregularse, autodirigirse y autoorganizarse.
• Adaptativo: no obedecen a un sistema predefinido. Capacidad del sistema para adecuarse a distintos entornos sin perder su identidad, implica que la estructura interna del sistema puede recomponerse sin la intervención de agentes externos. Es en consecuencia un sistema autoorganizado. Sistemas que aprenden.

Modelización

Modelo como Sistema Epistemológico

Lo representado es el modelo, es una representación abstracta del sistema real, su éxito estará determinado por la capacidad descriptiva del modelo.

Codificar y Decodificar

Modelar consiste en codificar un sistema real.

Modelo Formal

Refiere a un sistema formal interpretado.

Sistema Formal

Es un dispositivo epistemológico construido para describir un sistema real.

Modelos y Lenguaje

• Discurso verbal
• Ecuaciones matemáticas
• Lenguaje simbólico computacional

Modelos Basados en Ecuaciones o Agentes

Top Down y Bottom Up

Un modelo es un dispositivo que permite aprehender el funcionamiento de un sistema desde dos puntos de partida. Son entradas independientes que dan origen a 2 epistemologías (de gentes y de variables) y 2 métodos (las metodologías top down y bottom up).

• Top Down: se expresa en variables a nivel de sistema como totalidad. Variables como agregados de elementos, son un colectivo homogéneo y su comportamiento no cambia en el tiempo.
• Bottom Up: tienden a definir el comportamiento del sistema en función de agentes individuales. Los agentes son heterogéneos y modifican su comportamiento en momentos sucesivos. De lo local a lo general. No formulan reglas a nivel global, son una apuesta a futuro. Dan lugar a las sociedades artificiales: las que son un laboratorio virtual con una población de agentes autónomos que interactúan en un medio ambiente. Permite manipular procesos de modo imposible en el mundo real.

Modelado de Sistemas Complejos

Resulta difícil construir un modelo matemático que describa los procesos sistémicos de manera satisfactoria.

Modelos Dinámicos y Multiagentes

La Simulación como Método

Se realiza con el fin de establecer una equivalencia funcional respecto al sistema real.

Simulación Aplicada

La simulación posee dos usos, primero el examen del comportamiento de un sistema realmente existente y el segundo simular para estudiar sociedades artificiales o situaciones contrafactuales. Los modelos se construyen sin tener como referencia un sistema del mundo real.

Comunidad y Herramientas

• Modelos Multinivel: modelos de simulación multinivel o modelos estadísticos multinivel. Son concebidos para tratar con el nexo entre los niveles micro y macro.
• Autómatas Celulares: excelente formalismo para estudiar la dinámica de un sistema. Entrada fundada en la interacción local regulada por reglas.
• Modelos Multiagentes: se refiere a la capacidad de simular comportamientos colectivos que emulan comportamientos de un sistema real, se describe el sistema social a partir de sus elementos constituyentes.
• Algoritmos Genéticos: combinan la teoría de Darwin de selección natural y la genética de Mendel.
• Redes Neuronales Artificiales: son dispositivos de investigación cuya estructura y funcionamiento es una metáfora computacional del sistema neuronal biológico.
• Modelos Dinámicos no Lineales: dispone de diversos dispositivos para medir la caoticidad asociada a la dinámica de un sistema no lineal.
• Redes Booleanas: N nodos que asumen redes binarias.

Investigación Social Generativa

Postulados

Implica simulación computacional y procedimientos bottom up.

Concepto Sociológico de Regla Social

Sistemas Sociales

Sistemas constituidos por agentes locales autónomos que interactúan según reglas destinadas a regular el comportamiento colectivo. Desde la perspectiva generativa importan los procesos por los cuales las norman emergen, llegan a ser establecidas (e internalizadas) y posteriormente cambiadas. Se considera que la metodología bottom up es el procedimiento apropiado para cartografiar sistemas sociales.

Regla Social y Práctica Social

Práctica Social

Cualquier modo de organización social producido por agentes que interactúan de acuerdo a algún procedimiento.

Sistema social es un conjunto de prácticas sociales reguladas por reglas.

Sistemas Complejos Adaptativos

Es una variante de sistema complejo, los énfasis son: emergencia, autoorganización, coevolución y autonomía

En general:

• La dirección y el orden son emergentes, más que jerárquicos.
• Las pautas y patrones se pueden aprehender sin renunciar a la naturaleza compleja.
• La evolución del sistema se realiza a través de la autoorganización y la adaptación.

Características

• Agregación: masiva interconexión entre elementos que interactúan a nivel local surge la complejidad global.
• Requisito de Variedad: el sistema que exhibe mayor variedad dentro de sí es el mejor sistema.
• Rotulado: delimitar la frontera de un elemento individual de un subsistema. Para que tengan identidad propia es preciso definir sus límites.
• Multicausalidad: las causalidades son multidimensionales.
• Emergencia y Autoorganización: conviven ambos en conjunto, la organización es anterior y está en el micronivel de los fenómenos emergentes.
• Adaptación y Autoorganización: todo sistema adaptado a las exigencias del entorno es un sistema autoorganizado.
• Ambigüedad: entre el equilibrio y el caos, los sistemas complejos viven al filo del caos.
• Dinámica: el sistema cambia permanentemente en forma discontinúa.
• Coevolución: el sistema existe dentro de un medio y es parte del medio que lo acota.
• Elementos Simples y Reglas Simples: la complejidad es consecuencia de la interacción entre unidades simples y no producto de la complejidad inherente a cada elemento particular. Las reglas son también básicas.
• Procesamiento Paralelo: no tiene un centro de acopio de información. Cada elemento del sistema es un dispositivo de procesamiento.
• Anidado: los sistemas anidan sistemas dentro de sí.

Un sistema es autoorganizado si las reglas que gobiernan las interacciones generan estados sucesivos que se explican por las reglas del sistema.

Un sistema es adaptativo si sabe asignarse un conjunto de reglas, que le permite modificar su autoorganización, con el fin de satisfacer las exigencias del entorno.