Suele decirse que el enemigo de tu enemigo es tu amigo, pero hasta ahora la ciencia no había logrado demostrarlo como han hecho estos físicos. La demostración puede tener muchas aplicaciones.
“Los amigos de mis amigos son mis amigos”.
A menudo se suele decir eso para acoger a personas que llegan de un modo u otro a nuestras vidas recomendadas por alguien a quien apreciamos.
Esto, más allá de ser una frase hecha, forma parte de una teoría enunciada en la década de 1940 por el psicólogo austríaco Fritz Heider: la teoría del equilibrio social.
Esta también asegura que los amigos de nuestros enemigos son nuestros enemigos, que los enemigos de nuestros enemigos serían amigos y que, finalmente, los enemigos de los amigos, se convierten en enemigos para nosotros.
Puede parecer un trabalenguas, pero si lo piensas tiene sentido. ¿Cómo vamos a llevarnos bien con alguien que le hace la vida imposible a nuestro mejor amigo?
¿O cómo podríamos evitar la amistad con alguien que no soporta a esa persona que tanto nos asquea?
Es lógico, pero la ciencia, hasta ahora, no había conseguido demostrarlo.
Sin embargo, un equipo de científicos de la Universidad de Northwestern ha conseguido por fin darle coherencia a través de las matemáticas, la física y las ciencias de la computación.
Sus resultados son interesantes para confirmar por fin una teoría de más de 80 años de antigüedad. Sin embargo, también es útil para muchísimas aplicaciones modernas.
Durante décadas, se ha intentado explicar científicamente la teoría de Heider.
Sin embargo, no se había logrado por algo paradójico: se estaba simplificando demasiado.
Según explican en un comunicado los autores del estudio que se acaba de publicar, hay dos hándicaps que dificultan la realización de un modelo social de este tipo.
Por un lado, que no todas las personas se conocen.
Si el enemigo de tu enemigo vive a miles de kilómetros de tu casa lo más probable es que no te lo encuentres nunca.
Por otro lado, hay personas más amigables que otras, de manera que les resulta más sencillo establecer relaciones positivas con otras personas.
Hasta ahora, los modelos que se habían desarrollado tenían en cuenta uno de estos dos factores, pero no los dos a la vez.
Ahora, un grupo de físicos de la Universidad Northwestern ha realizado un modelo que sí combina ambos factores sobre datos de cuatro fuentes distintas.
Por un lado, comentarios de los usuarios de la web Slahsdot, por otro lado, conversaciones entre los miembros del Congreso de los Estados Unidos.
También interacciones de compradores de Bitcoin y, para terminar, reseñas de productos en línea.
El modelo contenía una serie de nodos que se relacionaban entre sí de forma negativa, creando enemigos, o positiva, dando lugar a lazos de amistad.
En un modelo tradicional todos los nodos tendrían la misma posibilidad de encontrarse, pero eso no ocurre en la vida real.
No todo el mundo se conoce. Por eso, los valores positivos y negativos se repartieron aleatoriamente siguiendo las estadísticas de valores positivos o negativos establecidas en los datos de los que disponían.
Además, aún con base en estos datos, se tuvo en cuenta que no todas las personas tienen la misma probabilidad de desarrollar relaciones positiva o negativas.
Los más amigables se decantan por las positivas y eso también debe tenerse en cuenta a la hora de analizar la relación entre enemigos y amigos.
Gracias al modelo de nodos unidos según los datos de internet, se demostró que, efectivamente, los enemigos de los amigos son enemigos, los enemigos de los enemigos, amigos, y todo lo demás.
Esto, según los autores de la investigación, puede tener aplicaciones directas, como el estudio de las relaciones internacionales o la polarización política.
Pero también puede servir para estudiar factores con relaciones positivas o negativas, pero que no tengan nada que ver con las relaciones humanas.
Por ejemplo, la combinación de medicamentos con distintos efectos.
Seguro que Heider no pensó en ello al exponer su teoría sobre las relaciones humanas, pero sigue estando vigente y hay muchas cosas que nos puede enseñar.
Fuente: EurekAlert
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