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Si bien los métodos de las redes complejas nacieron hace más de 250 años con la resolución del problema de los puentes de Königsberg por el brillante matemático Leonhard Euler, no fue sino hasta que el respaldo tecnológico permitió manejar grandes cantidades de datos que la disciplina tuvo una explosión espectacular.Varios factores convergieron para favorecer su desarrollo inusual. A la par de la posibilidad de almacenar datos en bases digitales inmensas, las distintas ciencias lenta pero sostenidamente comenzaron a romper sus límites. Y así, físicos, químicos y biólogos se encontraron trabajando codo a codo en sus primeros artículos sobre sistemas complejos. Después llegaron algunos sociólogos, pero no todos, claro.
Guillermo Abramson es doctor en Física por el Instituto Balseiro y se interesó por la nueva ciencia de las redes complejas desde el inicio mismo de su expansión. Nació en Buenos Aires, Argentina, en 1965 y se mudó a Bariloche en 1986. Actualmente trabaja en el Grupo de Física Estadística en el Centro Atómico Bariloche como investigador del CONICET y tuvo la enorme deferencia de conceder la siguiente entrevista.
¿Cómo se enteró de la existencia del campo de investigación de las redes complejas? ¿Qué aspectos fueron los más atrayentes para Ud.?
En 1997, en Trieste, leí un artículo en el diario londinense The Independent acerca de un "juego" creado por un norteamericano intrigado por el rol desempeñado por Kevin Bacon en el submundo de los actores de cine. El juego consistía en calcular la distancia entre un actor cualquiera y Bacon, midiendo tal distancia a lo largo de una cadena de actores conectados si habían participado juntos en alguna película.
Un programita en un sitio web permitía calcular esta distancia, usando los datos de la inmensa Internet Movie Data Base, uno de mis sitios favoritos desde los rudimentarios comienzos de la Internet, a principios de los '90. Se mencionaba también un experimento llevado a cabo por un sociólogo norteamericano, Milgram, quien había "medido" esta distancia en la población general (a lo largo de cadenas de conocimiento personal), determinando que el promedio en toda la población era de 6 eslabones, un número sorprendentemente pequeño.
Me fascinó el juego de Bacon y me la pasé muy bien calculando la distancia a Bacon de Gardel, Eva Perón, Andrea del Boca, etc. Por ejemplo: Eva Peron has a Bacon number of 3:
Eva Peron was in Cabalgata del circo, La (1945) with Carlos (I) Rivas
Carlos (I) Rivas was in Mi vida loca (1993) with Maurice Benard
Maurice Benard was in We Married Margo (2000) with Kevin Bacon
El aparente rol central de Kevin Bacon en el universo cinematográfico es, por supuesto, una ilusión. Una ilusión basada, principalmente, en el hecho --conocido por todo cinéfilo-- de que Bacon parece ser un actor secundario en muchísimas películas. Hay juegos equivalentes con otros famosos, y hay preguntas interesantes, por ejemplo: quién tiene el número Bacon más chico? y el más grande (no infinito)? y hay algún actor X tal que el promedio de los números X sea menor que el de Bacon?
Pero no fue sólo el juego...
El año siguiente, 1998, en Dresden, leí el artículo que trajo el tema a la comunidad de físicos (Strogatz y Watts, Collective dynamics of 'small-world' networks, en Nature de ese año) y que definió el modelo básico de "small-worlds". Me encantó el asunto.
Yo ya había empezado a encaminar mi carrera hacia lo fronterizo entre la física, la biología y las ciencias sociales, con trabajos en la estructura de los genomas, la estabilidad de sistemas ecológicos, la evolución, los sistemas caóticos acoplados. La expresión "sistemas complejos" me parece que todavía no se usaba como hoy, pero ahora este campo se llama así.
En 1999 regresé a Bariloche y poco después empezamos a trabajar con redes tipo small-world con mi colega y amigo Marcelo Kuperman. Todos los trabajos iniciales del tema se estaban ocupando de propiedades geométricas de las redes (con algunas excepciones). A nosotros nos intrigaba qué propiedades dinámicas de un sistema con esa estructura dependerían precisamente de la estructura de la red. Estudiamos y publicamos varios de estos sistemas, y causamos cierto impacto con un descubrimiento muy interesante: un sistema epidémico mostraba una transición entre dos estados distintos, a un valor intermedio del desorden de la red. (Las excepciones que mencioné antes, por ejemplo, habían mostrado que la transición en uns sistema magnético ocurre apenas se agrega un desorden infinitesimal, de manera que no se necesitan redes small-world para analizarlo.)
¿La llamaría Ud. “la nueva ciencia de las redes”, como ya la están llamado otros investigadores?
Definitivamente. Si bien el estudio de redes desordenadas no es nuevo, estas redes parcialmente desordenadas, o con propiedades peculiares en la conectividad, o con conexiones dinámicas, son extremadamente útiles e interesantes.
¿Existen muchos investigadores trabajando en estas áreas en Argentina? ¿Cuál es la proporción respecto de Sudamérica? ¿Y con respecto al mundo?
Lamentablemente todo el año pasado tuve que trabajar en otro tema y estoy un poco desactualizado. Ahora voy a Trieste a dos conferencias: una sobre ecología cuantitativa, que es lo que estuve haciendo el año que pasó, y otra sobre redes complejas, así que espero cerrar un capítulo y ponerme al día, ya que me interesa sobremanera el tema. En nuestro grupo (Física Estadística del Centro Atómico Bariloche) hay mucha actividad en esto. También hay gente haciendo Neurociencia, otro tema fascinante y cercano a las redes en general.
Comparado con otras áreas de la física en las que haya tenido experiencia, ¿resulta caro investigar en redes?
Me perece que no. Para el trabajo teórico no se necesita laboratorio. Lo más caro son las publicaciones, las computadoras, y los viajes a las conferencias. Las primeras las provee el CAB y la Secyt (si bien son incompletas). Computadoras, libros, viajes, insumos, etc., lo pagamos todo de nuestros proyectos de investigación, financiados por distintas agencias.
¿Qué características particulares tiene, si es que tiene alguna, trabajar en líneas de investigación de este tipo?; Más allá de la temática y metódica específicas del área ¿Qué diferencias hay, por ejemplo, con las investigaciones que se hacen en física del estado sólido?
Hay diferencias técnicas, pero no metodológicas. Bueno, en temas interdisciplinarios en general , si se quiere tener contacto o colaboración directa con científicos de la otra disciplina, hay dificultades de lenguaje y de cultura, que no son insuperables. Esto me ha pasado con lo biólogos. Pasa también leyendo publicaciones de otras disciplina, a veces te ponen los pelos de punta.
Dada su extensa aplicabilidad, el estudio de las redes complejas es esencialmente multidisciplinario. Aparte de físicos, ¿investigadores de qué otras ramas participan? ¿llegan a manejar las mismas herramientas conceptuales? ¿cuáles son las principales dificultades de integración?
Hay matemáticos y la gente que se dedica a sistemas de computación y comunicaciones. Supongo que debe haber sociólogos interesados, pero no he tenido contacto.
Existen varias formas de representarse la estructura actual del campo de investigación. Por ejemplo, están las investigaciones más sociológicas, al estilo JASSS; las que son más duras y analíticas, como la de Newman o Dorogovtsev y otras que se basan fundamentalmente en algoritmos (por supuesto, estas secciones no son mutuamente excluyentes). ¿Me completaría el cuadro? ¿en qué partición ubicaría su trabajo?
Nuestro trabajo en general está motivado por un problema, con el cual construímos un modelo sencillo, que después simulamos o analizamos en la computadora, lo más exhaustivamente posible. La posibilidad del estudio analítico se ve a posteriori, de acuerdo a los resultados y a la dificultad, si bien siempre es deseable. Es importante destacar que, aun cuando el análisis se limite a lo numérico o computacional, nuestro objetivo es siempre al comprensión de los mecanismos subyacentes en el fenómeno de que se trate. No nos interesa, en general, simular un sistema solamente para ver qué pasa, o para poder hacer una predicción simplemente.
Por lo general se estudia la manera en que la topología de una red afecta el flujo de información y con él la dinámica de las opiniones. El problema inverso ¿es significativo? Esto es, ¿tiene alguna relevancia, en el contexto global, la forma que la dinámica de opinión de un sociosistema modifica la estructura de vínculos? Ó, lo que me parece que es lo mismo ¿Cómo incide la “cultura” en el proceso de fragmentación de una sociedad?
Definitivamente. Marcelo Kuperman y una estudiante están analizando un problema de ese tipo. (Manrubia tiene un análisis sencillo publicado.) Yo y un postdoc que acaba de llegar estamos por estudiar epidemias en poblaciones de ratones con conexiones dinámicas como las que decís. En el campo de la propagación cultural, modas, por ejemplo, tenemos trabajo para rato.
Para terminar, ¿cómo ve el futuro de esta “nueva ciencia” aplicada a la sociología? ¿cuáles son los problemas pendientes que cree que se resolverán a corto plazo y cuáles a largo plazo?
Es imposible decir. Hay una tremenda explosión en este momento. Sería interesante, después de tanto trabajo teórico, empezar a hacer experimentos y mediciones en esitemas reales, y modelos más realistas. Esto es inevitable, si no el interés decaerá.
Dado el retraso que el posmodernismo está imponiendo en las facultades de sociología de Latinoamérica, ¿cómo cree que evolucionará el estudio de los problemas sociales con las técnicas de la física estadística aplicada a los grafos?
No creo que las nuevas técnicas tengan un gran impacto en el ambiente académico de las ciencias sociales en Latinoamérica. Tal vez tampoco en Estados Unidos, donde el postmodernismo y la charlatanería pisan duro (como cuentan Sokal y Bricmont, no?).
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