Mezclar y dividir: cóctel para alcanzar consensos globales

Por M. Ángeles Serrano (*)

Puede que esto nos haga pensar en cuáles son los factores que contribuyen al estancamiento, tan peligroso, en el avance de las negociaciones. Algunas respuestas obvias son que los principales responsables no muestran una clara voluntad política para solucionar el problema, y que no se dedica suficiente esfuerzo o dinero al asunto.

Pero hay otro factor menos evidente que también contribuye a ello.

Es difícil llegar a un acuerdo

La ausencia de acuerdo es una situación frecuente que ocurre en escenarios muy diversos, por ejemplo, conferencias sobre cambio climático como la mencionada anteriormente. También sucede en el ámbito de la política, donde rara vez vemos que los partidos mayoritarios lleguen fácilmente a un consenso sobre temas delicados.

Estar de acuerdo es una tarea difícil, especialmente si involucra grandes grupos con diversidad de opiniones, tendencias e intereses. Ahora tenemos una explicación, basada en la modelización científica de dinámicas de opinión en sistemas sociales, que incorpora dos ingredientes clave:

• Las personas interactúan formando redes de contactos complejas.
• La escala, composición e influencia de los clanes –familia, comunidad, partido político, país– a los que pertenecen estas personas afectan fuertemente sus procesos de formación de opinión y, por tanto, el surgimiento de consenso en sistemas sociales.

Los resultados de nuestra investigación son sorprendentes y nos dicen que mejorar la diversidad de los grupos de influencia o dividirlos en unidades más pequeñas podrían ser buenas estrategias para evitar una polarización insuperable, o incluso el estancamiento, en la búsqueda de acuerdos globales.

El clan influye en las decisiones

La motivación de nuestro trabajo, desarrollado en el Mapping Complexity Lab de la Universitat de Barcelona y publicado recientemente en Chaos, Solitons and Fractals, era encontrar bajo qué condiciones puede emerger consenso global en redes sociales (cara a cara y en línea).

En el estudio utilizamos una versión del modelo del votante (Voter model) –en el que los agentes usan la imitación como mecanismo de interacción social– para simular en los ordenadores de nuestro laboratorio cómo evoluciona la formación de opinión en redes sociales reales.

La novedad en nuestro modelo es que las decisiones individuales están influidas por el punto de vista del clan al que pertenece cada persona.

Cada red social se representó como un grafo –una estructura matemática donde las personas y sus interrelaciones sociales se representan como nodos conectados por enlaces–. Los grafos obtenidos se transformaron en mapas de similitud que muestran la compleja geografía de las relaciones humanas en el espacio social, de modo que las personas más afines que pertenecen al mismo clan están separadas por una distancia más pequeña.

En nuestro contexto, la interpretación de un clan va más allá del significado normativo de familia extendida y define un grupo de personas que tiene una identidad compartida basada en experiencias previas.

Cuando un clan está formado por individuos que han estado en contacto durante mucho tiempo y han pasado por experiencias similares, la sociología sugiere que se debe esperar un mayor grado de interacción y afinidad entre los miembros.

En muchos sistemas reales esta definición de clan encuentra una interpretación natural. Es el caso de las redes reales analizadas en nuestra investigación, entre ellas una red de amistad en Facebook, donde los nodos representan estudiantes universitarios del Caltech, y una red entre políticos del 48 parlamento de Nueva Zelanda, donde un enlace entre dos miembros del parlamento significa que participaron en discusiones sobre un mismo tema.

Aunque cabría esperar que grandes diferencias en afinidad contribuyen a bloqueos en la negociación de acuerdos globales, obtuvimos que alcanzar un acuerdo global era más fácil cuando los grupos que influían a los individuos tenían una composición más diversa. Esta diversidad se lograba dividiendo los grupos o mezclando individuos con diferentes afinidades.

Por el contrario, clanes más grandes de nodos afines ayudaban a mantener durante más tiempo estados de opinión polarizados en los que emergían dos dominios claramente identificables en los mapas de similitud social, lo que hacía más difícil alcanzar un consenso global.

Por lo tanto, nuestros resultados explican por qué en el mundo real no solemos ver que poblaciones estructuradas en grandes grupos lleguen fácilmente a consensos colectivos. Igualmente, sugieren que diversificar los grupos puede ayudar a promover acuerdos globales al reducir la fricción entre sectores que tiran en direcciones opuestas.

El equilibrio entre el consenso y la polarización

De hecho, existe evidencia en el ámbito de las ciencias sociales en grupos a pequeña escala que respalda la idea de que equipos diversificados pueden ser más efectivos en las tomas de decisión. Por ejemplo, hay un caso interesante en el que una revista de salud pública implementó un equipo editorial de alto rendimiento siguiendo un modelo de liderazgo compartido impulsado por el consenso.

La fórmula cóctel –mezclar y dividir– podría ayudar a organizar acuerdos colectivos en una variedad de escenarios en los que llegar a acuerdos globales es de vital importancia.

Un frente abierto en el que urge un acuerdo global, por ejemplo, es el de los límites éticos a la operación y el uso de la inteligencia artificial.

Otro ejemplo se da en el mundo de la política, donde el problema del consenso presenta una clara dualidad –la realidad es más compleja de lo que a veces nos gustaría creer–. Por un lado, se necesitan consensos globales para actuar frente a algunos de los grandes desafíos que nos amenazan. Por otro lado, el consenso a veces denota adoctrinamiento en contraste con una pluralidad de opiniones que es beneficiosa y necesaria para una sociedad sana.

Futuras investigaciones en el marco de nuestros modelos de ciencia de redes sociales podrían ayudar a dilucidar el delicado equilibrio que permite la supervivencia de una pluralidad de opiniones más allá de regímenes polarizados que dificultan el consenso global.

(*) ICREA Research Professor of Complexity Science, Universitat de Barcelona.