La mayoría de la gente ha escuchado la famosa frase: «El enemigo de mi enemigo es mi amigo».
Ahora, investigadores de la Universidad Northwestern han utilizado la física estadística para confirmar la teoría subyacente a este famoso axioma.
El estudio se publicará el 3 de mayo en la revista Science Advances.
En la década de 1940, el psicólogo austriaco Fritz Haider introdujo la teoría de la homeostasis social, que explica cómo los seres humanos buscan de forma innata la armonía en sus círculos sociales. Según esta teoría, hay cuatro reglas: el enemigo del enemigo es un amigo, el amigo de un amigo es un amigo, el amigo del enemigo es un enemigo y, finalmente, el enemigo de un amigo es un enemigo, lo que lleva a un equilibrio equilibrado. relaciones.
Aunque innumerables estudios han intentado confirmar esta teoría utilizando la ciencia de redes y las matemáticas, sus esfuerzos han fracasado, ya que las redes se desviaron de relaciones perfectamente equilibradas. Por tanto, la verdadera pregunta es si las redes sociales están más equilibradas de lo que se esperaría según el modelo de red apropiado. La mayoría de los modelos de redes han sido demasiado simplistas para capturar completamente las complejidades dentro de las relaciones humanas que afectan el equilibrio social, lo que lleva a resultados inconsistentes sobre si las desviaciones observadas de las predicciones del modelo de redes son consistentes con la teoría del equilibrio social.
Sin embargo, el equipo de Northwestern combinó con éxito los dos elementos clave que hacen que el marco social de Heider sea exitoso. En la vida real, no todo el mundo se conoce y algunas personas son más positivas que otras. Los investigadores saben desde hace mucho tiempo que cada factor afecta las conexiones sociales, pero los modelos actuales sólo pueden tener en cuenta un factor a la vez. Al incorporar ambas restricciones simultáneamente, el modelo de red resultante de los investigadores finalmente confirmó la famosa teoría unos 80 años después de que Hyder la propusiera por primera vez.
El nuevo y útil marco puede ayudar a los investigadores a comprender mejor la dinámica social, incluida la polarización política y las relaciones internacionales, así como cualquier sistema que incluya una combinación de interacciones positivas y negativas, como redes neuronales o combinaciones de drogas.
«Siempre pensamos que esta intuición social funcionaba, pero no sabíamos por qué funcionaba», dice Northwestern. Istvan Kovacs, autor principal del estudio. “Todo lo que necesitamos es saber matemáticas. Si nos fijamos en la literatura, hay muchos estudios sobre la teoría, pero no hay acuerdo entre ellos durante décadas. La razón es que la vida real es compleja. Nos hemos dado cuenta de que hay que tener en cuenta ambas desventajas a la vez: quién sabe quién y que algunas personas son más amigables que otras.
«Finalmente podemos concluir que las redes sociales son consistentes con las expectativas formadas hace 80 años», añadió Benjie Hao, primer autor del estudio. «Nuestros hallazgos también tienen amplias aplicaciones para uso futuro. Nuestras matemáticas nos permiten incorporar restricciones en las comunicaciones y preferencias de diferentes entidades en el sistema. Esto será útil para modelar otros sistemas fuera de las redes sociales».
Kovacs es profesor asistente de física y astronomía en la Universidad Northwestern. Facultad de Artes y Ciencias Weinberg. Hao es investigador postdoctoral en su laboratorio.
¿Qué es la teoría del equilibrio social?
Utilizando grupos de tres, la teoría del equilibrio social de Heider mantiene el supuesto de que los humanos se esfuerzan por mantener relaciones cómodas y armoniosas. En una relación equilibrada, todas las personas se aman. O, si a una persona no le agradan dos personas, entonces son amigos. Las relaciones desequilibradas ocurren cuando tres personas se odian, o una persona ama a dos personas que se odian, lo que genera ansiedad y estrés. El estudio de sistemas tan frustrantes llevó a que el Premio Nobel de Física 2021 fuera otorgado al físico teórico italiano Giorgio Parisi, quien compartió el premio con los modeladores climáticos Seyokuro Manabe y Klaus Hasselmann.
«Parece ser muy coherente con la intuición social», dijo Kovacs. «Puedes ver cómo esto conduciría a una polarización extrema, que es lo que vemos hoy en términos de polarización política. Si todos los que te gustan también odian a los que no te gustan, eso lleva a dos partidos que se odian entre sí».
Sin embargo, fue difícil recopilar datos a gran escala ya que no solo se incluyeron amigos sino también enemigos. Con la llegada del big data a principios de la década de 2000, los investigadores intentaron ver si esos datos firmados en las redes sociales podían confirmar la teoría de Hyder. Al crear redes para probar las reglas de Hyder, los individuos actúan como nodos. Los bordes que conectan los nodos representan relaciones entre individuos.
Si los nodos no son amigos, al borde entre ellos se le asigna un valor negativo (u hostil). Si los nodos son amigos, el borde se marcará con un valor positivo (o amigable). En modelos anteriores, a los bordes se les asignaban aleatoriamente valores positivos o negativos, sin respetar ambas restricciones. Ninguno de estos estudios describe con precisión la realidad de las redes sociales.
Encuentre el éxito en las limitaciones
Para explorar el problema, Kovacs y Howe recurrieron a cuatro conjuntos de datos de redes firmados y disponibles públicamente a gran escala que habían sido previamente seleccionados por científicos sociales, incluidos datos de (1) comentarios calificados por los usuarios en el sitio de noticias sociales Slashdot; (2) intercambios entre miembros del Congreso en la Cámara; (3) interacciones entre comerciantes de Bitcoin; y (4) reseñas de productos del sitio de reseñas de consumidores Epinions.
En su modelo de red, Kovacs y Howe no asignaron valores positivos o negativos verdaderamente aleatorios a los bordes. Para que cada interacción sea aleatoria, cada nodo debe tener las mismas posibilidades de encontrarse. Sin embargo, en la vida real no todo el mundo conoce a los demás dentro de la red social. Por ejemplo, es posible que una persona nunca conozca al amigo de su amigo que vive al otro lado del mundo.
Para hacer su modelo más realista, Kovacs y Howe asignaron valores positivos o negativos basándose en un modelo estadístico que describe la probabilidad de asignar signos positivos o negativos a las interacciones existentes. Esto mantuvo los valores aleatorios, pero aleatorios dentro de los límites impuestos por las restricciones de la topología de la red. Además de quién sabe quién, el equipo tuvo en cuenta que algunas personas en la vida son más amigables que otras. Las personas amigables tienen más probabilidades de tener interacciones más positivas y menos hostiles.
Al introducir estas dos restricciones, el modelo resultante mostró que las redes sociales a gran escala son consistentemente consistentes con la teoría del equilibrio social de Heider. La modelo también destacó patrones más allá de los tres nudos. Parece que la teoría del equilibrio social se aplica a gráficos más grandes, que incluyen cuatro nodos y quizás más.
«Ahora sabemos que es necesario tener en cuenta ambas limitaciones», dijo Kovacs. «Sin estas cosas, no se pueden encontrar los mecanismos correctos. Suena complicado, pero en realidad son matemáticas bastante simples».
Perspectivas sobre la polarización y más allá
Kovacs y Howe están explorando actualmente varias direcciones futuras para este trabajo. En una posible dirección, el nuevo modelo podría utilizarse para explorar intervenciones destinadas a reducir la polarización política. Pero los investigadores dicen que el modelo podría ayudar a comprender mejor los sistemas fuera de los grupos sociales y las relaciones entre amigos.
«Podemos observar las conexiones excitadoras e inhibidoras entre las neuronas del cerebro o las interacciones que representan diferentes combinaciones de medicamentos para tratar enfermedades», dijo Kovacs. «El estudio de las redes sociales ha sido un campo de juego ideal para la exploración, pero nuestro principal interés es ir más allá de investigar las interacciones entre amigos y observar otras redes complejas».
El código y los datos detrás del documento, «La aleatorización adecuada de la red es clave para evaluar el equilibrio social», está disponible en Github: https://github.com/hbj153/signed_null
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