Interesante tesis de Andres Schuschny para el Doctorado en Economía en la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires.

Andres Schuschny trabaja actualmente en la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) (Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC) United Nations por lo que resulta interesante el analisis de los sistemas economicos en la actualidad desde la llamada Ciencia de la complejidad.

Auto-organizacion en sistemas economicos

Contenido de la Tesis

El objetivo que dio origen a esta tesis fue estudiar los fenómenos de auto-organización que resultan de la interacción entre los numerosos agentes que operan en un sistema económico. El tema este, por cierto, muy amplio; aunque la literatura reciente presenta algunos avances, el análisis realizado es todavía incipiente. El enfoque que se pretende plantear admite una multiplicidad de las perspectivas teóricas. Al margen de la indudable utilidad del análisis económico tradicional, éste suele considerar a la coordinación de muchos procesos de interacción económica como un hecho dado o pre-supuesto. Aquí, la búsqueda se orienta a la representación de sistemas económicos a través de un enfoque que podemos llamar constructivo (o “bottom up”) basado en las teorías que pueden agruparse bajo el rútulo de las ciencias de la complejidad.

Con las salvedades ya hechas, el objetivo ha sido individualizar las propiedades que permiten pasar de un nivel de complejidad a otro mayor. Si ésto pudiera hacerse, los mecanismos de auto-organización encontrados implicarían una reducción de los grados de libertad “efectivos” de los sistema económicos; a su vez, ello permitiría establecer puentes entre las descripciones “micro” y “macroeconómicas”. De todos modos, los resultados que se muestran son sin duda modestos. No ha sido posible seguir una única línea de razonamiento; la tesis más bien se compone de un conjunto de “piezas analíticas”, de validez limitada, cada una de las cuales, separadamente, se vincula con un tipo particular de comportamiento emergente en un determinado contexto económico.

Así mismo, se muestran algunos ejemplos sobre cómo la estrecha interacción entre los agentes y su naturaleza no lineal, dan lugar a una dinámica disipativa, de carácter complejo, que comporta una disminución en los grados de libertad que son realmente efectivos. Conciliar las descripciones micro y macro de un sistema económico requiere de etapas intermedias en las que se pongan de manifiesto los mecanismos de auto-organización y de reducción de grados de libertad efectivos.

La mayoría de los modelos que se realizaron han sido sólo representables computacionalmente.

Así por ejemplo la heterogeneidad en un sistema es analizada siguiendo a evolución de múltiples agentes en interacción tomando en consideración toda la diversidad que ello implica. De este modo la simulación mediante experimentos numéricos hace posible muchas veces no pagar el altísimo tributo en abstracción y simplificación que es necesario para que los modelos sean tratables analíticamente.

Sin embargo, si bien este recurso hace posible el estudio de situaciones que no son abordables de manera analítica posee también serias limitaciones. En primer lugar, mencionemos que se da un paso atrás en materia de rigor y generalidad. Por esta vía se es sólo capaz de comprobar y orientar nuestra intuición, no de demostrar teoremas o propiedades con el rigor propio de los tratamientos matemáticos formales.

El vínculo con la computación es, sin embargo más que meramente instrumental. La economía ha basado tradicionalmente muchos de sus análisis en la noción de que los agentes determinan sus acciones optimizando alguna función de utilidad o beneficio. Sucesivas generalizaciones de este concepto llevan a considerar agentes ideales con una capacidad de cómputo virtualmente infinita ya que situaciones realistas hacen que dicha optimización comporte la solución de problemas de complejidad combinatoria. Para subsanar esta falta de realismo se ha impulsado la alternativa de estudiar la posibilidad de representar la capacidad procedural de los agentes de manera algorítmica. Un sistema económico de múltiples agentes es considerado en este contexto como un gran sistema e procesamiento distribuido cuyas posibilidades, en tanto sistema dinámico, no pueden sino formalizarse mediante recursos computacionales. El uso y la reducción de la evolución de un sistema a términos computables es pues algo más profundo que el mero recurso instrumental de la simulación.

En muchas de las situaciones representadas, los comportamientos individuales esquemáticos dan lugar a comportamientos globales (”comportamientos emergentes“) del sistema como un todo que son de una gran riqueza y diversidad. En este sentido el todo es mucho más que la suma de sus partes. Los modelos de este tipo son útiles para comprender mejor la aparición y los alcances de los mecanismos de auto-organización.

Los enfoques que presentamos surgen de un panorama más abarcativo aun en el que se supone que el orden se genera a partir de situaciones de desequilibrio (el Premio Nobel Ilya Prigogine lo define como orden a partir de fluctuaciones). Este enfoque interpreta que el orden y la estabilidad pueden surgir en sistemas complejos adaptativos de modo dinámico merced a mecanismos de realimentación positiva que son posibles en situaciones lejanas al equilibrio. Los modelos que presentamos no pretenden indagar sobre todas las características de esta dinámica previa subyacente. Consecuentemente en los modelos se presupone cierto orden básico ya establecido y se analizan efectos adicionales de autoorganización.

En un capítulos inicial, se introduce al lector en los conceptos fundamentales de la teoría de los sistemas dinámicos; se realiza una clasificación de ellos y se analizan con especial énfasis sistemas representados en tiempo discreto. A modo de ejemplo se realiza un análisis de estabilidad lineal de un sistema que describe un conjunto de mercados acoplados. Utilizando algunos resultados de la teoría de matrices estocásticas se demuestra que cuando mayor es el número de mercados, mayor es la probabilidad de que el sistema sea inestable. Luego se definen y describen las características elementales de los sistemas complejos adaptativos, su relación con los sistemas económicos y se enumeran las posibles áreas de investigación en las que esta teoría puede resultar útil en futuros desarrollos.

Luego se propone una descripción detallada de los problemas derivados de la representación formal del comportamiento de los agentes económicos en la modelística tradicional.

Se describe un modelo económico simple en el que la conducta de los agentes puede ser heterogénea ya que coexisten diversos mecanismos de formación de expectativas cuyas proporciones respecto de la población total pueden modificarse como consecuencia de la evolución. Se supone que esta migración entre mecanismos está guiada por el principio de mínimo sesgo (también llamado principio de máxima entropía). El modelo presentado exhibe, bajo ciertas condiciones, evoluciones caóticas. Resulta interesante puesto que muestra una metodología para incorporar heterogeneidades en el comportamiento de agentes económicos.

No obstante, la existencia de dinámicas caóticas en modelos discretos es motivo de cuestionamiento. En las siguientes secciones del capítulo se analizan estas objeciones con mayor detalle. Luego se estudia la plausibilidad de que se puedan construir modelos económicos constructivos en los que los agentes económicos operan con racionalidad acotada a partir de una dotación incompleta de información. Se ponen de manifiesto los conflictos típicos que los agentes enfrentan en situaciones más realistas, se consideran los procesos de aprendizaje inherentes y la limitación de resolver “eficazmente” problemas de optimización combinatoria. Se realiza luego una crítica a los modelos con expectativas racionales, presentando como una alternativa válida, la construcción de modelos computacionales que describan el comportamiento de los agentes económicos algorítmicamente. Una manera de formular los procesos de aprendizaje inherentes es a través de algoritmos genéticos o redes neuronales que son descriptos en el mismo capítulo.”

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Enlaces relacionados:

Introducción a la Teoría de los Sistemas Complejos / John Earls

John Earls,la agricultura andina y el TLC : La agricultura andina ante una globalización en desplome

¿Que son los sistemas complejos? Compilado de publicaciones 2007

A.Naranjo

El pensamiento de de Edgar Morin y la ciencia de la complejidad

Estos son algunos apuntes sobre la ciencia de la complejidad, enfoque que desde hace unos años considero el más pertinente para acceder al conocimiento y la comprensión de lo que somos no solo ontológica, sino biológicamente,a raíz de la lecturas prácticas de Earls, Maturana y Morin.

El pensamiento y propuestas de Edgar Morín se enmarcan dentro de lo que se llama la Ciencia de la complejidad la cual fue conformándose alrededor de las décadas 50-60 del Siglo XX, cuando el Método Científico clásico y su enfoque reduccionista entra en crisis ya que éste no permitía, desde distintas especializadas e incomunicadas disciplinas, comprender fenómenos políticos, económicos, naturales, sociales los que eran estudiados por separado, no pudiendo dar cuenta de fenómenos que solo se daban a partir de la interacción de grandes colectividades de elementos, pues tal enfoque reduccionista explicaba el todo a partir de sus partes, sin tomar en cuenta que un elemento estudiado por separado, individualmente, no genera propiedades que emergen solo cuando entran en interacción con otros elementos – el ejemplo típico del pánico, las guerras, las actuales grandes caídas en el mercado, o las organizaciones sociales.

Complejidad y Ciencias Sociales

Hay que recordar que somos parte de un sistema ecosocial complejo, es decir con redes y jerarquías morales y económicas, donde las ciencias sociales, bajo el métoco científico clásico han sido las grandes “acomodadoras” de los fenómenos sociales al enfoque lineal deterministamente interpretado por el Método clásico encajando el camino de las sociedades en una progresividad que busca la estabilidad, cuando en realidad, nos regimos bajo la incertidumbre.

Las llamadas ciencias sociales han tratado desde hace más de 100 años predecir los femómenos sociales aplicando el método reduccionista tomando a la comunidad – de 10 mil a 50 mil elementos- como laboratorio y no se ha logrado nada concreto hasta ahora, solo predecir fenómenos esperados en comunidades relativamente pequeñas en determinadas circunstacias, a ciertos niveles y encajar el modelo a grandes poblaciones de diversos
grupos bio-socioculturales humanos sin tener resultado, llámese politicas de desarrollo, politicas publicas, medioambientales, culturales etc. de eso hay muchos ejemplos, sobre todo en zonas de violencia extrema, donde
normalmente hubo antropólogos tratando de “aplicar el desarrollo” de la mano del método reduccionista de los estudios de comunidad.

Con los estudios reduccionistas de comunidad hechos por la antropología de la mano del Método científico clásico, se pensó que estudiando una parte de la sociedad se podría hacer una verdadera ciencia social que explicara todos los procesos habidos y por haber, haciendo taxonomías, como en la biología.

El método científico clásico es muy exitoso y con razón, pues genera especialistas que confirman y generalizan no solo la valiosa Teoría de la relatividad, si no otras verdades que sostienen la noción de “ciencia verdadera” y “conocimiento verdadero” manteniendo un orden de las cosas por el que un determinado mundo político y social se explica incuestionablemente. A lo que Morin sostiene:

“Existe una visión estática que consiste en que consideramos a nosostros mismos en tanto organismos; estamos constituidos por 30 ó 50 mil millones de células: En modo alguno, y creo que Atlan justamente precisó, no estamos constituidos por células, estamos constituidos por interacción de dichas células. (…) El universo obedece estrictamente a leyes deterministas y todo lo que parece desorden ( agitador,dispersivo) solo es una apariencia debida únicamente a la insuficiencia de nuestro conocimiento. Las nociones de orden y ley son necesarias pero insuficientes. La antigua visión, la visión simplificante ( reduccionista), es una visión en la que evidentemente la causalidad es simple, es exterior a los objetos, es lineal.”

* La epistemología de la complejidad Edgar Morin CNRS París Gazeta de Antropología 2004

El Enfoque sistémico

El térmimo de sistemas complejos respecto a un organismo vivo es que es complejo en tanto cantidad de información contenga éste, información entendida no solo en construcción y producción de la misma
sino como ésta información se interrelaciona.

Esto conlleva a que a mayor información, mayor orden -jerarquia ideal- pues hay que clasificar dicha información generada y para clasificarla se necesita más información de la que en sí contenga ese organismo.
Lo complejo es difícil de observar a simple vista ( Complejo en álgebra pasó a llamarse a aquél número imaginario producto de las raíces pares de números negativos, por ejemplo la raiz de -8. Antes de tener el nombre de números complejos,se llamaban números imaginarios. El nombre de números complejos continene un número inexistente , imaginario que lo es en tanto era difícil de hallar, pero que se puede simular)
En cuanto al homo sapiens parece que nosotros somos de las especies – están las sociedades complejas de insectos con altos niveles de especialización- que se complejiza además, por medio de la llamada evolución cultural pues aseguramos nuestra existencia no solo transmitiendo información inherente a nuestra naturaleza biológica sino
social, de ahí la parte de educación que Morin explica.
La oralidad puede manejar y asegurar la trasmisión de información eficaz, solo a pequeños niveles de población, unos cientos de miles, no más, por tanto es necesario recurrir a la teoría social de la información y cibernética para poder manejar las grandes cantidades de información producidas en la actualidad.

El conocimiento

Edgar Morin propone una educación -su construcción y acceso al conocimiento- que ubique al homo sapiens no antropocéntricamente sino de una manera sistémica y no reduccionista ni simplificante, una ubicación que sea capaz de formar personas con criterios que puedan integrar los conocimientos sin hiperespecializaciones atrofiantes previendo además la posibilidad de errar pues aunque la ciencia se rige por leyes aparentemente inamovibles, éstas son susceptibles de error constantemente.

” El desarrollo del conocimiento científico es un medio poderoso de detección de errores y de lucha contralas ilusiones. No obstante, los paradigmas que controlan la ciencia pueden desarrollar ilusiones y ninguna teoría científica estáinmunizada para siempre contra el error. Además, el conocimiento científico no puede tratar únicamente los problemas epistemológicos, filosóficos y éticos. La educación debe, entonces, dedicarse a la identificación de los orígenes de errores de ilusiones y de cegueras. (…) Nuestros sistemas de ideas (teorías doctrinas, ideologías) no solo están sujetos al error sino que también protegen los errores e ilusiones que están incritos en ellos. Forma parte de la lógica organizadora de cualquier sistema de ideas el hecho de resistir a la información que no conviene oque no se puede integrar.” Los siete saberes necesarios a la educación del futuro UNESCO 1999

Ha sido en la enseñanza en colectivo, en la educación, que el conocimiento llega al resto, digerido desde la ciencia oficial para ajustar la linealidad a la evolución biológica o cultural que se interpretó de una manera lineal spenceriana y selectiva para describir cosas directamente relacionadas secuencialemente, de abajo hacia arriba, de menos a más.

En palabras de Edgar Morin:

“El momento mismo en que se desarrollaba el evolucionismo ascensional bajo su forma darviniana, es decir una idea de evolución complejizante y diversificante a partir de una protocélula viviente, en el momento en la historia humana era vista como un proceso de desarrollo y de progreso, en ese momento, el segundo principio de la termodinámica inscribía, él mismo, una especie de corrupción ineluctable, de degradación, de la energía que podía ser traducida bajo la óptica boltsmaniana como un creciemiento del desorden y de la desorganización.

Estamos confrontados a una doble temporalidad; no es una flecha del tiempo lo que ha aparecido, son dos flechas del tiempo que van en sentido contrario. (…) Estamos pues confrontados a ese doble tiempo que no solamente tiene dos flechas, sino que además puede ser a la vez irreversible y reiterativo. Ha sido evidentemente la emergencia del pensamiento cibernético loque loha demostrado. No era solamente el hecho de que, a partir de un flujo irreversible, pueda crearse un estado estacionario. (…) Todo se reencuentra en todas las organizaciones vivientes: Irreversibilidad de un flujo energético y posibilidad de organización por regulación y sobretodo por recursión es decir, autoproducción de sí.

La física lineal y nuestra noción de **cómo funciona la naturaleza** ha sido intrepretada de una manera determinista y ha utilizado los fenómenos lineales para avalar muchas verdades que en su momento
parecían comprobadas.

Por tanto debemos considerar a la especie humana como parte de un ecosistema, el cual es un sistema complejo en donde el aumento de la población humana afecta a los demás subsistemas que lo componen impidiendo el flujo de energía hacia éstos, la disminución de población humana se vería como un fenómeno autoorganizativo inminente para la maximinización de energía y la reinversión de ésta en el mismo sistema en general – compuesto claro está no solo de la especie humana- sea por las guerras o las epidemias.

Claro que para esto se formaría una jerarquía energética – jerarquía que pondría de manifiesto cómo el comportamiento de un solo elemento o grupo tendría impacto a gran escala – y es lo que necesitamos explorar y
confirmar para tomar medidas.
Por tanto somos un híbrido de redes y jerarquías – entendida ésta como concentración de energía- y para disipar dicha energía y volver a cierta estabilidad el sistema se debe autoorganizar.

En realidad estos son solo pequeños apuntes sobre la ciencia de la complejidad.

John Earls es una de los antropólogos y físicos más representativos de ella en el Perú.

Hay un gran debate entre los defensores de la complejidad y del reduccionismo , debate del cual daremos cuenta más adelante y que desgraciadamente aún no llega a las ciencias sociales.

Solo creo que no se debe tomar a la propuesta de Morin como una especie de propuesta mística.

Su propuesta como toda propuesta desde la complejidad implica un cambio de paradigma y de visión , un cambio en la manera que tenemos de observar los fenómenos, un cambio en el método científico por el cual se rige nuestra sociedad actual.

Andrea Naranjo Gamarra

Algunos apuntes de la ciencia de la complejidad desde la antropología

Enlaces relacionados:

El decreto 1090, sistemas lineales y contextos finitos

Memoria social y pensamiento lineal

El observador y su objeto ¿una sola realidad?

Ideologías políticas y el comportamiento exploratorio: entre la neofilia y neofobia

Introducción a la Teoría de los Sistemas Complejos / John Earls

La agricultura andina ante una globalización en desplome John Earls  (IDEAPUCP 2006)

Sistemas complejos, dinámica del conocimiento y redes sociales / Barabási

Teoría de los sistemas complejos Luna Antagónica

1. Posicionamiento de salida
   • Introducción a la comunicación celular
   • Redes de señalización en la célula
2. Más allá del reduccionismo en la ciencia
   • ¿Qué es la complejidad?
   • ¿Cómo se estudia?
   • ¿Cuáles son los límites de las simulaciones de los fenómenos complejos mediante ordenador?
   • ¿En qué teorías se basan los estudios sobre la complejidad?
   • La tensión entre lo simple y lo complejo
   • Introducción al pensamiento complejo
   • ¿Por qué aparece el pensamiento complejo?
   • ¿Cuáles son las fuentes del pensamiento complejo?

Introducción a la comunicación celular

En el contexto social del organismo o de los tejidos que lo componen, las células interaccionan mediante la emisión y reconocimiento de señales. Estas interacciones implican la existencia de receptores que reconocen específicamente las diferentes señales externas a la célula y la generación de otras señales en el interior de la célula que conectan la información procedente del exterior con procesos como la extracción de energía del ambiente, el recambio de los componentes de la célula, su supervivencia ó muerte y su reproducción. El estudio de los sistemas que llevan a cabo la transmisión se señales desde el exterior celular al interior han mostrado que se pueden dar fenómenos de convergencia o de divergencia y que por tanto, no existe un “cableado” específico que conecte cada señal extracelular con determinados procesos en el interior de la célula. Sino que, los mencionados “cables” están interconectados entre sí, de modo que la arquitectura en red de las comunicaciones dentro de la célula puede generar un modelo mucho más informativo de las propiedades de la célula que la conexión mediante vías independientes. Seguir leyendo aquí

Andrea Naranjo

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Neofronteras: El origen biológico de la cultura ¿Egoísmo o cooperación, qué prima en la evolución? Una mirada desde la antropología

Introducción

El debate sobre origen y evolución de (una) la (determinada) cultura y el conocimiento, su producción y transmisión -por medio del lenguaje- en técnica y tecnología, han sido la piedra de toque de estudios multidisciplinarios que se encuentran hoy en día renovados debido a la nueva revolución cognitiva que vivimos, haciéndonos reflexionar sobre el replanteamiento de nuevas ontologías respecto a la dicotomía Naturaleza/Cultura(2) por la que se rige el quehacer de las ciencias, ya que el objeto es uno solo pero es conocido por medio de dos maneras: por la generalización, si uno se sitúa en el punto de vista de las ciencias de la naturaleza y por la individualización, si se opta por las ciencias de la cultura.

En este sentido, el discurso de recientes disciplinas como la sociobiología, si bien pretenden dar válida cuenta de la evolución biocultural de la especie, frente al “diseño inteligente”, se vuelve extremadamente reduccionista en rigurosidad científica, pues trata de dar una explicación al origen de todas las culturas humanas, por medio de un esquema de pensamiento a partir de la observación de una parte y no del todo en interacción, ya que, aún sabiendo las limitaciones de sus verdades, la sociobiología las predica como si fueran cuasi únicas, al estilo spenceriano, avalando de paso sistemas de conocimiento convenientemente hegemónicos, sustentados por especialistas de la ciencia(3).
Así interpretada, la Teoría de evolución no iría más lejos que explicar las mutaciones o cambios bajo causas ya dadas, sin preguntarse el por qué del proceso evolutivo/selectivo. Con ello, parte de la comunidad científica es susceptible de sentirse satisfecha con dominar sus áreas bajo lo que ella consideraría las reglas del método científico, tratando de universalizarlas hacia la sociedad en general(4), pues a nuestro parecer, la memética podría y solo podría, considerarse un método de análisis científico de la evolución cultural(5).
En este contexto la memética se presenta como el estudio de una segunda forma de evolución que en contrapunto con los descubrimientos en materia de genética y evolución biológica, pues pretende hacer de la Teoría de la evolución y su interpretación sobre el origen de la cultura, el paradigma social neo spenceriano para la investigación de la simbología socioindividual humana consciente e inconsciente que valga para todas las culturas. Nos parece pertinente entonces, en este breve ensayo y desde la antropología periférica, formar parte de, lo que Pierre Bourdieu llamó, una vigilancia epistemológica(6) en constante provocación demostrativa de los hechos y las verdades respecto a los estudios de base empírica, para evitar mezclar sin saber, opinión y discurso, dando así una simple lectura de lo real.
Palabras clave
Antropología, cultura, sociobiología, crítica, memética