Ciencias Sociales Computacionales y el rol de la Antropología Social

Marcos de Colsa

De la simplicidad a la complejidad

Como en todos los campos del quehacer humano, la idea de ciencia se ha transformado evolucionado, por decirlo de alguna forma, de acuerdo al contexto histórico, y al igual que los diferentes discursos que tratan de explican la realidad y el lugar del ser humano en el mundo y universo -como la religión, aunque ésta tiende a ser de diacrónica- se adapta conforme los tiempos y los desarrollos tecnológicos, la palabra “ciencia”, como lo ha demostrado la historia, no es un monolito rígido y en dado caso puede significar diferentes cosas dependiendo el contexto histórico al que nos queramos referir.

Warren Weaver en su ya clásico e influyente artículo “Science and Complexity” (1948), menciona que hay tres grandes etapas recientes del desarrollo científico y sus modelos explicativos: 1. Etapa de los problemas de simplicidad; 2. Etapa de los problemas de complejidad desorganizada y; 3. Etapa de los problemas de complejidad organizada.

En la primera, que va de los siglos diecisiete, dieciocho y diecinueve, la física era la ciencia dominante y el modelo que seguir, entonces los problemas científicos y tecnológicos tendían a representarse como relaciones de pocas variables y fue lo que impulsó la etapa de la modernidad industrial del teléfono, la radio, el avión y el automóvil.

En la etapa de la complejidad desorganizada, que despega poco antes de 1900, el paradigma científico pasó de considerar problemas de pocas variables a considerar problemas de millones de variables, es decir, daban entrada a los modelos estadísticos y de probabilidad, Weaver se refiere a la “complejidad desorganizada” como problemas donde el número de variables es muy grande y cada una de las muchas variables tiene un comportamiento que es individualmente errático, o tal vez totalmente desconocido, a pesar del desorden aparente o desconocido de las variables individuales, el sistema en su conjunto posee cierto orden propiedades analizables.

La tercera etapa que reconoce Weaver hacia la mitad del siglo XX es la etapa que involucra los problemas de complejidad organizada, los cuales no se pueden atacar con modelos de pocas variables o modelos estadísticos, mas bien involucra una interrelación de las dos, son problemas que lidian simultáneamente con un número considerable de factores interrelacionados en un todo orgánico.

En plena posguerra, Weaver ya visualizaba la importancia de la naciente área de la computación como una herramienta que devendría en el aliado ideal para enfrentar los retos de la complejidad organizada: “Esta combinación de flexibilidad, capacidad y velocidad hace que estos dispositivos tengan un impacto tremendo en la ciencia, permitirán hacer frente a problemas que antes eran demasiado complicados y lo que es más importante, justificarán e inspirarán el desarrollo de nuevos métodos de análisis aplicables a problemas de complejidad organizada”.

Más importante aún es que pone en la mesa de discusión a las ciencias sociales como el siguiente reto del pensamiento científico, junto a la biología, en términos de complejidad, las cuales se beneficiarán del desarrollo de las ciencias computacionales y una nueva de trabajo organizada en torno a grupos interdisciplinarios.

El surgimiento de las “ciencias sociales computacionales”

Históricamente, la capacidad de recopilar y analizar grandes cantidades de datos ha transformado campos como la biología y física, pero la aparición de una “ciencia social computacional” impulsada por datos ha sido mucho más lenta. La investigación que prevalece todavía en la interacción humana se ha basado principalmente en datos que se recopilan en un solo espacio y momento (etnografía, por ejemplo), sin embargo, las nuevas tecnologías “inteligentes” ofrecen un panorama en tiempo real de las interacciones sociales.

Por ejemplo, actualmente, los teléfonos móviles permiten el rastreo a gran escala de personas, movimientos y proximidades físicas sobre tiempo real, la internet ofrece una canal para comprender lo que dice la gente y como se conectan, así como su comportamiento al “navegar” la red.

Los mundos virtuales, que por su naturaleza capturan un registro completo del comportamiento individual, ofrecen amplias oportunidades para la investigación: experimentación que de otra forma sería imposible o inaceptable.

Del mismo modo, los sitios web con estructura de redes sociales ofrecen la oportunidad para comprender el impacto de la posición o influencia de una o varias personas dentro de la red, en diferentes ámbitos como gustos, estados de ánimo o salud, por mencionar algunos.

Avances en Procesamiento Natural del Lenguaje Procesamiento (PNL) ofrecen una mayor capacidad para organizar y analizar grandes cantidades de texto de Internet y otras fuentes.

Lo anterior nos habla de una “ciencia social computacional” que se encuentra en estado emergente, pero con gran potencial para aprovechar la capacidad de recolectar y analizar datos con un amplitud, profundidad y escala sin precedente

La sociedad humana nunca había cambiado tan rápido como lo hace hoy, el desarrollo tecnológico ha abierto canales de comunicación completamente nuevos y ha inducido nuevos patrones de comportamiento. Los seres humanos hemos conservado nuestras propiedades biológicas básicas, determinadas genéticamente desde hace miles de años, pero nuestro comportamiento social parece estar cambiando con una velocidad sin precedentes, desafiando continuamente nuestra adaptabilidad.

Las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) amplían enormemente la posibilidad de descubrir las leyes que subyacen en el funcionamiento de la sociedad, ya que producen una “avalancha” de datos, y estos datos pueden representar “huellas” de casi todos los tipos de actividades que los individuos llevan a cabo.

Junto a lo anterior, es crucial entender el desarrollo exponencial que actualmente tiene el campo de la computación y la informática que hacen posible manejar la avalancha de datos y desarrollar modelos que reflejen la diversidad y complejidad de la sociedad.

El análisis de grandes conjuntos de datos obtenidos, por ejemplo, de llamadas de teléfonos móviles, redes sociales o actividades comerciales proporciona información sobre los fenómenos y procesos en el nivel social.

En este sentido, por ejemplo, la “huella digital” de las personas contribuye en comprender la relación entre la estructura de la sociedad y la intensidad de las relaciones y la forma en que se propagan los fenómenos sociales, como las enfermedades pandémicas, así como para identificar las principales leyes del comportamiento en la comunicación humana.

Duncan Watts, el autor del famoso libro Seis grados de separación: la ciencia de las redes en la era del acceso, en un artículo para la revista Nature (2007) menciona que, aunque la economía, sociología, ciencias políticas y antropología han producido importantes hallazgos con respecto al comportamiento social humano, sin embargo, han tenido menos éxito que las ciencias físicas y de la vida en la producción de un marco teórico coherente que puede dar cuenta de sus descubrimientos.

Y no porque los científicos sociales sean menos inteligentes, menciona Watts, que sus contrapartes en otros campos, sino porque los fenómenos sociales se encuentran entre los más difíciles y complejos de resolver.

El creciente desarrollo tecnológico de las tecnologías de la información aplicadas a las ciencias sociales, han impulsado la era de las ciencias sociales computacionales, el cual es un campo emergente donde convergen diferentes disciplinas, desde las áreas tradicionales de las ciencias duras hasta las humanidades, es decir, en esencia es enfoque multidisciplinario y conlleva una epistemología que juega en el campo de la complejidad.

El rol de la Antropología Social

Álvarez Munárriz en su artículo “La Antropología Social como ciencia” (2003) aboga por un modelo que ya entonces suponía superar la clásica diferencia entre ciencias naturales “duras” y “blandas” como las humanidades y ciencias sociales, incluso menciona “en la actualidad empieza a ser superada aquella idea profundamente arraigada en nuestra cultura de que solamente puede ser calificado de científico aquello que es o puede ser traducido y expresado en lenguaje matemático”.

La antropología de hecho ha usado modelos formales, como los sistemas de parentesco, sin embrago, no es su finalidad crear modelos matemáticos de la realidad, pero sí hacer ciencia desde cierta lógica “Debemos considerar científica cualquier manera de abordar el conocimiento siempre que satisfaga dos condiciones: 1.que el conocimiento se base en observaciones sistemáticas y que 2. se exprese desde el punto de vista de modelos coherentes, aunque sean limitados y aproximativos.” (Munárriz, 2003).

Para reflexionar sobre el rol y el estatus científico de la Antropología Social actualmente, retomo las preguntas de Munárriz: ¿Por dónde se están adentrando las ciencias hoy? ¿Cuáles son las tendencias que poco a poco se van consolidando en la ciencia? ¿Qué impacto y qué interés tienen para la Antropología Social las nuevas tendencias?

Si bien el contexto es muy diferente ahora al artículo mencionado, creemos que es más pertinente que nunca retomar las preguntas que nos plantea sobre el rumbo de la antropología social, sobre todo cuando la tecnología, las ciencias de la computación y las ciencias sociales emergen en conjunto y en un plano multidisciplinario como una tendencia que invita a reconfigurar y de alguna forma retomar la antropología social como parte de discurso científico.

Casi 60 años después del artículo de Weaver, en junio del 2014, la revista electrónica MIT Technology Review, publicaba un artículo llamado “The Emerging Science of Computational Anthropology” en el cual presentan un estudio con datos recopilados de teléfonos móviles y apps de localización para entender patrones de movilidad en Beijing, los autores del texto alimentaron bases de datos para estudiar cómo variaban los patrones entre habitantes locales y foráneos en función de lugares visitados.

El artículo termina con esta cita “Esto podría tener un impacto fascinante en la forma en que los antropólogos estudian la migración y la forma en que los inmigrantes se convierten en parte de una comunidad local. Esta es la antropología computacional, una ciencia que se encuentra claramente en sus primeras etapas, pero que tiene un enorme potencial para el futuro”.

En su Manifiesto de las Ciencias Sociales Computacionales (2012) los autores mencionan una serie de retos a los que esta nueva “ciencia” puede sumar para entender mejor los fenómenos emergentes complejos del siglo XXI, los cuales no solo atañen a la antropología, sino a los cuales debe y puede sumar nuevos enfoques, problemas y soluciones:

a. Inestabilidad económica y financiera (confianza del consumidor, inversiones deuda, impuestos, inflación y deflación, programas de bienestar social, etc.);

b. Cambios en la estructura de la población (patrones de migración, índices de nacimiento y mortandad, etc.);

c. División social, económica y política (entre personas de diferente sexo, edad, educación, ingresos, religión, cultura, idioma, preferencias);

d. Amenazas contra la salud (debido a la propagación de epidemias, pero también a enfermedades, dietas y hábitos);

e. Desequilibrio de poderes en un mundo polarizado;

f. El crimen organizado, incluido el ciber-crimen, el malestar social y la guerra;

g. Incertidumbre en el diseño y las dinámicas institucionales (en cuanto a regulaciones, autoridad, corrupción, equilibrio entre sistemas globales y locales, centrales y descentralizados);

h. Uso poco ético de los sistemas de comunicación e información (riesgos cibernéticos, invasión de privacidad, mal uso de datos sensibles, spam, etc.).

La Antropología Social, cuentan con una tradición teórica-metodológica para afrontar este tipo de problemas y aportar soluciones, todos estos temas se encuentran casi desde su fundación en la literatura antropológica, sobre todo con datos que resultan de la principal fuerza y herramienta de la disciplina que es la etnografía.

Problemas de inestabilidad económica, cambios en la estructura de la población, divisiones sociales, económicas y políticas y amenazas contrala salud, se encuentran entre algunos de los temas clásicos de la Antropología Social, sobre todo en países del “tercer mundo” donde las diferencias en todos estos sentidos son más profundas que en países más desarrollados.

Las ciencias computacionales y la capacidad de procesar grandes cantidades de datos le da la oportunidad a las ciencias sociales, como la Antropología Social de llevar más lejos, -sin dejar a un lado el espíritu y la esencia de la disciplina que es la observación de primera mano- sus aportaciones para el entendimiento de lo que significa el mundo, sus sociedades y culturas en un momento en donde se empiezan a reconfigurar muchas de los antiguos supuestos sobre cómo funcionan las sociedades y las complejas relaciones entre los niveles micro y macro de la sociedad.

Sin embargo, se prenden los focos rojos en una gran cantidad de aspectos relacionados con el avance tecnológico y computacional, en el centro de las ciencias sociales computacionales se encuentran los desarrollos en Inteligencia Artificial (IA) que, mediante sofisticadas configuraciones de algoritmos se empiezan a cruzar las fronteras entre lo que es público y privado, en cómo las personas toman decisiones y cómo se informan, en cómo se relacionan y un tema que es de gravedad, en cómo se reproducen los vicios y fracasos de la civilización moderna como el racismo y la pobreza, por mencionar los más evidentes.

En su artículo, Munárriz propone que el reto de la Antropología Social es “…diseñar alternativas de futuro, elaborar nuevos modelos de sociedad que despierten el interés y la fuerza creativa de los ciudadanos”, además de coincidir con esta propuesta agregaríamos que es imprescindible que los antropólogos seamos también el contrapeso de la balanza de un mundo que en vez de beneficiarse de la ciencia y la tecnología corre el riesgo de quedar en una quiebra moral sin precedente.

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