La perseverancia de creencias es un fenómeno fascinante, aunque frustrante, en la psicología y la sociología. Se refiere a la capacidad (o quizás deberíamos decir "necedad") del ser humano de mantener una creencia incluso cuando se enfrenta a pruebas claras que la contradicen. Este fenómeno, que podría tener raíces evolutivas —pues en algún momento, seguir un instinto o creencia pudo haber sido una estrategia de supervivencia—, hoy en día se ha vuelto un terreno fértil para el estudio, especialmente en el entorno online. Después de todo, ¿quién no ha sido testigo o protagonista de alguna discusión en redes sociales en la que parece que ningún argumento, por brillante que sea, puede hacer cambiar de opinión a la otra persona?
Para poder explorar cómo este fenómeno interactúa con las dinámicas de redes sociales, necesitamos una herramienta que nos permita modelar el comportamiento colectivo. Aquí entra en juego el modelo de votantes con ruido, un sistema que, desde la física estadística, nos ayuda a comprender cómo se forman y mantienen opiniones dentro de una red de interacciones.
Antes de entrar en el detalle, hagamos un pequeño desvío filosófico. Imagina que Thomas Kuhn, el famoso filósofo de la ciencia que nos regaló la idea de las "revoluciones científicas" y los "paradigmas", estuviera hoy en Twitter. Probablemente observaría, con una mezcla de interés y horror, cómo los paradigmas de creencias se mantienen férreamente en contra de cualquier nueva evidencia. La paradoja Kuhniana sería aún más interesante en esta nueva era: los cambios de paradigma —o cambio de creencias— ya no parecen tan frecuentes ni radicales, sino que, por el contrario, las personas se atrincheran más en sus creencias.
La clave para entender cómo se estructuran las creencias en el entorno online radica en observar no solo a los individuos, sino a las conexiones que forman con otros individuos de creencias similares. En este sentido, uno de los fenómenos más evidentes es la creación de cámaras de eco, espacios en los que las opiniones disidentes son ignoradas y se refuerzan constantemente las mismas creencias entre quienes participan en ellos. Pero, ¿cómo podemos modelar esto con la física?
En física, el modelo de votantes es uno de los modelos más simples y elegantes para estudiar cómo las opiniones cambian en una red. Imaginemos una red de individuos (o "agentes"), cada uno con una opinión particular. Cada agente interactúa con sus vecinos en la red (otras personas) y, ocasionalmente, cambia su opinión para alinearse con la de un vecino. Este tipo de dinámica es lo que llamamos "interacción local", y en un mundo ideal de racionalidad absoluta, uno podría esperar que la opinión más "razonable" eventualmente se vuelva dominante.
Sin embargo, en la vida real no somos tan racionales, y aquí es donde entra el concepto de ruido. En este modelo, el ruido se refiere a una probabilidad aleatoria de que un agente cambie de opinión, no por influencia directa de un vecino, sino simplemente debido a una fluctuación, es decir, un cambio azaroso. Este ruido es esencial para modelar la incertidumbre y la influencia externa que todos experimentamos, a veces cambiando de opinión por razones que no tienen nada que ver con las discusiones a nuestro alrededor.
El estudio reciente al que hacemos referencia investiga cómo, al aumentar la intensidad del ruido y añadir la posibilidad de que los agentes (usuarios de redes sociales) se bloqueen entre sí —es decir, eviten interacciones con aquellos que no comparten sus creencias—, el sistema social pasa por una transición de fase. En física, una transición de fase es cuando un sistema cambia abruptamente de un estado a otro, como cuando el agua se congela o hierve. Aquí, el sistema pasa de un estado donde toda la red tiende a una única creencia predominante, a otro estado donde las creencias se segregan en múltiples comunidades, o cámaras de eco.
Imagina a Schrödinger entrando a una red social. Publica un post: "He observado que en este debate, la verdad y la mentira están superpuestas hasta que alguien reacciona". Alguien le responde: "Pero ¿cuál es la verdad entonces?" A lo que Schrödinger contesta: "Depende de quién estés bloqueando".
Es gracioso porque, tal como en su famosa paradoja del gato, donde el gato está vivo y muerto simultáneamente hasta que lo observamos, en una cámara de eco las creencias están simultáneamente refutadas y reafirmadas hasta que alguien decide bloquear al otro o cambiar de opinión.
Volviendo al estudio, lo interesante aquí es que se observa una transición entre dos comportamientos fundamentales en la red. Cuando el ruido es bajo y los bloqueos entre usuarios son poco comunes, el sistema se comporta como una sola comunidad de opinión: eventualmente, todos los agentes tienden a compartir la misma creencia predominante. Este es un estado de consenso, similar al que podría esperarse en una sociedad donde las interacciones entre personas con opiniones divergentes son frecuentes y respetuosas.
Pero conforme aumentamos el nivel de bloqueo y la intensidad del ruido, el sistema pasa a un estado de fragmentación. Las opiniones se agrupan en varias comunidades bien definidas, cada una con una creencia mayoritaria clara, imitando el fenómeno de las cámaras de eco en redes sociales. En este caso, las personas tienden a interactuar solo con aquellos que piensan como ellas, reforzando mutuamente sus opiniones. Este fenómeno es tan común en redes como Twitter y Facebook, que algunos estudiosos ya lo consideran una de las dinámicas más peligrosas para el discurso racional en la era digital.
La física y la sociología rara vez se encuentran de manera tan directa, pero el modelo de votantes con ruido ofrece una ventana intrigante para estudiar cómo nuestras interacciones sociales, aparentemente caóticas, siguen ciertos patrones predecibles. No se trata solo de saber si uno tiene razón o no en una discusión en línea, sino de entender que nuestras creencias están profundamente influenciadas por nuestras conexiones sociales, nuestros "vecinos" en la red.
¿Es posible evitar las cámaras de eco? Algunos estudios sugieren que fomentar la diversidad de interacciones y reducir la "fricción" entre opiniones divergentes podría ser una manera de mitigar el fenómeno. Sin embargo, como nos recuerda el modelo, mientras exista el ruido —es decir, la incertidumbre y la aleatoriedad inherente a nuestras opiniones—, la posibilidad de fragmentación siempre estará presente.
Referencias
1. Kuhn, T. (1962). The Structure of Scientific Revolutions. University of Chicago Press.
2. Castellano, C., Fortunato, S., & Loreto, V. (2009). Statistical physics of social dynamics. Reviews of Modern Physics, 81(2), 591.
3. https://arxiv.org/abs/2409.12933
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