La física invisible del espectador

 

Cuando el silencio es colectivo

Todos hemos estado ahí. Una persona cae en la calle. Alguien grita. Un conflicto estalla en público. Y, sin embargo, nadie se mueve. No porque todos sean crueles, sino porque cada quien espera que otro actúe. A esto la psicología social lo llamó hace décadas el efecto espectador.

Lo nuevo —y fascinante— es que hoy la física matemática y la econofísica comienzan a mostrar que este fenómeno no necesita conspiraciones morales ni fallas éticas individuales: emerge naturalmente de cómo los humanos percibimos riesgo, vergüenza y pérdida en presencia de otros.

Este artículo revisa un preprint reciente que propone algo provocador:
👉 el efecto espectador no es un fallo social, sino una propiedad emergente de decisiones racionales bajo incertidumbre social.

El corazón del modelo: decidir bajo riesgo social

El artículo parte de una idea clave tomada de la teoría de la perspectiva (Kahneman y Tversky): los humanos tememos más a perder que a ganar. En situaciones sociales, la “pérdida” no es dinero, sino vergüenza, rechazo o condena pública.

Cada individuo evalúa si intervenir comparando beneficio psicológico vs daño social esperado.

La probabilidad de que al menos una persona condene tu acción se modela como:

s = 1 − (1 − r)^N

donde:

• r = riesgo percibido de que una persona desapruebe

• N = número de testigos

El valor esperado de actuar se escribe como:

V = B(1 − s) − Hs

Dividiendo entre B, se obtiene la versión adimensional:

v = 1 − s − s·x

donde x = H/B es el coeficiente de aversión a la pérdida.
Si v > 0 → el individuo actúa.
Si v < 0 → el individuo no actúa.

De individuos a multitudes: la emergencia del efecto espectador

El truco elegante del modelo está aquí: aunque todos estén de acuerdo en que ayudar es correcto, al aumentar N, el término s crece rápidamente, y con él el peso del daño esperado.

El porcentaje de personas que intervienen se calcula como:

I = ∫_0^∞ f_V(v) dv
= 1 − Γ(α, y) / Γ(α)

donde Γ es la función gamma incompleta y la aversión a la pérdida x sigue una distribución gamma realista observada experimentalmente.

📉 Resultado clave:
Incluso sin mala intención, la probabilidad de ayuda cae al crecer el grupo.
No por apatía, sino por riesgo social acumulado.

Aprender a no ayudar: dinámica temporal

El artículo da un paso más inquietante: incorpora aprendizaje social. Los individuos ajustan su percepción de riesgo según experiencias pasadas propias y ajenas.

La evolución del riesgo percibido se modela como:

d r_i / dt = r_i(1 − r_i) [
a·P_i(I)(1 − P_i(w))
− b·P_i(I)P_i(w)

• c·(1 − P_i(I))·P̃_i(p)
  − d·(1 − P_i(I))·P̃_i(w)
  ]

Traducción humana:

• Si actuar sale mal → el miedo crece rápido

• Si ver a otros ser castigados → el miedo se contagia

• El aprendizaje negativo pesa más que el positivo

📌 Conclusión fuerte del paper:
👉 La experiencia colectiva enseña a no intervenir.

Validación con datos reales

El modelo no se queda en pizarrón. Se valida contra 42 estudios reales, incluyendo:

• Donaciones en público

• Propinas en restaurantes

• Ayuda en emergencias

• Ciberacoso

• Crímenes presenciados

En situaciones ambiguas o poco peligrosas, el modelo reproduce perfectamente las curvas observadas:
📉 fracción que ayuda ↓ conforme el grupo crece.

Reflexión filosófica: cuando la ética colapsa estadísticamente

Aquí la física se vuelve incómoda.

Hannah Arendt advertía que el mal moderno no siempre nace del odio, sino de la banalidad de la normalidad. Este modelo muestra algo similar: la falta de acción puede ser estructural, no moral.

Günther Anders hablaba del “desfase moral”: producimos efectos colectivos que no sabemos asumir éticamente. Aquí, nadie decide “ser cruel”, pero el sistema completo produce indiferencia.

Bruno Latour diría que estamos frente a un actor no humano: el tamaño del grupo altera la conducta sin pedir permiso.

La pregunta ya no es:
❌ “¿Por qué la gente no ayuda?”
sino:
✅ “¿Qué condiciones sociales estamos creando para que ayudar sea estadísticamente improbable?”

¿Hay soluciones? (no ingenuas)

El modelo sugiere intervenciones claras:

✔ Reducir ambigüedad: señales claras de que ayudar es apropiado
✔ Romper el anonimato: nombrar testigos específicos
✔ Entrenar primeras respuestas: disminuir riesgo percibido
✔ Reconfigurar normas sociales: premiar visiblemente la acción

No basta con “educar valores”.
Hay que diseñar contextos.

Conclusión

Este artículo muestra algo profundo y perturbador:
la pasividad colectiva no es un defecto humano, sino una propiedad emergente de sistemas sociales complejos.

La física no nos absuelve.
La filosofía no nos condena.
Ambas nos obligan a rediseñar el mundo donde decidimos actuar.

Referencias

Ng, T., & Clifton, S. M. (2026). Bystander effect emerges from individual psychological prospects. arXiv:2601.06709v1.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory. Econometrica.
Latour, B. (2005). Reassembling the Social.
Arendt, H. (1963). Eichmann in Jerusalem.
Anders, G. (1956). Die Antiquiertheit des Menschen.

Para más Ciencia crítica : https://linktr.ee/PepeAlexJasa 

#Sociofísica #Econofísica #EfectoEspectador
#FísicaSocial #SistemasComplejos
#DivulgaciónCientífica #PepeAlex
#FilosofíaContemporánea #CienciaYSociedad