La rueda o la imprenta no transformaron la historia simplemente porque alguien las inventó. Lo hicieron porque millones de personas las adoptaron, perfeccionaron y difundieron. En ese sentido, un rumor y una innovación tecnológica comparten un rasgo esencial: ambos dependen de las redes humanas que permiten su circulación, una dinámica que la teoría de redes matemáticas ayuda a comprender.
Por Iván Rapaport | Foto principal: Tim Graham / Robert Harding vía / AFP
Los rumores son parte de la vida cotidiana. Nacen en una conversación cualquiera, cambian mientras circulan y, a veces, terminan alcanzando a millones de personas. ¿Qué hace que algunos desaparezcan rápidamente, mientras otros se difundan de manera imparable? Sorprendentemente, esa misma pregunta puede formularse para muchos otros fenómenos: una epidemia, una idea revolucionaria, una mutación genética favorable, una innovación tecnológica o una moda. Algunos son biológicos, otros tecnológicos, otros sociales. Sin embargo, todos comparten una característica fundamental: comienzan siendo locales y, bajo ciertas condiciones, pueden propagarse. Entender por qué aquello que se propaga en algunas ocasiones se extingue y, en otras, alcanza una difusión masiva, constituye un gran desafío científico, particularmente en estos tiempos.
Las grandes transformaciones de la humanidad ofrecen un buen ejemplo. Surgen de las ideas, pero no dependen únicamente de ellas. Una idea solo cambia el mundo cuando se difunde. La rueda, la escritura, el arco romano o la imprenta no transformaron la historia simplemente porque alguien las inventó. Lo hicieron porque millones de personas las adoptaron, las perfeccionaron y las transmitieron a través de generaciones y continentes. En ese sentido, un rumor y una innovación tecnológica comparten un rasgo esencial: ambos dependen de la red de personas que los transmite.
Las redes son indiferentes a la naturaleza de lo que se propaga. Muchas veces, lo que circula por ellas puede ser devastador. La peste negra es un ejemplo dramático. Probablemente originada en Asia, recorrió las rutas comerciales hasta alcanzar puertos como Constantinopla, Mesina, Génova y Marsella, desde donde se extendió por toda Europa. Los rumores obedecen al mismo principio. Cambia lo que circula por la red, pero no los mecanismos que gobiernan su difusión.
Pueden cambiar los escenarios y los protagonistas, pero las preguntas esenciales son las mismas. ¿Cómo se difunde una información falsa? ¿Cómo se expande una campaña coordinada de odio o desinformación? ¿Qué papel desempeñan los influencers en una red social?
A comienzos del siglo XX, los matemáticos desarrollaron modelos para comprender cómo una enfermedad se propaga en una población. Si se conocen las probabilidades de contagio y recuperación, esposible predecir, al menos estadísticamente, propiedades globales del proceso. En particular, anticipar la probabilidad de que un brote desaparezca o se transforme en una epidemia. Muy pronto surgió una pregunta natural: ¿podrían esas mismas herramientas aplicarse al estudio de los rumores? En 1964, los matemáticos británicos David Daley y David Kendall respondieron afirmativamente. Inspirados en los modelos epidemiológicos, propusieron uno de los primeros enfoques matemáticos para describir cómo se difunde un rumor. Dividieron a la población en tres grupos: quienes desconocen una información, quienes la transmiten y quienes dejan de hacerlo porque han perdido interés o porque descubren que sus interlocutores ya la conocen. A partir de unas pocas reglas probabilísticas locales, el modelo permitía describir la evolución global del rumor y estimar cuántas personas podrían llegar a conocerlo.
De esta forma, las matemáticas demostraron que dos fenómenos completamente distintos podían compartir la misma lógica. Y, desde entonces, la lista no ha dejado de crecer: innovaciones tecnológicas, modas, campañas publicitarias, informaciones falsas, comportamientos financieros e incluso ciertas formas de difusión cultural pueden estudiarse utilizando herramientas similares. Lo que cambia no es la matemática, sino aquello que se propaga. En otras palabras, la teoría de redes proporcionó un lenguaje natural para describir estos procesos. Para estudiarlos, se representan las relaciones mediante grafos: estructuras formadas por nodos y conexiones que capturan quién puede influir sobre quién. Lo importante deja de ser cada individuo por separado y pasa a ser la forma en que todos están conectados. Desde esta perspectiva, en términos abstractos, un rumor no es más que información viajando sobre una red.
Un aspecto clave es la dinámica local: las reglas que gobiernan la forma en que aquello que circula se transmite entre las personas conectadas. En un rumor, esas reglas determinan cuándo alguien decide compartir una información y cuándo deja de hacerlo. En una innovación tecnológica, la adopción puede depender de cuántos contactos ya la utilizan. La misma red puede producir comportamientos distintos simplemente porque cambian las reglas de difusión. Y esas reglas tampoco son universales. Incluso entre los rumores existen diferencias importantes: algunos apelan al miedo, otros al humor, otros a la indignación o a la curiosidad. Cada uno induce patrones de difusión diferentes, y esto obviamente es considerado en el modelamiento matemático.
La combinación entre la estructura de la red y la dinámica explica, por ejemplo, por qué unas pocas personas bien conectadas pueden acelerar de forma significativa la difusión de un rumor, así como también por qué algunas epidemias permanecen confinadas mientras otras se convierten en pandemias; o por qué ciertas innovaciones tecnológicas conquistan el mundo entero a toda velocidad mientras otras nunca logran despegar.
La teoría de redes no solo permite comprender el pasado, sino también anticipar el futuro. Y esa capacidad predictiva —una de las principales aspiraciones de la ciencia— tiene aplicaciones de enorme relevancia. Una de ellas es la detección de anomalías. Cuando lo que ocurre en la realidad se desvía significativamente de lo que predicen los modelos, aparece una señal de alerta. Esa diferencia puede revelar campañas coordinadas de desinformación, redes de bots, fraudes financieros o actividades asociadas al crimen organizado. En muchos casos, ni siquiera es posible acceder al contenido de los mensajes, que puede estar protegido mediante sistemas criptográficos, pero basta observar los patrones con que circulan para detectar que algo anómalo está ocurriendo.
Las matemáticas nos invitan a mirar las dinámicas de difusión desde una perspectiva unificadora. Procesos aparentemente disímiles pueden esconder patrones comunes y mecanismos locales sorprendentemente simples que permiten predecir, al menos estadísticamente, fenómenos de enorme complejidad.
Quizás esa sea una de las mayores contribuciones de la teoría de redes: mostrarnos que fenómenos muy distintos a veces obedecen a un mismo principio. Por eso, comprender cómo viaja un rumor termina siendo también una forma de entender cómo circulan las ideas, la innovación y, en definitiva, la propia historia humana.
