¿Cuál es la frontera entre el comportamiento humano predecible y el espontáneo y cómo podemos medirlo y analizarlo para elaborar patrones de comportamientos futuros? Esa es la pregunta central de Bursts. The hidden patterns behind everything we do (2010. Dutton, New York), el nuevo libro de Albert-Lászlo Barabási. El físico húngaro de la Universidad de Notre Dame y autor de Linked señala que podemos predecir cómo se moverá un electrón y enviar un robot a Marte, pero nos cuesta explicar o predecir el comportamiento de los seres humanos en un mundo con muchos homebodies y algunos pocos globetrotters que rompen los patrones. Aunque la mayoría de nuestras acciones están conducidas por leyes, patrones y mecanismos similares en predicción y reproducción a las que existen en la naturaleza, estudiar qué es normal y qué es único en la actividad humana es de una enorme complejidad.
Muchos científicos suscriben al paradigma de que el comportamiento humano es aleatorio, impredecible, indeterminado, episódico, irregular; pero Barabási en Burst afirma que esta teoría es errónea. Según el autor, internalizamos patrones y predecimos eventos que obedecen a las leyes de la naturaleza, pero los eventos humanos son difíciles de predecir. Aunque difícil no es imposible. El eje disruptivo actual nuevamente son las TIC y la Web social. En el pasado no teníamos herramientas para explorar el comportamiento humano y hoy, con todo el poder computacional que nos rodea y trackea nuestros actos, esto resulta más accesible a los científicos (la predicción del tiempo comenzó a ser efectiva cuando se pudo gestionar y procesar con rapidez toda la data y variables existentes).
Se podría definir la palabra Bursts como una explosión de actividad. Las x cantidad de veces que clickamos sobre la Web en un día dado no se distribuyen con uniformidad, sino que son concentrados en pocos bursts distintivos. Lo mismo sucede con los correos electrónicos. La mayoría de emails son enviados en ráfagas de tiempo, no en forma constante durante todo el día. Así es con todas las actividades que realizamos. Más allá de movimientos exóticos, la mayoría de la vida de los individuos está confinada a un círculo físico estable, limitando nuestra movilidad a unos pocos y delineados lugares. El caso es que ahora podemos medir con eficiencia también la entropía, o sea el grado de desorden de un sistema dado.
Una parte del libro se enlaza con el capítulo introductorio de mi libro Geekonomía: "In the past, if you wanted to understand what humans do and why they do it, you became a card-carrying psychologist. Today you may want to obtain a degree in computer science first" (2010: 11). O sea, Barabási enfatiza sobre el poder de los geeks en la economía, la sociedad y la ciencia a través de su rol central en el diseño y la comprensión (son los administradores de toda la data circulante) de las redes sociales. Sin ir muy lejos, tenemos el modelo de negocio de Google: construir un mapa del comportamiento humano. En ese particular caso, Barabási señala que el Don't be evil de Google tiene un agujero negro, ya que no facilita información de la data extraída del consumo de la Web (sus investigadores no publican sus investigaciones ni sus hallazgos sobre el comportamiento de las personas en la red). Las tecnologías digitales crean un laboratorio que en complejidad y detalles supera a toda la data accesible hasta ahora. Para el autor, el nuevo problema es la privacidad prospectiva, o sea ¿quién es el dueño de nuestra información del futuro?
Siempre según Barabási, el ser humano tiene un deseo constante de moverse todo el tiempo en base a tareas, motivaciones y responsabilidades y los sistemas estacionarios y repetitivos son los que dan cierta estabilidad a nuestras vidas. Pero la historia no es repetitiva, ni lo son nuestros deseos y motivaciones. Para fortalecer su análisis, Barabási analiza dos casos concretos: 1) el proyecto de Hasan Elaki, quien a partir de ser perseguido por el FBI por su condición de musulmán, comparte todos sus movimientos cotidianos y transmite sus patrones de comportamiento en la red; 2) whereisgeorge.com un trabajo que estudia el recorrido de billetes de dólar en EEUU. El estudio de la trayectoria aleatoria de los billetes sugiere que nuestros patrones de movimiento son impredecibles. Podríamos tomar cientos de ejemplos de tracking social. Se me ocurre Foursquare, con su check-ins de espíritu competitivo.
Un ejemplo interesante que analiza Barabási es Researches on the Probability of Criminal and Civil Verdicts, la investigación de Siméon-Denis Poisson en 1837. En ella, se demuestra que 4 de cada 1000 personas juzgadas como culpables son inocentes, según el cálculo de probabilidades. Tu puedes ser la persona más inteligente y suspicaz o las más limitada, pero si formas parte en un jurado, reconocerás la verdad de un crimen en el 90% de los casos. Pero nunca sabemos cuál se ha equivocado y cuál estuvo correcto. El cálculo de probabilidades no analiza individualmente, sino la acción colectiva y esto le otorga predecibilidad. Usando la fórmula de Poisson, por ejemplo, se puede saber cuántas llamadas de teléfono se harán en un lugar dado durante un día, aunque no sepa cuando llamarás tu exactamente. También aquí encontraríamos cientos de ejemplos.
La apuesta de investigación de Barabási es encontrar el dice gene que regula nuestra carencia de predecibilidad. El tema de los burstsy patterns es tan complejo que cuesta extraer conclusiones claras y la lectura del libro me ha resultado densa por momentos, aunque imprescindible por tratarse de uno de los investigadores más atractivos dentro de la ciencia de las redes.
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