O por qué Alemania le ganará siempre a los Ronaldos y Messis

alemania

Aprovechando que acaba de arrancar el mundial, me permito tocar el tema sobre este excelente ejemplo de un sistema donde las interacciones entre sus elementos arraigan más importancia que la dinámica individual de los mismos.

Tenemos el partido entre Alemania y Portugal de ayer, lunes 16/06(14). Aunque a Portugal le jugase en contra perder a un jugador —un merecidamente expulsado Pepe, sobre los 37’ y ya con 2 goles en contra— y que otro titular se lesionara de forma permanente —Coentrao sobre los 63’, con 3 goles en contra—, ambos elementos jugaron muy aparte de un inevitable resultado a favor del equipo germano. Y es que este fue, en toda su definición, un equipo. Si por algo he sido hincha de Alemania las —pocas y oscilatorias— veces en que he seguido un campeonato de fútbol, es porque siempre han jugado como una máquina: todo el equipo es una entidad que juega de forma coordinada, simultánea y armónica. Alemania tiene jugadores muy buenos, pero ninguno alcanza el tipo de celebridad que tiene, por ejemplo Cristiano Ronaldo. Honestamente no sé qué tan buen jugador sea, pero en principio se le cotiza en varios millones de euros (alrededor de 100, de hecho), un valor muy por encima de lo que cualquier otro jugador de la escuadra alemana. Pero ningún Ronaldo vale lo que un equipo y Portugal estuvo muy cerca de dar lástima los más de 90 minutos que duró el partido. Y sí, es verdad que el equipo alemán es el que vale más en todo el mundial y tiene jugadores de entre los más caros del mundo, pero ninguno alcanza esos niveles enfermizos de atención/popularidad.

Quizás junto al de récord en goles debería entregarse un premio también por el de memes.

Quizás junto al de récord en goles debería entregarse un premio también por el de memes.

Pero ese es solo un ejemplo. Y como este mundial recién empieza, me permito rescatar algunos otros del mundial anterior: Rooney y su inexistente rol en el equipo inglés. Messi, bajo exactamente la misma figura en el equipo argentino. Y Brasil, el equipo de inmejorables bailadores de samba, que cuando deciden lucir sus individualidades antes de lograr algún pase, terminan siendo destruidos por algún otro equipo de menor perfil, pero mejor coordinación. Como lo hizo Holanda cuando los eliminó en los cuartos de final pasados. De la misma manera que Alemania con Argentina, bajo la misma fórmula que ayer replicó con Portugal.

¿Y a qué viene todo esto? El NECSI sacó hace un par de años este artículo alrededor de lo que determina que un equipo gane o pierda un partido de fútbol. Y los resultados —no se sorprendan— se asientan justamente en el factor equipo vs. individualismo. Se monitoreó un partido de la Premier League y se hizo un seguimiento individual a los jugadores de ambos equipos. El área de juego fue dividida en siete secciones, alrededor de la posición del balón, de acuerdo a lo descrito en el siguiente gráfico:

Divisón del área de juego alrededor del balón en siete secciones: tres anteriores, tres posteriores y una central. [Imagen obtenida de: Science of Winning Soccer: Emergent pattern-forming dynamics in association football.]

Divisón del área de juego alrededor del balón en siete secciones: tres anteriores, tres posteriores y una central. [Imagen obtenida de: Science of Winning Soccer: Emergent pattern-forming dynamics in association football.]

El análisis consistió en verificar cuán estables eran las distribuciones de jugadores alrededor de las siete secciones definidas: tres posteriores (izquierda, centro y derecha), tres anteriores (ídem) y una central. El equipo atacante ejercía mayor dominancia cuanto más estable lograba mantener su defensa, i.e. la distribución de jugadores en sus secciones anteriores se mantenía constante, y más lograba desestabilizar la defensa del oponente, i.e. menos constante se mantenía la distribución de jugadores contrarios en sus secciones posteriores. Esta dominancia se verificó además calculando la predictibilidad con que se mantenía constante el número de jugadores sobre cada área. Cuanto más predecible era este número en una sección, menos variables tendía a ser y mayor dominancia podía ejercer el equipo sobre su rival.

Los resultados son bastante contundentes: el equipo que gana el partido es el que logra un resultado muy concreto en aquello que se midió: la mayor estabilidad comparativa en sus secciones anteriores y una menor variabilidad en la cantidad de jugadores que mantenía en todas sus secciones. En otras palabras, el equipo que ganó fue el que mantenía un mejor juego coordinado y se regía menos por las individualidades y actitudes personalistas.

Salvo cuando juega Pelé, para quien no se cumplen las leyes de la Física y el universo.

Salvo cuando juega Pelé, para quien no se cumplen las leyes de la Física y el universo.

Eso es lo que finalmente creo que hace el buen fútbol: la habilidad de jugar en equipo. Y lo que hace que seamos tan malos en ello, desde hace tantas décadas. Porque, después de todo, no suena exagerado decir que resulta ser un reflejo de cómo funcionamos como sociedad.

Sobre chismes, predicciones y noticias falsas: ¿puede realmente evitarse su propagación?

El temblor que ayer se sintió en Lima levantó toda una conmoción a raíz de un tuit que supuestamente lo predecía y que horas más tarde se demostró que era falso. Así como ayer, constantemente somos bombardeados en las redes sociales —virtuales y físicas— por noticias falsas que son replicadas de manera frenética por nuestros contactos: se murió Chespirito, Hugo Chávez va (iba) a apropiarse de los niños a través del Estado, Marte se verá del tamaño de la Luna, los ladrones usan estas marcas para robar casas, etc.; muchas veces a pesar de nuestros tan denodados como fracasados esfuerzos por desmentirlas. La dinámica de estas noticias es idéntica a la de los chismes y veremos ahora, idéntica también a la de los incendios forestales.

¡¿Cómo?! ¿Qué acaso la autopsia del alien no era verdad?

¡¿Cómo?! ¿Qué acaso la autopsia del alien no era verdad?

En el post anterior desarrollamos un modelo muy simple de un bosque de pinos y vimos que la propagación del fuego en un incendio forestal no depende exclusivamente de cuán combustible sean los pinos, sino también de la densidad de estos en el bosque y cómo se encuentran distribuidos. Para distribuciones estrictamente aleatorias, la densidad será el único parámetro a controlar, pero para disposiciones específicas, quizás podamos medir otras cosas: conectividad, grado de agrupamiento, etc.

Un tablero cuadriculado, como aquel donde modelamos el bosque de pinos, puede entenderse como una red de casilleros. Cada casillero está conectado con los cuatro adyacentes: dos a cada lado del cuadrado. Pero así como podemos visualizar el tablero por medio de su representación física más obvia, también podríamos abstraerlo a algo más complejo: una red de nodos. En una red uno abstrae los nodos y coloca las conexiones entre ellos sin asumir ninguna regularidad. Así, una red puede representar directa o figurativamente la conectividad de sus nodos.

Ejemplo de red. Los links pueden representar cualquier tipo de conexión: física, social, laboral, familiar, etc. siempre que entre los nodos fluya algún tipo de información. [Imagen obtenida de: University of Colorado - Denver]

Ejemplo de red. Los links pueden representar cualquier tipo de conexión: física, social, laboral, familiar, etc. siempre que entre los nodos fluya algún tipo de información. [Imagen obtenida de: University of Colorado – Denver]

Un organigrama es un ejemplo de red. Representa las conexiones no espaciales, sino jerárquicas, de una estructura organizacional. Un diagrama de procesos también es una red. Ahí las actividades se concatenan de acuerdo a funciones y los ejes visuales representan el flujo de tiempo y de actores involucrados. En ninguno de esos casos la red representa la interconexión física, sino una más abstracta, una conexión funcional.

Notemos que el sencillo modelo de los incendios forestales en nuestro bosque de pinos puede ser fácilmente extrapolado a otros fenómenos, si hacemos la analogía necesaria. Pensemos que en lugar de pinos tenemos personas. En lugar de fuego, el convencimiento de que un chisme es verdad y la probabilidad de los pinos de prenderse, en contacto con un pino prendido sería la probabilidad de la gente de asumir cierto o no el chisme cuando alguien conocido se lo cuenta. Pensemos que la conexión física del tablero no representa contacto espacial, sino más bien es una referencia a la posibilidad de que dos personas se conozcan e intercambien una conversación. Una conversación donde, claro, pueda surgir el chisme.

Tenemos así un modelo sencillo —aunque robusto— para entender cómo se difunden los chismes. Y sí, es cierto que se han asumido ciertas cosas: uniformidad en el comportamiento de la gente, conexiones estáticas, imposibilidad de cambios de opinión, etc. Pero todas son condiciones que se pueden ir relajando una por una, para ver qué tan determinantes son en el resultado final del sistema. Esa es la base del estudio de la complejidad, justamente. Y lo interesante de haber iniciado el modelo con supuestos sencillos, pero justificables, es que permite la comprobación de cada uno de estos supuestos y de sus potenciales relajaciones.

¿Cómo será más conveniente esparcir un chisme, entonces? ¿Iniciándolo sobre un nodo de la red que tiene muchas conexiones? ¿O sobre un nodo que forme parte más bien de un gran clúster? Y lo contrario, tal como vimos en el caso de los incendios forestales: ¿cómo será más efectivo detenerlo: negándolo, tratando de desconvencer a los convencidos o cortando sus mecanismos de difusión? ¿Y cómo podemos saber qué nodos de la red son los más relevantes para hacerlo? Sin duda eso dependerá del caso, pero solo la idea de poder modelar y predecir algo tan complejo como el comportamiento humano ya es suficiente para tener este modelo en consideración.

batman

Y sí, eso también.