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.

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.

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.