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Sistema complejo

Un sistema complejo es un sistema compuesto por muchos componentes que interactúan entre sí. [ 1 ] Ejemplos de sistemas complejos son el clima global de la Tierra , los organism...

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Un sistema complejo es un sistema compuesto por muchos componentes que interactúan entre sí. [ 1 ] Ejemplos de sistemas complejos son el clima global de la Tierra , los organismos , el cerebro humano , infraestructuras como una red eléctrica , sistemas de transporte o comunicación, software y sistemas electrónicos complejos, organizaciones sociales y económicas (como las ciudades ), un ecosistema , una célula viva y, en última instancia, para algunos autores, el universo entero . [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

El comportamiento de un sistema complejo es intrínsecamente difícil de modelar debido a las dependencias, competencias, relaciones y otros tipos de interacciones entre sus partes o entre un sistema dado y su entorno. [ 5 ] Los sistemas que son " complejos " tienen propiedades distintivas que surgen de estas relaciones, tales como no linealidad , emergencia , orden espontáneo , adaptación y bucles de retroalimentación , entre otras. [ 6 ] Dado que tales sistemas aparecen en una amplia variedad de campos, las características comunes entre ellos se han convertido en el tema de su área de investigación independiente. En muchos casos, es útil representar dicho sistema como una red ( grafo ) donde los nodos representan los componentes y los enlaces representan sus interacciones.

El término sistemas complejos suele referirse al estudio de sistemas complejos, un enfoque científico que investiga cómo las relaciones entre las partes de un sistema dan lugar a sus comportamientos colectivos y cómo el sistema interactúa y establece relaciones con su entorno. [ 7 ] El estudio de sistemas complejos considera los comportamientos colectivos, o de todo el sistema, como el objeto fundamental de estudio; por esta razón, los sistemas complejos pueden entenderse como un paradigma alternativo al reduccionismo , que intenta explicar los sistemas en términos de sus partes constituyentes y las interacciones individuales entre ellas.

Como campo interdisciplinario, los sistemas complejos se nutren de aportaciones de diversas áreas, como el estudio de la autoorganización y los fenómenos críticos en física, el orden espontáneo en ciencias sociales, el caos en matemáticas, la adaptación en biología y muchas otras. Por consiguiente, el término «sistemas complejos» se utiliza a menudo como un enfoque de investigación amplio que abarca diversos problemas en disciplinas como la física estadística , la teoría de la información , la dinámica no lineal , la antropología , la informática , la meteorología , la sociología , la economía , la psicología y la biología .

Tipos de sistemas

Los sistemas complejos pueden ser:

  • Sistemas adaptativos complejos que tienen la capacidad de cambiar,
  • Sistemas policéntricos "donde muchos elementos son capaces de realizar ajustes mutuos para ordenar sus relaciones entre sí dentro de un sistema general de reglas donde cada elemento actúa con independencia de los demás elementos", [ 8 ]
  • Sistemas desorganizados que implican interacciones localizadas de múltiples entidades que no forman un todo coherente. [ 9 ] Los sistemas desorganizados están vinculados a procesos de autoorganización .
  • Sistemas jerárquicos que se pueden analizar en conjuntos sucesivos de subsistemas. [ 10 ] También se les puede llamar sistemas anidados o embebidos.
  • Sistemas cibernéticos que implican bucles de retroalimentación de información .

Conceptos clave

Adaptación

Los sistemas adaptativos complejos son casos especiales de sistemas complejos que se adaptan porque tienen la capacidad de cambiar y aprender de la experiencia. [ 11 ] Ejemplos de sistemas adaptativos complejos incluyen los mercados de comercio internacional, las colonias de insectos sociales y hormigas , la biosfera y el ecosistema , el cerebro y el sistema inmunitario , la célula y el embrión en desarrollo , las ciudades, las empresas manufactureras y cualquier actividad social humana basada en grupos dentro de un sistema cultural y social, como los partidos políticos o las comunidades . [ 12 ]

Descomponibilidad

Un sistema es descomponible si las partes del sistema (subsistemas) son independientes entre sí; por ejemplo, el modelo de un gas perfecto considera despreciables las relaciones entre las moléculas. [ 10 ]

En un sistema casi descomponible , las interacciones entre subsistemas son débiles pero no despreciables; este suele ser el caso en los sistemas sociales. [ 10 ] Conceptualmente, un sistema es casi descomponible si las variables que lo componen pueden separarse en clases y subclases, si estas variables son independientes para muchas funciones pero se afectan entre sí, y si el sistema en su conjunto es mayor que la suma de sus partes. [ 13 ]

Características

Los sistemas complejos pueden tener las siguientes características: [ 14 ]

Los sistemas complejos pueden ser abiertos
Los sistemas complejos suelen ser sistemas abiertos ; es decir, existen en un gradiente termodinámico y disipan energía. En otras palabras, los sistemas complejos con frecuencia están lejos del equilibrio energético ; pero a pesar de este flujo, puede haber estabilidad de patrones [ 15 ] , véase sinergética .
Los sistemas complejos pueden presentar transiciones críticas.
Representación gráfica de estados estables alternativos y la dirección de la desaceleración crítica antes de una transición crítica (tomado de Lever et al. 2020). [ 16 ] Los paneles superiores (a) indican paisajes de estabilidad en diferentes condiciones. Los paneles centrales (b) indican las tasas de cambio similares a la pendiente de los paisajes de estabilidad, y los paneles inferiores (c) indican una recuperación de una perturbación hacia el estado futuro del sistema (cI) y en otra dirección (c.II).
Las transiciones críticas son cambios abruptos en el estado de los ecosistemas , el clima , los sistemas financieros y económicos u otros sistemas complejos que pueden ocurrir cuando las condiciones cambiantes superan un punto crítico o de bifurcación . [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] La «dirección de la desaceleración crítica» en el espacio de estados de un sistema puede ser indicativa del estado futuro de un sistema después de tales transiciones cuando las retroalimentaciones negativas retardadas que conducen a dinámicas oscilatorias u otras dinámicas complejas son débiles. [ 16 ]
Los sistemas complejos pueden estar anidados.
Los componentes de un sistema complejo pueden ser, a su vez, sistemas complejos. Por ejemplo, una economía está formada por organizaciones , que a su vez están formadas por personas , que están formadas por células ; todas ellas son sistemas complejos. La disposición de las interacciones dentro de redes bipartitas complejas también puede estar anidada. Más concretamente, se ha observado que las redes ecológicas y organizativas bipartitas de interacciones mutuamente beneficiosas presentan una estructura anidada. [ 21 ] [ 22 ] Esta estructura promueve la facilitación indirecta y la capacidad de un sistema para persistir en circunstancias cada vez más adversas, así como el potencial de cambios de régimen sistémicos a gran escala. [ 23 ] [ 24 ]
Red dinámica de multiplicidad
Además de las reglas de acoplamiento , la red dinámica de un sistema complejo es importante. A menudo se emplean redes de mundo pequeño o libres de escala [ 25 ] [ 26 ] , que presentan muchas interacciones locales y un número menor de conexiones entre áreas. Los sistemas complejos naturales suelen exhibir este tipo de topologías . En la corteza humana , por ejemplo, observamos una densa conectividad local y unas pocas proyecciones axónicas muy largas entre regiones dentro de la corteza y hacia otras regiones del cerebro.
El Glider Gun de Gosper crea " planeadores " en el autómata celular Juego de la vida de Conway [ 27 ]
Puede producir fenómenos emergentes
Los sistemas complejos pueden exhibir comportamientos emergentes , lo que significa que, si bien los resultados pueden estar suficientemente determinados por la actividad de los constituyentes básicos del sistema, pueden tener propiedades que solo pueden estudiarse en un nivel superior. Por ejemplo, las redes tróficas empíricas muestran características regulares e invariantes a escala en ecosistemas acuáticos y terrestres cuando se estudian a nivel de especies tróficas agrupadas. [ 28 ] [ 29 ] Otro ejemplo lo ofrecen las termitas en un montículo que tienen fisiología, bioquímica y desarrollo biológico en un nivel de análisis, mientras que su comportamiento social y la construcción del montículo es una propiedad que emerge de la colección de termitas y necesita ser analizada en un nivel diferente.
Las relaciones no son lineales.
En términos prácticos, esto significa que una pequeña perturbación puede causar un gran efecto (véase efecto mariposa ), un efecto proporcional o incluso ningún efecto. En los sistemas lineales, el efecto siempre es directamente proporcional a la causa. Véase no linealidad .
Las relaciones contienen bucles de retroalimentación.
En los sistemas complejos siempre se encuentran retroalimentación tanto negativa ( amortiguación ) como positiva (amplificación) . Los efectos del comportamiento de un elemento se retroalimentan de tal manera que el propio elemento se ve alterado.

Historia

En 1948, el Dr. Warren Weaver publicó un ensayo sobre "Ciencia y Complejidad" [ 30 ] , en el que exploraba la diversidad de tipos de problemas contrastando problemas de simplicidad, complejidad desorganizada y complejidad organizada. Weaver los describió como "problemas que implican lidiar simultáneamente con un número considerable de factores interrelacionados que forman un todo orgánico".

Si bien el estudio explícito de sistemas complejos se remonta al menos a la década de 1970, [ 31 ] el primer instituto de investigación centrado en sistemas complejos, el Instituto Santa Fe , se fundó en 1984. [ 32 ] [ 33 ] Entre los primeros participantes del Instituto Santa Fe se encontraban los premios Nobel de física Murray Gell-Mann y Philip Anderson , el premio Nobel de economía Kenneth Arrow y los científicos del Proyecto Manhattan George Cowan y Herb Anderson . [ 34 ] Hoy en día, existen más de 50 institutos y centros de investigación centrados en sistemas complejos.

Desde finales de la década de 1990, el interés de los físicos matemáticos por investigar los fenómenos económicos ha ido en aumento. La proliferación de la investigación interdisciplinaria, con la aplicación de soluciones derivadas de la epistemología física, ha conllevado un cambio de paradigma gradual en las articulaciones teóricas y los enfoques metodológicos en economía, principalmente en economía financiera. Este desarrollo ha dado lugar al surgimiento de una nueva rama de la disciplina, la «econofísica», que se define ampliamente como una disciplina interdisciplinaria que aplica metodologías de la física estadística, basadas principalmente en la teoría de sistemas complejos y la teoría del caos, al análisis económico. [ 35 ]

El Premio Nobel de Física de 2021 fue otorgado a Syukuro Manabe , Klaus Hasselmann y Giorgio Parisi por su trabajo para comprender sistemas complejos. Su trabajo se utilizó para crear modelos informáticos más precisos del efecto del calentamiento global en el clima de la Tierra. [ 36 ]

Aplicaciones

Complejidad en la práctica

El enfoque tradicional para abordar la complejidad consiste en reducirla o limitarla. Normalmente, esto implica la compartimentación: dividir un sistema grande en partes separadas. Las organizaciones, por ejemplo, dividen su trabajo en departamentos que se ocupan de problemas distintos. Los sistemas de ingeniería suelen diseñarse con componentes modulares. Sin embargo, los diseños modulares son propensos a fallar cuando surgen problemas que afectan a las distintas divisiones.

Complejidad de las ciudades

En 1961, Jane Jacobs describió las ciudades como un problema de complejidad organizada, citando el ensayo de la Dra. Weaver de 1948. [ 37 ] Como ejemplo, explica cómo una abundancia de factores interactúan para dar lugar a diversas interacciones en los espacios urbanos, y cómo la modificación de estos factores puede cambiar el uso del espacio y su capacidad para cumplir las funciones de la ciudad. Además, ilustra cómo las ciudades se han visto gravemente perjudicadas al abordarlas como un problema de simplicidad, sustituyendo la complejidad organizada por espacios simples y predecibles, como la "Ciudad Radiante" de Le Corbusier y la "Ciudad Jardín" de Ebenezer Howard. Desde entonces, otros autores han escrito extensamente sobre la complejidad de las ciudades. [ 38 ]

Economía de la complejidad

En las últimas décadas, dentro del campo emergente de la economía de la complejidad , se han desarrollado nuevas herramientas predictivas para explicar el crecimiento económico. Tal es el caso de los modelos creados por el Instituto Santa Fe en 1989 y del índice de complejidad económica (ICE), más reciente , introducido por el físico del MIT César A. Hidalgo y el economista de Harvard Ricardo Hausmann .

El análisis de cuantificación de recurrencia se ha empleado para detectar las características de los ciclos económicos y el desarrollo económico . Con este fin, Orlando et al. [ 39 ] desarrollaron el llamado índice de correlación de cuantificación de recurrencia (RQCI) para probar correlaciones de RQA en una señal de muestra y luego investigaron su aplicación a series temporales empresariales. Dicho índice ha demostrado detectar cambios ocultos en las series temporales. Además, Orlando et al. [ 40 ] , sobre un extenso conjunto de datos, demostraron que el análisis de cuantificación de recurrencia puede ayudar a anticipar transiciones de fases laminares (es decir, regulares) a turbulentas (es decir, caóticas), como el PIB de EE. UU. en 1949, 1953, etc. Por último, pero no menos importante, se ha demostrado que el análisis de cuantificación de recurrencia puede detectar diferencias entre variables macroeconómicas y resaltar características ocultas de la dinámica económica.

Complejidad y educación

Centrándose en cuestiones de persistencia estudiantil en sus estudios, Forsman, Moll y Linder exploran la "viabilidad de utilizar la ciencia de la complejidad como marco para extender las aplicaciones metodológicas para la investigación en educación física", y concluyen que "enmarcar un análisis de redes sociales dentro de una perspectiva de la ciencia de la complejidad ofrece una aplicabilidad nueva y poderosa en una amplia gama de temas de educación física". [ 41 ]

Complejidad en la investigación y la práctica de la atención sanitaria

Los sistemas de atención médica son ejemplos paradigmáticos de sistemas complejos, caracterizados por la interacción entre diversos actores, como pacientes, proveedores, responsables políticos e investigadores, en diversos sectores como la salud, el gobierno, la comunidad y la educación. Estos sistemas presentan propiedades como la no linealidad, la emergencia, la adaptación y los bucles de retroalimentación. [ 42 ] La ciencia de la complejidad en la atención médica concibe la transferencia de conocimiento como una red dinámica e interconectada de procesos —identificación del problema, creación de conocimiento, síntesis, implementación y evaluación— en lugar de una secuencia lineal o cíclica. Estos enfoques enfatizan la importancia de comprender y aprovechar las interacciones dentro y entre estos procesos y actores para optimizar la creación y la transferencia de conocimiento. Al reconocer la naturaleza compleja y adaptativa de los sistemas de atención médica, la ciencia de la complejidad aboga por la participación continua de los actores, la colaboración transdisciplinaria y estrategias flexibles para traducir eficazmente la investigación en la práctica. [ 42 ]

Complejidad y biología

La ciencia de la complejidad se ha aplicado a los organismos vivos, y en particular a los sistemas biológicos. Dentro del campo emergente de la fisiología fractal , las señales corporales, como la frecuencia cardíaca o la actividad cerebral, se caracterizan mediante la entropía o índices fractales. El objetivo suele ser evaluar el estado y la salud del sistema subyacente, y diagnosticar posibles trastornos y enfermedades.

Teoría de la complejidad y el caos

La teoría de sistemas complejos está relacionada con la teoría del caos , que a su vez tiene sus orígenes hace más de un siglo en la obra del matemático francés Henri Poincaré . El caos a veces se considera información extremadamente compleja, en lugar de una ausencia de orden. [ 43 ] Los sistemas caóticos siguen siendo deterministas, aunque su comportamiento a largo plazo puede ser difícil de predecir con precisión. Con un conocimiento perfecto de las condiciones iniciales y las ecuaciones relevantes que describen el comportamiento del sistema caótico, teóricamente se pueden hacer predicciones perfectamente precisas del sistema, aunque en la práctica esto es imposible de hacer con precisión arbitraria.

El surgimiento de la teoría de sistemas complejos muestra un dominio complejo entre el orden determinista y la aleatoriedad. [ 44 ] Esto se conoce como el " borde del caos ". [ 45 ]

Un gráfico del atractor de Lorenz

Cuando se analizan sistemas complejos, la sensibilidad a las condiciones iniciales, por ejemplo, no es un tema tan importante como en la teoría del caos, donde prevalece. Como afirma Colander, [ 46 ] el estudio de la complejidad es lo opuesto al estudio del caos. La complejidad trata sobre cómo una gran cantidad de conjuntos de relaciones extremadamente complicados y dinámicos pueden generar algunos patrones de comportamiento simples, mientras que el comportamiento caótico, en el sentido de caos determinista, es el resultado de una cantidad relativamente pequeña de interacciones no lineales. [ 44 ] Para ejemplos recientes en economía y negocios, véase Stoop et al. [ 47 ] que discutieron la posición de mercado de Android , Orlando [ 48 ] que explicó la dinámica corporativa en términos de sincronización mutua y regularización del caos de ráfagas en un grupo de células que estallan caóticamente y Orlando et al. [ 49 ] que modelaron datos financieros (Índice de Estrés Financiero, swap y acciones, emergentes y desarrollados, corporativos y gubernamentales, vencimiento a corto y largo plazo) con un modelo determinista de baja dimensión.

Por lo tanto, la principal diferencia entre los sistemas caóticos y los sistemas complejos radica en su historia. [ 50 ] Los sistemas caóticos no dependen de su historia como lo hacen los sistemas complejos. El comportamiento caótico empuja a un sistema en equilibrio hacia un orden caótico, lo que significa, en otras palabras, fuera de lo que tradicionalmente definimos como "orden". Por otro lado, los sistemas complejos evolucionan lejos del equilibrio, al borde del caos. Evolucionan en un estado crítico construido por una historia de eventos irreversibles e inesperados, que el físico Murray Gell-Mann denominó "una acumulación de accidentes congelados". [ 51 ] En cierto sentido, los sistemas caóticos pueden considerarse un subconjunto de los sistemas complejos, distinguidos precisamente por esta ausencia de dependencia histórica. Muchos sistemas complejos reales son, en la práctica y durante períodos largos pero finitos, robustos. Sin embargo, poseen el potencial de un cambio cualitativo radical de tipo, manteniendo al mismo tiempo la integridad sistémica. La metamorfosis sirve quizás como algo más que una metáfora para tales transformaciones.

Complejidad y ciencia de redes

Un sistema complejo suele estar compuesto por muchos componentes y sus interacciones. Dicho sistema puede representarse mediante una red donde los nodos representan los componentes y los enlaces representan sus interacciones. [ 52 ] [ 53 ] Por ejemplo, Internet puede representarse como una red compuesta por nodos (ordenadores) y enlaces (conexiones directas entre ordenadores). Otros ejemplos de redes complejas incluyen las redes sociales, las interdependencias de las instituciones financieras, [ 54 ] las redes de aerolíneas, [ 55 ] y las redes biológicas.

académicos destacados

Véase también

Referencias

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  6. ↑ Ladyman, James; Lambert, James; Wiesner, Karoline (2013). "¿Qué es un sistema complejo?" (PDF) . European Journal for Philosophy of Science . 3 : 33–67 . doi : 10.1007/s13194-012-0056-8 . Recuperado el 28 de julio de 2024. Las siguientes citas (excepto la última) provienen de un número especial de Science sobre "Sistemas complejos" que presenta a muchas figuras clave en el campo (Science, 2 de abril de 1999) [...] [:] 4. "La teoría de la complejidad indica que grandes poblaciones de unidades pueden autoorganizarse en agregaciones que generan patrones, almacenan información y participan en la toma de decisiones colectivas." (39, p. 99)
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Lecturas adicionales

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