Cinco amigos antes de la fractura: un modelo explica por qué las redes sociales polarizan a la sociedad
Cinco amigos antes de la fractura: cómo las relaciones dividen a la sociedad en dos bandos
Aumentar el número de vínculos sociales estrechos puede no unir a la gente, sino dividirla en bandos políticos irreconciliables. Esa es la conclusión de Stefan Thurner, Markus Hofer y Jan Korbel, de la Universidad Médica de Viena y Complexity Science Hub Vienna. Su estudio se ha publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences.
En las dos últimas décadas, la polarización política ha aumentado notablemente en Estados Unidos y otros países occidentales. En ese mismo periodo, casi se duplicó el promedio de amigos íntimos que dicen tener las personas. La coincidencia temporal se produjo con la llegada de los teléfonos inteligentes y las redes sociales de masas, aproximadamente desde 2008. Los científicos comprobaron si el propio aumento de los vínculos podía intensificar el conflicto ideológico.
El modelo se basaba en dos propiedades conocidas del comportamiento. La primera es la homofilia, es decir, la tendencia a buscar personas con opiniones parecidas. Relacionarse con quienes piensan igual refuerza las convicciones iniciales. La segunda es el equilibrio social: las personas tienden a mantener relaciones estables en grupos de tres. Se considera equilibrada una situación en la que los tres son amigos o en la que dos son amigos entre sí y no soportan al tercero.
Las tríadas desequilibradas generan tensión. Por ejemplo, a alguien le cuesta seguir siendo amigo de dos personas que se odian. También resulta incómodo que los tres sean enemigos. Para reducir el estrés, las personas cambian de opinión o se distancian de quienes discrepan.
Los investigadores crearon un modelo informático basado en agentes: una sociedad virtual en la que cada participante tenía un conjunto de posiciones políticas binarias sobre distintos asuntos. Entre las personas había vínculos positivos y negativos. La amistad surgía cuando coincidían en la mayoría de las opiniones, mientras que las posiciones opuestas daban lugar a la rivalidad.
El algoritmo cambiaba al azar una posición de un participante elegido. Después, el modelo evaluaba la disonancia cognitiva: hasta qué punto la persona estaba de acuerdo con sus amigos y en desacuerdo con sus adversarios. Si la nueva posición reducía la tensión social, se mantenía. Si la aumentaba, normalmente se rechazaba, aunque quedaba una pequeña probabilidad de aceptarla como representación de una conducta irracional. Después de los cambios, también se recalculaban las relaciones para conservar el equilibrio social.
Los científicos ejecutaron la simulación muchas veces, variando el número medio de vínculos estrechos. Mientras cada persona tenía pocos contactos íntimos, la sociedad conservaba la diversidad y una cohesión relativa. Había pequeños grupos de personas afines, pero seguían dispersos y eran tolerantes con los demás.
El umbral crítico resultó ser de unos cinco amigos íntimos. Al superarlo, se producía una transición brusca que en física se conoce como transición de fase: muchos grupos pequeños se convertían en dos grandes bandos de tamaño parecido. Dentro de cada bando, las opiniones se volvían casi idénticas, y entre ambos se afianzaban posiciones opuestas y relaciones negativas.
Después, los investigadores añadieron participantes radicales e influyentes al modelo. Constituían apenas el 2 % de la población. Mantenían opiniones extremas e inmutables, no trataban de reducir la tensión social y entablaban amistades o conflictos en función de su afinidad ideológica. Como resultado, la fractura comenzaba antes, con unas 4,5 relaciones estrechas por persona. La transición dejaba de ser brusca y se volvía gradual.
Para comprobar el modelo, los investigadores compararon sus resultados con encuestas realizadas durante años, incluidos datos del Pew Research Center. Estos estudios siguen las opiniones políticas y el número de amistades íntimas de miles de personas encuestadas. Hasta 2010, la polarización en Estados Unidos se mantuvo relativamente baja y estable. Poco después de que aumentara el número de vínculos sociales, empezó a crecer con rapidez.
El modelo reprodujo el momento y la magnitud de ese salto. Para explicar el resultado no necesitó recurrir a factores independientes, como los cambios económicos o las campañas políticas: bastó con combinar la tendencia a relacionarse con personas afines, el equilibrio social y el aumento del número de vínculos.
El modelo tiene limitaciones. Da por hecho que todas las personas son igual de sensibles al desacuerdo y al estrés social, aunque en la realidad varían la tolerancia y la implicación política. Además, considera relativamente fija la red básica de contactos. Las plataformas reales proponen constantemente nuevas conexiones mediante algoritmos de recomendación, por lo que el efecto de agrupamiento podría ser aún más intenso en internet.
Especialmente desagradable es el efecto de histéresis, es decir, la dificultad para volver atrás. Si una sociedad ya ha superado el umbral y se ha dividido, limitarse a devolver el número de vínculos a su nivel anterior no restablecerá la unidad. Para reducir la polarización, habría que disminuir la conectividad mucho más de lo que hizo falta para desencadenar la fractura.
Como renunciar a la conectividad digital es prácticamente imposible, los autores proponen elevar el propio umbral crítico. Para ello hacen falta programas educativos que desarrollen la tolerancia a las opiniones contrarias. Otra medida posible es moderar los contenidos para limitar la difusión de participantes radicales e influyentes. El trabajo se titula «Por qué un mayor número de interacciones sociales conduce a una mayor polarización en las sociedades».
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El estudio de Stefan Thurner, Markus Hofer y Jan Korbel, de la Universidad Médica de Viena y Complexity Science Hub Vienna, ofrece una explicación matemática del aumento de la polarización política. Los autores observaron que en las dos últimas décadas crecieron a la vez la hostilidad política en Estados Unidos y otros países occidentales y el promedio de vínculos sociales estrechos que dicen tener las personas, que casi se duplicó. El periodo coincidió con la expansión de los teléfonos inteligentes y las redes sociales de masas, aproximadamente desde 2008.
Los investigadores construyeron un modelo informático de una sociedad basado en agentes. Cada participante virtual tenía un conjunto de posiciones políticas binarias sobre distintos asuntos. Entre ellos había vínculos positivos y negativos: la amistad surgía cuando coincidían en la mayoría de sus opiniones, y las posiciones opuestas generaban rivalidad. El modelo incorporaba la homofilia —la tendencia a elegir a personas afines— y el equilibrio social, es decir, la inclinación a mantener relaciones estables en grupos de tres.
Cuando una posición política cambiaba al azar, el algoritmo evaluaba la disonancia cognitiva del participante: cuánto coincidía la nueva posición con sus amigos y discrepaba de sus adversarios. Si la tensión social disminuía, el cambio se mantenía. Si aumentaba, por lo general se rechazaba, aunque una pequeña probabilidad de conservarlo representaba la conducta irracional. Al mismo tiempo, las relaciones cambiaban para mantener el equilibrio social.
Con pocos contactos, la sociedad seguía siendo diversa y relativamente cohesionada. El umbral crítico resultó ser de unos cinco amigos íntimos por persona. Al superarlo, se producía una transición de fase: los pequeños grupos dispersos se convertían en dos grandes bandos de tamaño parecido. Dentro de cada uno, las opiniones se volvían casi idénticas, mientras que entre ambos se afianzaban posiciones opuestas y relaciones negativas.
Al añadir participantes radicales e influyentes, que representaban el 2 % de la población y mantenían posiciones extremas e inmutables, la situación cambiaba. La fractura comenzaba antes, con unas 4,5 relaciones estrechas por persona. La transición se hacía gradual, pero se aceleraba la formación de cámaras de eco opuestas.
Para comprobar el modelo, los autores recurrieron a encuestas de largo recorrido, incluidos datos del Pew Research Center. Los datos reales mostraban que la polarización en Estados Unidos fue relativamente baja y estable hasta 2010, y que creció rápidamente después del aumento de los vínculos sociales. El modelo reprodujo el momento y la magnitud del salto sin recurrir a cambios económicos ni campañas políticas.
Los autores señalan algunas limitaciones. El modelo presupone que todas las personas reaccionan igual al desacuerdo y utiliza una red de contactos casi fija, mientras que las plataformas reales proponen constantemente nuevas conexiones. Los algoritmos de recomendación podrían intensificar la agrupación más de lo que predice la simulación.
Un resultado importante es la histéresis: tras pasar a un nivel alto de polarización, devolver el número de vínculos a su nivel anterior no restablece la unidad. Para revertir el proceso habría que reducir la conectividad mucho más que el umbral que desencadenó la fractura. Como reducir los contactos digitales resulta poco realista, los investigadores proponen elevar el umbral crítico mediante una educación que fomente la tolerancia al desacuerdo y una moderación que limite el alcance de los influencers radicales.
