Los investigadores del ejército han desarrollado por primera vez un modelo analítico para mostrar cómo los grupos de personas influyen en el comportamiento individual.
Tecnicamente hablando, esto nunca se había hecho antes:nadie había tomado la información computacional de un modelo colectivo (soluciones numéricas de, decir, miles de ecuaciones) y lo usó para determinar exactamente el comportamiento de un individuo (reducido a una ecuación). Científicos del Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU. Informan sus hallazgos ("Dinámica fraccional de individuos en redes complejas") en la edición de octubre de Fronteras en la física .
Este descubrimiento fue el producto de una investigación en curso para modelar cómo un individuo se adapta al comportamiento grupal. El programa de ARL en ciencia de redes busca determinar el comportamiento colectivo del grupo que surge del comportamiento dinámico de los individuos. En el pasado, el trabajo colaborativo de los Dres. Bruce West, científico senior de la Oficina de Investigación del Ejército, y Malgorzata Turalska, investigador postdoctoral en ARL, se centró en la construcción e interpretación de la salida de modelos informáticos a gran escala de redes dinámicas complejas a partir de las cuales propiedades colectivas como el enjambre, se podría determinar la inteligencia colectiva y la toma de decisiones.
"El Dr. Turalska y yo habíamos desarrollado y explorado un modelo de red de toma de decisiones durante varios años, ", Dijo West." Pero recientemente se nos ocurrió cambiar la pregunta de '¿Cómo cambia el individuo el comportamiento del grupo?' a "¿Cómo cambia el grupo el comportamiento individual?" Darle la vuelta a la pregunta nos permitió perseguir el santo grial de las ciencias sociales para el Ejército, que ha sido encontrar una manera de predecir la sensibilidad de los individuos a la persuasión, propaganda y engaño total. Los modelos desarrollados para este propósito han evolucionado hasta el punto de que requieren cálculos a gran escala que son tan complejos y difíciles de interpretar como los resultados de experimentos psicológicos con humanos. Como consecuencia, el presente estudio sugiere una forma de evitar estos cálculos que consumen mucho tiempo y representar la sensibilidad buscada en un solo parámetro ".
Los psicólogos y sociólogos han estudiado y debatido intensamente cómo cambian los valores y las actitudes de los individuos cuando se unen a una organización. Dijo West. Igualmente, El Ejército está interesado en esta dinámica sobre cómo podría estar en juego en las organizaciones terroristas, ya la inversa, cómo los individuos se transforman durante el Entrenamiento Básico del Ejército. Cuanto más profundamente comprendan los líderes el proceso de aprendizaje y adaptación dentro de un entorno grupal, cuanto más efectivos serán en el proceso de formación, aumentando así la propiedad del recluta de sus nuevas capacidades en desarrollo, que es la verdadera medida del éxito de la formación.
En su artículo, Turalska y West derivan y prueban con éxito un nuevo tipo de modelo dinámico de comportamiento individual que incorpora cuantitativamente el comportamiento dinámico del grupo. La prueba muestra que la solución analítica de este nuevo tipo de ecuación coincide con las predicciones de la simulación por computadora a gran escala de la dinámica de grupo.
El modelo consta de muchas personas que interactúan y que tienen que tomar una decisión de sí o no, por ejemplo, es el día de las elecciones y deben votar R o D. Supongamos que cuando los individuos solos no pueden tomar una decisión, alternan rápidamente entre las dos opciones, entonces comienzan a hablar con sus vecinos. Debido a este intercambio de información, el cálculo numérico que utiliza el modelo de computadora encuentra que las personas ahora mantienen sus opiniones durante un tiempo significativamente más largo.
Para modelar la dinámica del grupo, la prueba utilizó un nuevo tipo de ecuación, con un número no entero (fraccionario), en lugar de un número entero, derivado, para representar opiniones fluctuantes. En un grupo de 10, 000 personas, la influencia de 9, 999 personas para perturbar a un individuo se condensan en un solo parámetro, que es el índice de la derivada fraccionaria. West dijo que cualquiera que sea el comportamiento del individuo antes de unirse al grupo, el cambio de comportamiento es dramático después de unirse. La fuerza de la influencia del grupo en el comportamiento de un individuo se comprime en un solo número, la derivada no entera.
Como consecuencia, el comportamiento aleatorio simple de un individuo al decidir cómo votar, o al tomar cualquier otra decisión, cuando está aislado, se reemplaza con un comportamiento que podría tener un papel más adaptativo en las redes sociales. Los autores conjeturan que este comportamiento puede ser genérico, pero queda por determinar cuán robusto es el comportamiento del individuo en relación con las señales de control que podrían estar impulsando la red.
El cálculo fraccional tiene, solo en la última década, Se ha aplicado a problemas físicos complejos como turbulencias, el comportamiento de los fluidos no newtonianos, y la relajación de alteraciones en materiales viscoelásticos; sin embargo, nadie había aplicado previamente operadores fraccionarios a la descripción e interpretación de fenómenos dinámicos sociales / psicológicos. La idea de colapsar el efecto de las interacciones entre los miembros de un grupo social en un solo parámetro que determina el nivel de influencia del colectivo sobre el individuo nunca antes se había logrado matemáticamente.
West dijo que esta investigación abre la puerta a una nueva área de estudio que combina la ciencia de redes y el cálculo fraccional. donde los cálculos numéricos a gran escala de la dinámica de redes complejas se pueden representar a través de índices de derivados no enteros. Esto incluso puede sugerir un nuevo enfoque de la inteligencia artificial en el que la memoria se incorpora a la estructura dinámica de las redes neuronales.
