Deja a la estructura hablar

1.1 Sobre los sistemas y nuestros problemas

Este libro trata del estudio de la estructura de los sistemas de diverso tipo que conforman nuestro mundo. ¿Cómo entender el operar de los sistemas ecológicos o de las organizaciones sociales?, ¿cómo entender las miríadas de influencias que ejercen entre sí los componentes sociales, ecológicos, físicos, culturales, psicológicos, que definen los problemas complejos de nuestro planeta?, ¿cómo describir y representar estos sistemas para comenzar a entenderlos?, ¿cómo acceder, siquiera en parte, a anticipar sus respuestas frente a los futuros cambios sociales, climáticos, ambientales, demográficos que, con alta probabilidad, impactarán directamente en nuestra forma de vivir? y ¿cómo diseñar posibles medidas que podríamos adoptar en nuestras comunidades para enfrentar riesgos de origen natural o humano? En otras palabras, ¿cómo tomar decisiones con fundamentos respecto de problemas que se entrelazan con otros problemas?, ¿cómo proyectar las consecuencias de las acciones que ejercemos o podríamos ejercer sobre elementos que componen estos sistemas?

Muchos de los más importantes desafíos y problemáticas1 que la humanidad enfrenta en el presente —y seguirá enfrentando en el futuro— son marcadamente complejos. De hecho, en los países en vías de desarrollo, aunque también en muchos países industrializados, algunos de estos retos giran en torno a la desigualdad de oportunidades entre distintos sectores sociales, la salud de la población, la expansión de las ciudades, la contaminación, los cambios climáticos, las relaciones interpersonales, los conflictos bélicos, la falta de acceso a la educación, la amenaza de la automatización y robotización para la empleabilidad de las personas, el envejecimiento demográfico de muchas naciones, la incertidumbre social y financiera, las afecciones emocionales, la pobreza, la disponibilidad de energía, alimentos y agua limpia, el crimen, la corrupción. Este tipo de problemáticas, por lo general, no obedecen a causas únicas y carecen de una única buena solución, ya que una solución particular podrá generar las consecuencias deseadas en cierto dominio de la situación, pero producirá efectos indeseados en otros. Esto se debe fundamentalmente al elevado número y la irregular distribución de las relaciones de influencia que ocurren entre las múltiples partes que componen los sistemas complejos, que reflejan a los problemas complejos.

Los problemas complejos requieren, para ser abordados y comprendidos, de la confluencia e integración de variadas disciplinas, del trabajo conjunto de personas con diferentes sensibilidades, conocimientos y capacidades. Y para ensamblar coherentemente las aportaciones de esta amplia diversidad de individuos con sus competencias particulares, la ciencia puede ayudar y mucho. En especial, aquellas ramas de la ciencia contemporánea que descansan en la investigación cuantitativa, que hacen uso de modelos formales y análisis matemático y computacional de sistemas complejos. Esa ciencia del siglo xxi que se focaliza en el estudio integrativo de los objetos y sistemas de estudio.

Sin embargo, ¿cuál ha sido la estrategia tradicional para abordar las problemáticas más complejas? Desafortunadamente, por medio de la versión más brutal del análisis: desmenuzándolas, partiéndolas en pequeños trozos, cada uno de ellos más simple y factible de resolver que la problemática completa. Aunque esta estrategia simplifica el modo de abordar problemas y fenómenos, también hace que el observador pierda completamente un aspecto determinante del comportamiento del sistema donde los problemas de interés se manifiestan, esto es, la conexión causal entre los diversos elementos que participan en el sistema/problema. Tómese como ejemplo la siguiente problemática: cómo aliviar los conflictos sociales, políticos y los daños sobre la salud humana y ecosistémica generados por la contaminación de los ríos. Cómo medir la contaminación considerando el tipo de contaminantes presentes y su concentración en el ambiente. Cómo estimar sus efectos sobre la biodiversidad natural, sobre la salud y la calidad de vida de la población humana y sobre la provisión de servicios que los ecosistemas brindan a la sociedad, que incluyen materias primas, regulación ambiental y beneficios culturales. Cómo establecer las fuentes de la contaminación y las tasas de emisiones o descargas, provenientes de industrias, desechos domésticos, actividad agrícola o ganadera, entre otras. Cómo establecer las rutas que siguen los contaminantes desde las fuentes que los generan hasta el ambiente que nos preocupa. Cómo evitar la descarga de contaminantes en el futuro, ya sea a través de la eliminación de su generación en las fuentes o bien impidiendo su transporte al ambiente. Cómo restaurar las áreas afectadas. Cómo hacer que la poblacion humana confíe en las medidas adoptadas. Un enfoque reduccionista del problema planteado a modo de ejemplo, probablemente derive en decisiones de las autoridades tendientes a atacar un aspecto puntual que ofrezca resultados inmediatos al menor coste económico. La decisión consistiría, posiblemente, en mejorar los atributos paisajísticos del ambiente, sin considerar las causas que conducen a su deterioro. Una medida de este tipo permitiría, justificadamente, sospechar que el problema persistirá, lo cual no aliviará en lo absoluto el conflicto social generado. Ahora bien, considerar las causas de la contaminación a través de acciones para eliminar las fuentes actuales, no asegura que en el futuro no aparezcan nuevas fuentes de los mismos o de otros contaminantes. Las actividades industriales se adaptan a nuevos entornos económicos y sociales mucho más rápido que las normativas que las regulan. Por otro lado, cualquier medida ingenieril en pro de la mitigación del problema, que no incluya una comprensión real y profunda del conjunto de causas y efectos involucrados, no será aceptable para una comunidad mínimamente participativa, y los aspectos sociales y políticos de la problemática no podrán resolverse.

Las problemáticas complejas requieren ser abordadas mediante un análisis estructural de los sistemas asociados. Esto incluye fundamentalmente revelar su estructura, construir modelos y estudiar sus propiedades, para luego proyectar formalmente las consecuencias de acciones futuras como soluciones potenciales. A estas soluciones las llamamos soluciones estructurales o soluciones sistémicas.

1. 2 Estructura

Parece sensato que ante el desafío de comprender y eventualmente influir sobre estos aspectos de la realidad, con el objeto de promover la convivencia entre humanos, y entre humanos y otros seres vivos en el planeta, debamos adoptar una perspectiva estructural. Sin embargo, aunque términos como estructural, sistémico, modelo, complejo aparecen frecuentemente en el discurso público, incluso personas con muchos años de estudio no saben muy bien a qué se refieren exactamente. Esto conduce a que estas palabras sean utilizadas de forma imprecisa. El término estructural puede comprenderse coloquialmente como antónimo de cosmético. Las propiedades estructurales de un objeto son aquellas que lo definen en su fondo, en sus fundamentos y determinan su función y sus respuestas frente a perturbaciones del entorno. Las problemáticas estructurales, por lo tanto, apelan a condiciones fundamentales de un sistema que deben ser corregidas para mantener o promover ciertas funciones. Por soluciones estructurales se entienden aquellas acciones que corrigen o mitigan problemas estructurales.

Técnicamente, la definición de estructura de un sistema se ha presentado en al menos dos formas cercanas entre sí. Por un lado, la definición de la rae es “disposición o modo de estar relacionadas las distintas partes de un conjunto”. Diccionarios de otras lenguas ofrecen definiciones similares. Esta primera definición puede reducirse a: conjunto de relaciones entre los elementos componentes de un sistema u objeto. Una segunda forma de definir estructura es, por ejemplo, basándonos en el diccionario Merriam-Webster, según el cual una estructura es “el arreglo de partes en una sustancia o cuerpo” o “el conjunto de elementos de una entidad en sus relaciones entre sí”2. Es decir, esta segunda acepción de estructura incluye tanto a las partes como a las relaciones entre estas.

En su teoría de sistemas autopoiéticos, Humberto Maturana y Francisco Varela utilizan términos diferentes para cada caso. Así, definen estructura como “los componentes y relaciones entre componentes que realizan a un sistema particular como un sistema particular de una cierta clase” y organización como la “configuración de relaciones entre componentes que definen y constituyen la identidad de clase de un sistema particular” (Maturana y Mpodozis, 1992). Sin embargo, para estos autores las relaciones que comprenden la organización de un sistema son un subconjunto de las relaciones entre componentes que ocurren en su estructura. De acuerdo con esto, la estructura de un sistema puede variar sin comprometer su identidad. Sin embargo, modificar la organización de un sistema implica la pérdida de su identidad (Maturana y Pörksen, 2004). Según Maturana y estos colaboradores, tanto la organización como la estructura son características que deben conocerse, a fin de entender el funcionamiento de los sistemas sociales y, por extensión, el de los sistemas de similar complejidad, por ejemplo, ecológicos y socioecológicos: “Esto es, debemos mostrar tanto las relaciones entre componentes que lo definen como tal (organización), como los componentes con sus propiedades, más las relaciones que lo realizan como una unidad particular (estructura).” (Maturana et al., 2006).

En este libro, sin embargo, adopté un concepto de estructura que incluye la colección de elementos componentes con sus propiedades, así como la colección y organización de relaciones entre estos elementos y sus propiedades. Entre las propiedades más relevantes de las relaciones entre elementos está la fuerza de la relación, que indica cuán estrechamente vinculados están los elementos en la relación y, por lo tanto, qué tan interdependientes son sus cambios de estado. Entre las propiedades de los elementos, podemos mencionar el valor (magnitud o intensidad) de estos y su valoración (negativa, positiva o neutra) que se pueda atribuir respecto de cierta referencia, función o propósito. Sin embargo, buena parte de los métodos presentados en este volumen se concentran en las relaciones entre elementos, más que en sus propiedades.

Un marco formal apropiado para el estudio de las estructuras como entidades abstractas y, particularmente, de las estructuras complejas que encontramos en forma recurrente en los sistemas naturales, sociales y socioecológicos, lo brinda la teoría de grafos y, muy especialmente, la teoría de grafos dirigidos (también llamados digrafos) (Harary et al., 1965; Puccia y Levins, 1985). En este libro presento y utilizo los principios de la teoría de digrafos para el análisis estructural de sistemas y redes. Las redes y sistemas que se analizan son, en rigor, modelos de redes y sistemas reales3. Un modelo de sistema ya es una abstracción del sistema real y en cuanto tal contiene los componentes que representan los componentes reales considerados esenciales, dada la naturaleza del sistema y el propósito de la modelización. De este modo, la estructura del sistema modelo se acerca a la estructura fundamental del sistema real, aquella que le otorga identidad y determina sus funciones y sus relaciones con el entorno. Aquí cobra mucho sentido la noción maturaniana de determinismo estructural4 (ver Maturana y Pörksen, 2004) y el conjunto de relaciones entre elementos de este modelo de sistema tiende a converger con la noción de organización del sistema real. Así, en este libro incluyo técnicas para conducir un estudio estructural/organizacional de sistemas, a través de la construcción y análisis apropiados de modelos de sistemas. En mi opinión, mientras el análisis de sistemas es una actividad científico-técnica, que descansa en disciplinas y teorías científicas y matemáticas para revelar patrones, la construcción de modelos es más bien una actividad de carácter artístico-técnica, dado que es una actividad creativa, que expresa las percepciones e ideas del autor, en la obtención de una representación de la realidad. En ambos casos, el carácter técnico obedece a que se requiere de la puesta en práctica de procedimientos protocolizados y formales en el uso de símbolos definidos y consensuados por una comunidad de expertos.

1.3 Ciencia de sistemas

Avanzado el siglo xxi, la ciencia de sistemas se ha consolidado como una metadisciplina que aporta, por un lado, una forma de ver el mundo y sus fenómenos desde una perspectiva estructural y, por otro, un grupo de técnicas para abordar problemas complejos en numerosos dominios, como la sociología, la economía, las ciencias políticas, las ciencias organizacionales, la administración, la psicología, la biología y las ciencias ecológicas y ambientales. Por otro lado, han habido notables desarrollos recientes en diversas áreas del saber como matemáticas, física, ciencias de la computación, ciencias naturales y epistemología, por nombrar algunas, que nutren a la ciencia de sistemas con nuevas herramientas analíticas, nuevos conceptos y nueva información empírica.

La ciencia de sistemas contemporánea se ha desarrollado gracias a las aportaciones de la teoría de sistemas de primera generación, basada en la tectología de Alexander Bogdánov y en la teoría de sistemas generales de Ludwig von Bertalanffy de comienzos del siglo XX, de la cibernética, de la teoría de la información y de la teoría de la autopoiesis de Maturana y Varela, desarrolladas en la segunda mitad del mismo siglo. Los adelantos más recientes del siglo xxi provienen de las llamadas ciencias de la complejidad, que incluyen fundamentalmente la teoría de redes (o ciencia de redes), la teoría de sistemas dinámicos no-lineales y la teoría de sistemas complejos adaptativos. Como soporte técnico, la actual ciencia de sistemas aplica ampliamente conceptos y procedimientos provenientes de la teoría de grafos y de las ciencias de la computación. Así, la ciencia de sistemas ha abandonado su infancia. Esta ha perdurado, ha crecido y se ha desarrollado en el tiempo para consolidarse como perspectiva y práctica en diversos dominios del saber. Como herramienta intelectual, son muchos y buenos los motivos para promover la ciencia de sistemas en el aprendizaje escolar, para adoptar el enfoque sistémico en cursos integrativos de carreras universitarias y para fomentar el pensamiento sistémico como un puente entre disciplinas diversas que requieren ser convocadas para la búsqueda de soluciones a problemas complejos desde una perspectiva estructural.

Podemos visualizar la modelización y análisis estructural de sistemas como una técnica para construir conocimiento acerca de la estructura y comportamiento emergentes a nivel de sistema, a partir de la organización del conocimiento local, disponible a nivel de elementos componentes del sistema. Visto así, la ciencia de sistemas y el análisis estructural ofrecen una excelente vía para dar sentido a las masas de datos y a la información parcial, que actualmente se acumulan a tasas elevadas. De este modo, la ciencia de datos y la ciencia de sistemas presentan un enorme potencial para desarrollar sinergias que catalicen un mayor desarrollo de las ciencias y de las tecnologías en los ámbitos de los sistemas naturales, sociales y, en particular, en los sistemas socioecológicos, que constituyen el escenario donde emergen los mayores desafíos actuales de la humanidad para sí misma y el planeta. El incorporar a nuestra caja de herramientas intelectuales los elementos centrales de la ciencia de sistemas y, especialmente, habilidades de modelización y análisis de sistemas, nos habilita para poner nuestras capacidades y nuestra libertad al servicio del desarrollo de la sociedad y de nuestra propia realización personal. Así, la utilización en el plano profesional y científico de las herramientas que se presentan en este libro, permite al cientista de sistemas integrar y liderar equipos de trabajo para comprender y explicar el funcionamiento de partes del mundo, y para desarrollar soluciones a problemas de la realidad. En el plano personal, el aprendizaje de elementos de ciencia de sistemas promueve el desarrollo de habilidades intelectuales de razonamiento, una visión del mundo en su complejidad y totalidad, así como actitudes positivas hacia la convivencia entre los humanos y con otras especies.

1.4 Síntesis de contenidos

Si bien este libro pretende servir como base para el aprendizaje de conceptos fundamentales de ciencia de sistemas, el énfasis es ofrecer una introducción, tan amable y libre de tecnicismos como sea posible a la modelización y análisis estructural de sistemas. Para este fin, utilicé como base los formalismos de la teoría de grafos y redes y, particularmente, los de la teoría de digrafos. El objetivo es que los científicos encuentren en este texto una inspiración para abrir la modelización de sistemas más allá de sus disciplinas habituales y la apliquen a los procesos de toma de decisiones en ámbitos fuera de la academia. Para los profesionales no científicos, este texto los invita a introducirse al mundo de la modelización y análisis formal de sistemas, sin requerir conocimientos avanzados de matemática. Para los estudiantes, este libro ofrece las bases para el desarrollo de habilidades de razonamiento formal, toma de decisión y resolución de problemas basados en la modelización.

En el capítulo 2 revisito el concepto de sistema a la luz de las diferentes definiciones de la literatura y discuto en torno a sus características esenciales. Tras brindar una definición apropiada, profundizo en una caracterización de los sistemas complejos y resumo sus principales propiedades, incluyendo conceptos clave como el de retroalimentación. Luego, trazo una distinción entre sistemas naturales y artificiales para, seguidamente, propender a borrar esa distinción a través de la noción de sistemas socioecológicos. En el tercer capítulo profundizo en la reflexión acerca de qué es un modelo y, específicamente, qué es un modelo científico. ¿Qué es lo verdaderamente esencial en los modelos científicos, independiente de su lenguaje?, ¿para qué se usan estas construcciones? y ¿cómo podemos visualizar los diferentes tipos de modelos utilizados en ciencia? Es un capítulo orientado a esclarecer la necesidad de la construcción y los alcances de los usos de estas creaturas, que constituyen buena parte del objeto de este texto. A continuación, me detengo a presentar las características y ventajas de los modelos visuales como instrumentos de representación de fenómenos. Los modelos visuales destacan por la facilidad para su comprensión y, consecuentemente, también para su construcción. En este capítulo, el lector encontrará una explicación de ciertos elementos fundamentales de la teoría de grafos y redes, al alcance de cualquier persona interesada. En el capítulo 4 nos empapamos en la médula de este texto. Aquí desarrollo en forma simple cómo podemos crear un modelo visual mediante la utilización de digrafos signados. Una lectura cuidadosa de este capítulo sirve como una guía paso a paso para comprender y conducir una modelización estructural formal de cualquier tipo de sistema, simple, intuitiva, sin ecuaciones, sin datos empíricos, sin jerga matemática: una modelización cualitativa. El ser capaz de modelizar adecuadamente un sistema genera un salto ascendente significativo en las capacidades de comprensión, de comunicación y de análisis de los fenómenos o estructuras de interés, y espero que esta sección aporte a este fin. En el capítulo 5 presento algunas de las técnicas más útiles para analizar la estructura de los modelos de sistema construido a partir del contenido del capítulo 4. En los fundamentos, explico cómo diferenciar los variados elementos de un sistema modelo, las propiedades básicas de conectividad de un digrafo signado y su representación como matriz de adyacencia, la cual facilita los cálculos de las métricas que se utilizan en el análisis. Comienzo por presentar el análisis visual como la forma más directa, simple e inspiradora de análisis de un modelo. Un buen análisis visual de un buen modelo cualitativo de un sistema de interés puede ser suficiente para abordar una parte importante de los desafíos trazados en un proyecto de estudio en contextos socioecológicos. Luego, se introducen herramientas de análisis cuantitativo para caracterizar la estructura de la red, tanto en sus propiedades globales como en las propiedades de sus elementos constituyentes. Posteriormente, en el capítulo 6 presento herramientas para realizar un análisis de la dinámica del sistema modelizado, incluyendo aspectos de la estabilidad del sistema y de las respuestas del mismo a perturbaciones ejercidas sobre sus elementos. Este cuerpo teórico lo utilizo después para hacer un análisis de escenarios de perturbación, que permite evaluar cuantitativamente los efectos resultantes de posibles medidas de acción sobre el sistema en procesos complejos de toma de decisión y resolución de problemas. Finalmente, en el capítulo 7 expongo por qué y cómo debiéramos transitar hacia una nueva educación escolar en Iberoamérica, donde los estudiantes sean los verdaderos líderes de su propia formación, los aprendizajes se concentren menos en el almacenaje de conocimientos y más en el desarrollo profundo de habilidades y actitudes, que habiliten a las personas a desarrollarse felizmente en la convivencia con otras personas en la sociedad y con otras especies en nuestro planeta. En este sentido presento pasos concretos para avanzar en este proyecto, centrado en el desarrollo del pensamiento sistémico en los estudiantes, que en parte puede ser facilitado por el estudio de este texto.