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Ciencia

La matemática de los chismes

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06/12/2018
Por: Stiven Arias Henao - Periódico Alma Máter

En tiempos de fakes news y cadenas falsas en WhatsApp, César Uribe, egresado de la Alma Máter e investigador del MIT, trabaja con matemáticas para predecir la velocidad de propagación de rumores.

Foto: Juan Pablo Hernández Sánchez.

El 26 de octubre un hombre fue linchado por un grupo de personas en Ciudad Bolívar, localidad de Bogotá. Con piedras y palos lo enjuiciaron por el robo de un menor de edad, que él no había cometido. Dos días después, acusado por un hecho similar, otro hombre fue brutalmente agredido por una turba en el barrio Doce de Octubre, en Medellín. Ambos casos tuvieron un mismo origen: mensajes falsos propagados mediante WhatsApp.

Sin duda, las cadenas de rumores falsos ganan terreno, con lamentables resultados. Para César Augusto Uribe Meneses, las matemáticas dan pistas de los alcances de esos rumores y podrían ayudar a controlar su dispersión. Uribe se graduó en 2010 como ingeniero electrónico de la Universidad de Antioquia; hoy, el joven doctor en Ingeniería Eléctrica y Computación de la Universidad de Illinois, Estados Unidos, es investigador posdoctoral del Instituto Tecnológico de Massachusetts —MIT. Allí investiga sobre el funcionamiento de sistemas de redes, es decir, conjuntos de entes con conexiones entre sí, como lo son las personas.

«Así como es posible modelar la velocidad con que cae y rebota un balón —explicó Uribe Meneses— la sociedad tiene ciertas dinámicas que se pueden modelar matemáticamente». Un físico puede predecir cuánto tardará en estabilizarse un péndulo, dependiendo de variables como su masa o el tamaño de la cuerda. Lo mismo ocurre con la rapidez de difusión de los chismes en una red social o conjunto de personas conectadas.

Simplificar para modelar

Una variable clave es la «tipología de la red social», esto es, quién está conectado con quién. «Uno podría imaginar que sienta a varias personas en un salón y que traza líneas entre los amigos. La tipología de la red se refiere a ese conjunto de líneas que describen las relaciones entre personas», dijo el investigador. Así se identifican «nodos», es decir, personas influyentes, como los famosos en Twitter.

Otra variable es la manera como las personas «ponderan los comentarios» de sus amigos. Cuanta más afinidad tengan con alguien, mejor valorarán su opinión. «Supongamos que la opinión política de un amigo se modela con una variable entre 0 y 1 —explicó Uribe Meneses—. El valor es 0 cuando prefiere un partido político, o 1 cuando prefiere otro, o 0.5 cuando está indeciso».

El científico que modela el fenómeno «toma esos números derivados de las opiniones de los amigos y hace un promedio ponderado. Ese nuevo valor del promedio será el que la persona finalmente incorpore a su sistema de creencias».

El principio siempre es el mismo: se observa el fenómeno para identificar sus características básicas: las variables. A partir de estas se establecen códigos numéricos que luego se ponderan.

Así, la modelación parte de la simplificación. «Un modelo no representa exactamente el mundo real; es una abstracción», aclaró Uribe Meneses.

Para ilustrarlo, el investigador evoca la obra Toro, de Pablo Picasso. Cuadro a cuadro, el dibujo va adoptando formas más simples. El resultado, diáfano como el cristal, resume en trazos sutiles la esencia de un toro. ¡La analogía es clara! Las matemáticas simplifican los fenómenos.

Las herramientas empleadas en las modelaciones incluyen desde aritmética básica hasta complejos sistemas estocásticos, cuyo fin es introducir procesos aleatorios en el modelo, como el que las personas de la red social estén más o menos receptivas dependiendo de su ánimo. Gracias a ello podría predecirse el rumbo que tomará un rumor.

Avance teórico que da luces

«Los análisis teóricos —declaró Uribe Meneses— permiten predecir cosas que aún no ocurren. Un ejemplo es el bosón de Higgs. Esta partícula fue modelada matemáticamente hace muchos años por Peter Higgs, aunque nadie la había visto. Fue casi 50 años después que tuvimos la ingeniería suficiente para comprobar su existencia». Así las cosas, ¿cuándo se hallará una solución al esparcimiento de cadenas falsas?, ¿podrían las matemáticas anticiparla?

Si bien el trabajo de este egresado de la Alma Máter es del nivel teórico, «es posible que este tipo de modelos puedan dar luces sobre cómo mitigar la velocidad con que se dispersan las cadenas falsas en WhatsApp, o cómo contrarrestar su efecto», dijo.

Con todo, todavía no se consigue controlar la dispersión de rumores. De hecho, según el investigador, hay indicios de que las noticias falsas viajan más rápido que las fidedignas. Sin embargo, es un hecho que el uso de las matemáticas está allanando el camino para encontrar soluciones.

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