LA TEORÍA DE LA COMPLEJIDAD Y EL CAOS EN LA CIENCIA REGIONAL

Andrés E. Miguel
Julio C. Torres
Pedro Maldonado
Néstor Solís
janos016@gmail.com

1.2 Bases de la aplicación del análisis de la complejidad

La inclusión de la metodología de la complejidad en el estudio de las regiones retoma el análisis del comportamiento de los sistemas regionales con caos (morfogénicos o dinámicos discretos con un control positivo de los desórdenes). Una breve revisión de la conceptualización y clasificación de los sistemas permitirá entender estas características.

Para comenzar, los analistas de los sistemas presentan diversos conceptos de sistema (Moreno ,1996), algunas son:

• Un conjunto de elementos con sus interrelaciones (Bertalanffy 1969).
• Un conjunto de objetos y relaciones entre los objetos y entre sus atributos (Hall 1962).
• Un conjunto de actividades que se encuentran conectadas tanto en el tiempo como en el espacio por un conjunto de decisiones y evaluaciones sobre su comportamiento (Sengupta y Ackoff 1965).
• Cualquier cosa que consista en partes conectadas conjuntamente (Beer 1959, 1966).
• La aplicación (mapeo) de un conjunto de términos (insumos y estados) en otro conjunto de términos (productos) (Mesarovic 1968).
• Un dispositivo, procedimiento o esquema que se comporta de acuerdo a cierta descripción, siendo su función el operar con información y/o energía y/o materia para producir, en cierta referencia temporal información y/o energía y/o materia (Ellis y Ludwing 1962).
• Aunque consiste en elementos separados, es más que un conglomerado de los mismos. Mejor dicho, posee organización e integridad y mantiene un grado de estabilidad, aunque la materia y la energía que lo componen están sujetas a cambios constantes (Boulding 1967).
• Es un complejo de elementos de componentes directa o indirectamente relacionados en una red causal, de modo que cada componente está relacionado por lo menos con varios otros, de modo más o menos estable, en un lapso dado. Los componentes pueden ser relativamente simples y estables o complejos y cambiantes, pueden variar sólo una o dos propiedades o bien adoptar muchos estados distintos (Buckley 1970).
• Un operador que actúa sobre una función u(n) para producir una función y(n), a la primera función se le llama insumo al sistema, y a la segunda producto del sistema (Jauffred y Moreno Bonett 1992).
• Cualquier colección de objetos para los cuales existe algún conjunto de relaciones causa-efecto, las causas se denominan excitaciones o entradas y los efectos respuestas o salidas (Mayhan 1984).

Tomando como punto de partida la integridad de un sistema, las organizaciones sociales, incluidas las regiones, se pueden definir de manera informal mediante los siguientes atributos (Moreno 1996):

• El sistema es un complejo integral de elementos interconectados.
• Éstos forman una unidad al ser considerados conjuntamente con su ámbito.
• Usualmente un sistema dado es un componente de otro sistema de orden superior.
• Los componentes de un sistema dado son a su vez sistemas de orden inferior.

La jerarquía de los sistemas se manifiesta tanto en la cadena de inclusiones de unos sistemas en otros como en la interacción de los subsistemas individuales considerados; adicionalmente se debe tomar en cuenta el carácter especial de los “subsistemas” orientados hacia un propósito específico y el impacto de éstos en el sistema que los comprende, pues para su estudio es conveniente dividir los sistemas en unidades menores: los subsistemas. Aún más, los objetos que pertenecen a un subsistema pueden considerase como partes de otro subsistema; ésta es la idea utilizada por Von Bertalanffy (1969) al enunciar la propiedad de orden jerárquico de los sistemas. A su vez, puede decirse que los elementos de un sistema pueden ser sistemas de un orden menor (Hall 1962).

Inicialmente se distinguen así grandes grupos en la clasificación de los sistemas: conjuntos desorganizados, sistemas no-orgánicos y sistemas orgánicos. Un conjunto desorganizado, por ejemplo una muchedumbre en una calle, carece de características esenciales de organización interna. Las conexiones entre sus partes constitutivas son de carácter externo, aleatorio no esencial. Las propiedades de este conjunto coinciden con la suma de las propiedades de sus partes aisladamente consideradas. Este conjunto carece de propiedades sistémicas.

Por el contrario, las otras dos clases de conjuntos, el no orgánico y el orgánico, se caracterizan por tener conexiones entre sus elementos, lo que hace emerger nuevas propiedades para el conjunto, mismas que no se encuentran al tomar aisladamente sus elementos. Entre estas características distintivas se encuentran las de conectividad, unicidad y estabilidad estructural entre sus partes. Además, el que sea orgánico o no, depende de características especiales de su proceso de desarrollo. Un sistema orgánico es un todo que se autodesarrolla pasando por diferentes etapas de complicación y diferenciación. De hecho las características esenciales de un sistema orgánico y que lo distingue de otro no orgánico, son, entre otras, las siguientes:
1) Presencia de conexiones no sólo estructurales sino también genéticas entre sus elementos.
2) Existencia de coordinación y subordinación entre sus elementos.
3) Existencia de mecanismos de control.
4) Las principales propiedades de sus partes se determinan por las leyes y la estructura del todo.
5) La actividad de cualquiera de sus partes se refleja en una mayor actividad del todo.
6) La transformación de cualquiera de sus partes implica una transformación del todo.

Otra clasificación de uso frecuente considera sistemas cerrados y abiertos, aquí pueden distinguirse:
a) Sistemas absolutamente cerrados, son aquellos en los que no existe interacción entre el sistema y su ámbito.
b) Sistemas relativamente cerrados, son aquellos en los que la manera en que el ámbito actúa sobre el sistema y la de éste sobre el primero, se encuentra estrictamente definida.
c) Sistemas abiertos, son aquellos en donde se consideran todos los posibles efectos del sistema sobre el ámbito y viceversa.

También los sistemas pueden clasificarse como sistemas duros y suaves. Estos últimos poseen como características: a) más que tratar con problemas se trata con estados de desorden o embrollos; b) el manejo plural de los problemas; y c) el intento de incorporar aspectos conductuales y sociales más que cuantitativos (Fuentes 1991: 52-53).

Las regiones pueden concebirse como sistemas complejos, pues son sistemas suaves, abiertos y orgánicos, los más complicados de todos los sistemas considerados. Si a lo anterior se le agrega que son sistemas con uno o varios propósitos, son sistemas teleológicos, su grado de complejidad aumenta considerablemente. Según Churchman (1961), los sistemas teolológicos deben reunir, necesariamente las siguientes características:

• Consta de un conjunto de objetivos.
• Existe un conjunto de indicadores que permiten medir su comportamiento.
• Existen “clientes” cuyo interés es servido por el sistema, de manera que entre mayor es la clasificación que merece el sistema mejor son servidos los intereses de los “clientes”.
• El sistema consta de componentes que a su vez son teleológicos y que coproducen las medidas de comportamiento.
• El sistema tiene un ámbito (definido teleológicamente o no) que también coproduce las medidas de comportamiento del sistema.
• Existen “decisores”, mismos que mediante los recursos a su disposición, pueden producir cambios en sus  medidas del comportamiento de los componentes teleológicos y por ende en las medidas del sistema.
• Existen “diseñadores”, quienes conceptualizan la naturaleza del sistema de manera tal que los conceptos de los diseñadores potencialmente producen acciones de los decisores y por tanto, cambios en las medidas del comportamiento de los componentes y por ende del sistema.
• La intención de los diseñadores es modificar el sistema buscando maximizar la utilidad de éste para los clientes.
• El sistema es estable con respecto a los diseñadores, en el sentido de que hay una garantía implícita de que la intención de los diseñadores es factible de realizarse.

Lo anterior posee relación con el control de los sistemas. Por definición, los elementos de un sistema regional se influencian entre sí ya sea en forma simultánea o alternativa. Esto puede dar origen a dos formas de sistemas regionales: los de retroalimentación negativa o sistemas de desviación-corrección, y los sistemas de retroalimentación positiva o de desviación-ampliación. En general puede señalarse que cuando a través de la planificación se modifica la “conducta básica” del sistema regional y se dejan constantes los objetivos, la retroalimentación es negativa. Cuando se mantiene la “conducta básica” (tradiciones o costumbres) del sistema regional y los objetivos se modifican la retroalimentación es positiva. Estos últimos también se denominan morfogénicos, en tanto que los primeros se denominan morfostáticos (Johansen 1992: 138).

Las regiones operan como sistemas morfogénicos cuando no poseen un objetivo específico sino diversidad de objetivos, y mantienen constante su conducta básica. Manifiestan resistencia al cambio al mismo tiempo que promueven la adecuación de la región hacia el exterior, es decir, son sistemas que generan rizos o turbulencias de retroalimentación positiva, o de desviación-ampliación de los desórdenes (Johansen 1992: 134-142). Las turbulencias producen fluctuaciones y desequilibrios en la región, que en ocasiones puede volverlas totalmente inestables. Esto no permite un control efectivo, y tiende a eliminar todo efecto positivo de la planificación. Por eso este tipo de regiones dan la impresión de resaltar conjuntos de desórdenes (caos), como elementos que inhibe la permanencia de los aspectos armónicos a pesar de la planificación. El desarrollo regional fuera de control (morfogénico) de los sistemas regionales se explica en parte porque existen objetivos para su desarrollo que no encuentran correspondencia con las opciones de demanda que propone el control central.

El tiempo juega un papel muy importante en el análisis de los sistemas. En efecto, este análisis puede definirse como el proceso que permite determinar las salidas del sistema en cualquier instante, dadas sus entradas: luego el tiempo figura como variable independiente de las funciones de entrada y de salida.

En un sistema estático los valores presentes de las salidas sólo dependen de los valores presentes en las entradas, esto es, no tienen memoria. En un sistema dinámico las salidas dependen tanto de los valores pasados como de los valores presentes de las entradas. En algunos casos teóricos, las salidas de un sistema dinámico pueden depender también de los valores futuros de las entradas y se les denomina anticipantes o no causales en contraste con los sistemas causales usuales. En sentido estricto los sistemas anticipantes son irrealizables físicamente ya que, en general, un sistema no puede anticipar cual serán sus entradas futuras.

Si el efecto de la entrada a un sistema no se refleja simultáneamente en todos sus subsistemas se dice que es de parámetro distribuido, en contraste con los sistemas consolidados, en los cuales el efecto de una entrada se siente simultáneamente en todo el sistema. Si la función de transferencia que relaciona las salidas de un sistema con sus correspondientes entradas no cambia con el tiempo, se dice que es estacionario o invariable respecto al tiempo, en caso contrario el sistema es variante respecto al tiempo. En un sistema lineal es válido el principio de superposición por lo que su función de transferencia es aditiva y homogénea; esta es la razón por la cual el análisis de sistemas lineales ha tenido un gran desarrollo.

Un sistema es determinista si su función de transferencia se conoce con certeza y en caso contrario es probabilista. Precisamente estas propiedades de los sistemas permiten la incorporación del concepto de “caos” en el análisis de la interacción de los elementos de los sistemas, pues en el comportamiento nolineal los aspectos deterministas (orden) se conjugan con los probabilistas (caos).

Generalmente se considera que el tiempo es una variable que puede tomar cualquier valor dentro del continuo de números reales, prácticamente todas las ciencias físicas clásicas están basadas en esta consideración. Los sistemas que se modelan considerando al tiempo como una variable continua se llaman sistemas dinámicos continuos. Los sistemas que se modelan considerando al tiempo como una variable discreta se les llama sistemas dinámicos discretos.

En este contexto, las regiones se clasifican como sistemas complejos de tipo morfostático o morfogénico. Las regiones del primer tipo se basan en el orden (perfecto o imperfecto), por lo cual minimizan el caos. Las regiones del segundo tipo aceptan, incluso maximizan el caos en su comportamiento cotidiano, tienden a ser dinámicas, abiertas (o relativamente cerradas), orgánicas, teleológicas, con un comportamiento discreto. Metodológicamente hablando, la aplicación de la metodología de la complejidad se antoja la más adecuada para su entendimiento. Durante las últimas décadas la aplicación de la complejidad, que abarca diversos fenómenos como el orden-desorden, auto-organización, catástrofes y caos, expresa un nuevo instrumento metodológico-conceptual relevante en el conocimiento de la realidad (Aranda 1997, Waldrop 1992).

Actualmente se distinguen tres tipos de complejidad: algorítmica, natural probabilística y de apreciación. Las dos primeras están formalizadas, y consisten respectivamente en la dificultad para una máquina programada de llevar a cabo una tarea, y en la incertidumbre probabilística sobre una estructura observada. El tercer tipo se refiere a la intuición, no cuantificada, sobre la dificultad de comprender de manera absoluta un planteamiento o una idea. Los puntos de referencia para comprender la complejidad son (Morin 1991, cit. Fernández 1994: 103-104):

• El de la irreductibilidad del azar o del desorden; que implica que el azar no puede ser definido como la incompresibilidad de una secuencia de números o sucesos.
• El de la complicación, surgida como consecuencia del número incalculable de interacciones en los fenómenos biológicos y sociales.
• El de la relación complementaria, y sin embargo, lógicamente antagónica, entre las nociones de orden, desorden, y organización.
• El de la transgresión en las ciencias naturales de lo que podría llamarse la abstracción universalista, que eliminaba la singularidad, lo local y la temporalidad. Se da así el predominio y la resurrección de las singularidades como fuente de otras singularidades, en el cosmos y en la vida misma.
• El de la organización como sistema a partir de elementos diferentes, como unicidad y multiplicidad simultáneamente. Un sistema que es al mismo tiempo más y menos que la suma de sus partes integrantes.
• El de la pérdida de la autosuficiencia conceptual del objeto.
• El de la incorporación del observador en su observación.
• El del problema de la contradicción, la cual hay que entender no como señal de error, sino como instrumento creador.

Frente al mito de la simplificación, el paradigma de la complejidad se funda en la unión de la distinción y la conjunción: la primera es necesaria para concebir objetos y fenómenos, la segunda se requiere para establecer interrelaciones y articulaciones (Ibíd.: 104). Este paradigma ha reintroducido un conjunto de conceptos que han revitalizado algunas dualidades aparentemente olvidadas por la ciencia, como el orden-desorden, certidumbre-incertidumbre, orden y caos entre otras .

En las ciencias sociales ha existido un considerable interés respecto a sí ciertos fenómenos sociales, que se pensaba ocurrían solamente por azar, no están relacionadas con alguna forma de orden oculto. Se han aplicado varios exámenes matemáticos de comportamiento caótico a datos históricos sobre el mercado accionario y el precio del algodón. Estas pruebas indican que algunos fenómenos de la economía, aunque poseen ciertas reglas básicas, son caóticos (Nicholls y Tagarev 1998, Fontana 1998).

Caos significa ese comportamiento aparentemente impredecible que todos los días se encuentra en muchos lugares; por ejemplo, el desorden de un tráfico embotellado en la avenida, el crecimiento desmesurado de la población, el fluir de un río agitado. El caos es más bien la regla en la naturaleza y el orden (predecibilidad), es la excepción en la misma (Pacheco 1998). El caos es una evolución errática de los eventos o sucesos de los sistemas, un rompimiento de la armonía de los mismos. Un sistema puede considerarse armónico cuando del mismo conocemos cuando, donde, así como la magnitud de sus sucesos. Un sistema es inarmónico cuando desconocemos por lo menos alguna de estas posibilidades . También un sistema inarmónico puede definirse como aquél donde al menos uno de sus aspectos, estructuras, elementos o eventos se comportan de manera a-causal, es decir, sin una causa aparente. A diferencia de las ciencias exactas que trabajan con eventos causales, las ciencias sociales, y dentro de ellas las regionales, trabajan con un gran número de eventos a-causales o “sincrónicas”. El caos puede entenderse así como el cambio inarmónico de los sistemas, debido a sucesos sincrónicos.

La complejidad y sus herramientas asociadas se han estado estudiando ampliamente, destacando su aplicación en:

• Las Matemáticas, con el uso de los fractales y de los atractores extraños, autómatas celulares y modelos matemáticos de la complejidad que se pensaba era creada por el azar.
• Biología, con la identificación de procesos revolucionarios para entender la genética, simulaciones de vida artificial, la comprensión de sistemas, incluyendo al cerebro en áreas que hasta ahora eran poco investigadas como la conciencia y la mente.
• Física, con termodinámica y turbulencias, en la física cuántica, y otras ramas (Pacheco 1998).

Se considera que existen tres revoluciones científicas modernas, ninguna de las cuales es reducible a las otras porque no nacieron ni se desarrollaron de un modo lineal: a) la mecánica newtoniana que fundó la causalidad científica, y el principio logicial del “todo como la suma exacta de las partes"; b) la relatividad, donde para aquellos actuaba el principio sinérgico del "todo como algo más que la suma de las partes" y para éstos el universo estaba regido por las probabilidades y las incertidumbres; y c) la metodología de la complejidad, cuya concepción hologramática (bucle recursivo) está llevando a creer que el "todo está en las partes que están en el todo" (Quezada 1998, 1998a).

A priori, una justificación para aplicar esta alternativa metodológica es que en la Ciencia Regional la teoría de la complejidad puede orientarse al establecimiento e interpretación de los fenómenos económico, sociales, políticos, culturales y ecológicos en interacción, como sucesos multicausales, multifuncionales y multidisciplinarios. Su uso inicial se orientó al ámbito económico-financiero (Braun 1996: 123-130; Lesourne 1996: 197-222). En éste la preocupación fundamental ha sido entender el comportamiento de la economía, de los mercados de capitales y de los inversionistas. El mundo no es totalmente ordenado; la naturaleza no es totalmente ordenada y las instituciones creadas por el hombre tampoco lo son (Medina 1998).

Algunas ventajas preliminares que se antojan al incorporar la complejidad como metodología analítica del desarrollo regional estriban en que esto puede contribuir a) manejar en un concepto integral (global o total) fenómenos aparentemente aislados en el análisis social (como la pobreza, el desempleo, la emigración, o el estancamiento de la economía entre otros); b) darle un sentido más real a la interpretación y explicación de los fenómenos regionales, concretamente ubicar en su justa dimensión la linealidad y perfección de las interpretaciones actuales de la problemática de la región (la complejidad acepta la nolinealidad e imperfección aparente de la realidad); y c) efectuar previsiones (no predicciones) más certeras acerca de las implicaciones desfavorables del caos, evitando esfuerzos innecesarios y poco efectivos en la planeación del desarrollo regional que no lo toman en cuenta.

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