Redes, efectos de cascada y el apagón masivo en Argentina

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Bueno, pasaron dos meses del apagón masivo en Argentina y aunque pensé lo que comparto acá ese día en el que nos quedamos sin luz, igualmente los argentinos pudimos tener el asado familiar correspondiente. Pero me acordé inmediatamente sobre el ejemplo con el que empieza Lászlo Barabási en su intro sobre network science. Y sobre la complejidad y la ciencia de las redes . Pasaron dos meses y no leí ni una nota a científicos o expertos sobre complejidad, redes, etc. sobre el apagón. ¿WTF?

Lászlo Barabási es un físico húngaro, uno de los más conocidos en ese campo de lo que se denomina «network science» (este post sobre ciencia de las redes lo escribí en 2015 con el ejemplo de Six Degrees of Separation/Kevin Bacon) y empieza su artículo más conocido dando el ejemplo de un apagón en Estados Unidos hace 15 años. Se refiere al denominado «efecto de cascada» en sistemas complejos. Algo que vemos todos los días, desde el router de nuestra casa, el sistema eléctrico y el financiero-económico.

«El apagón de 2003 es un típico ejemplo de efecto de cascada. Cuando una red actúa como un sistema de transporte, una falla en el sistema local cambia la carga a otro nodo. Si la carga extra es cambiable, el sistema puede reabsorberla, y la falla puede ser imperceptible. Si, por el contrario, la carga extra es mucha para nodos aledaños, ellos también redistribuirán la carga a nodos vecinos. En poco tiempo, nos enfrentamos con un evento de cascada, cuya magnitud depende de la posición y capacidad de los nodos que fallaron inicialmente.

Los efectos de cascada han sido observados en numerosos sistemas complejos. Tienen lugar en Internet, cuando el tráfico es re-routeado por routers que funcionan mal. Esta operación de rutina puede ocasionalmente crear el rechazo de ataques del servicio, lo que convierte a los routers que funcionan en inutilizables por la sobrecarga de tráfico. Atestiguamos eventos de cascada en sistemas financieros, como en 1997, cuando el Fondo Monetario Internacional presionó a los bancos centrales de numerosos países de del Pacífico a limitar su crédito, lo que hizo defaultear a varias corporaciones, resultando eventualmente en un quiebre del mercado de las acciones. El meltdown de 2009-2011 es visto a menudo como un ejemplo clásico de efectos de cascada, el sistema financiero de Estados Unidos dejó en quiebre bancos, empresas, etc. Pero los efectos de cascada también pueden ser inducidos artificialmente, como por ejemplo, los esfuerzos por dejar sin dinero de organizaciones terroristas, para afectar su funcionamiento. Similarmente, los investigadores del cáncer buscan inducir efectos de cascada en nuestras células para eliminar aquellas que tienen cáncer».

En síntesis: estamos y está todo tan conectado que eso hace mil veces más vulnerables nuestras vidas, economías, países. No hace falta que explique mucho más si vivís en Argentina. De hecho Barabási pone de ejemplos «efectos de cascada» en sistemas financieros, al Fondo Monetario Internacional, y quiebras en empresas, entre otras. Pueden inducirse efectos de cascada hasta en el sistema inmunológico para sanar células vinculadas al cáncer.

Entonces, lo que aparentemente pasó si nos guiamos por estos análisis es que una fuente (nodo) de la red de energía colapsó e hizo que toda la red colapsara. Algo falló en el sistema/red para que viera esa falla y activara otro «nodo» para que continuara con la demanda de energía.

Después de unos años leyendo a algunos de los referentes de la ciencia de las redes (Barabási, Strogatz, Watts), la complejidad es central en ese tema. Mucha gente habla de complejidad para decir que vivimos en un mundo caótico e impredecible. Pero eso no quita que haya manera de entender cómo se relacionan los componentes de un sistema, o de en este caso, una red. Es a lo que se dedican estos señores, estudian los comportamientos DE las redes, y EN las redes. Por eso tratan de entender por qué se propaga una noticia falsa en redes sociales, por qué un virus en Africa, y lo que se intenta en términos de una ciencia con impronta probabilística es no sólo entender los comportamientos de actores, sino predecir y controlar.

Es muy interesante, y lo que lo hace más interesante es que es un campo interdisciplinar: con gente proveniente de la física, las ciencias de la computación, la sociología, la estadística, etc.

Quizás de para que empiecen a llamar a más expertos en complejidad que economistas a los programas de TV en estos meses.

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