LEYES DE POTENCIA

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LEYES DE POTENCIA

En las Ciencias de la Complejidad ocurren una serie de fenómenos que hacen muy particulares a los Sistemas Complejos Adaptativos. Uno de ellos es el de las Leyes de Potencia.

El primer estudio relacionado con este tema es el trabajo de Pareto en 1897 que describió la distribución de ingresos en Italia. También son estudios relacionados los de Estoup (1916) y Zipf (1932)sobre la frecuencia de palabras en un idioma. (Mitzenmacher)

QUE SIGNIFICAN LAS LEYES DE POTENCIA?

Una ley de potencia es una clase especial de relación matemática entre dos cantidades. Si una cantidad es la frecuencia de un evento, y la otra es el tamaño del evento, entonces la relación es una distribución de ley de potencia si las frecuencias disminuyen muy lentamente conforme los tamaños del evento aumentan. Por ejemplo, un terremoto doblemente grande es cuatro veces  más raro.

Las leyes de potencia se encuentran tanto en los mundos naturales como en los construidos por el hombre. Son aplicables en todas las escalas. (wikipedia)

Una ley de potencia es una relación en la cual una cantidad A es proporcional a otra B elevada a una potencia n; esto es A proporcional a B a la n. Los árboles, las nubes, las superficies fracturadas, la cuenca de los ríos, las fluctuaciones en el tráfico de Internet, la respuesta de los sistemas inmunológicos y una vasta cantidad de otros fenómenos naturales también lo hacen. También se encuentran en los terremotos, los incendios forestales. Por ejemplo, el número de terremotos que liberan energía E —una medida de su fuerza—es simplemente proporcional a 1/E2. 

El número de empresas que tienen ventas totales S es proporcional a 1/S2 .  La distribución de la riqueza también sigue las leyes de potencia, igual lo hace la distribución de ciudades por población dentro de un país. El número de ciudades con N habitantes es proporciona a 1/N2 .

Las leyes de potencia reflejan un patrón de organización y cambio que es típico de los sistemas complejos. Su expresión gráfica es diferente de lo que refleja la curva de Bell en estadísticas. Los eventos en los que estas leyes se aplican ocurren con mayor frecuencia de lo que se esperaría aplicando estadísticas “normales”. Esto es debido a la interdependencia entre los agentes responsables de estos eventos.  A la ocurrencia de este tipo de fenómeno se le llama Discontinuidad abrupta y debe ser tomado en consideración para evitar sorpresas negativas. (Mark Buchanan. Power laws and the new science of complexity Management)

En un estudio de las recesiones económicas en 17 economías occidentales en el período de 1871-1994,  Paul Ormerod  encontró que las relaciones de Leyes de Potencia daban una buena descripción de la frecuencia de las recesiones  en esos países. Esta distribución se atribuye a la criticalidad organizada del sistema y a la estructura compleja de las unidades que lo conforman que facilitan múltiples interacciones. (The US Business Cycle: Power Law Scaling for Interacting Units with Complex Internal Structure)

 

EJEMPLOS DE LEYES DE POTENCIA

 

Algunos ejemplos de Fenómenos naturales y sociales  de Leyes de Potencia.

CIENCIAS NATURALES CIENCIAS SOCIALES
Ciudades
Congestionamiento de tráfico

Líneas costeras
Incendios de montes bajos
Los niveles de agua en el Nilo
Huracanes y las inundaciones
Terremotos
Tamaño de Asteroides impactantes

Manchas solares

Estructura galácticas
Avalanchas de pilas de arena
Movimiento Browniano
Música
Epidemias
Circuitos genéticos
Metabolismo de las células 16
Redes funcionales en el cerebro
El crecimiento tumoral.
Biodiversidad.

Circulación en las plantas y los animales
Tamaño de las distribuciones en los ecosistemas.

Depredadores
Fractales
Equilibrio puntuado
Extinciones en masa
Funcionamiento cerebral
Predicción de nacimientos prematuros
Evolución de la tecnología láser
Fracturas de los materiales
Estimación de la magnitud de los estímulos sensoriales
Ley de Willis “número vs. Tamaño de los géneros de plantas

Respiración fetal del cordero
Estructura bronquial
Frecuencia de productos químicos de bases de ADN
Redes de Interacción proteína-proteína
Propiedades Genómicas (palabras ADN).
Tipos de latidos del corazón
Subestructuras celulares
Fitoplancton
Muertes por ataque al corazón.
Surgimiento de magma a través de la corteza terrestre.

Uso de palabras en un Idioma.
Redes sociales.
Estructura de la WWW
Estructura deL hardware de Internet.
Número de visitas recibidas por páginas web por día
Número de medicamentos que generan más de mil millones de dólares de utilidades.

Medicamentos
Redes sexuales
Poder del “Fordismo”

Distribución de la riqueza.
Publicaciones y citas
Co-autorías
Redes de Actores.

Ofertas de empleo
Sueldos
Tamaño de las empresas
Cadenas de suministro.
Tasas de crecimiento y estructura interna de las empresas.
Bajas en la guerra
Tasa de crecimiento del PIB de los países
Movimientos de precios en los intercambios

Copias de libros vendidos
Tasas de delincuencia
Utilidades de las películas.

Productos de consumo
Tamaño de las aldeas
Los precios del algodón
Las fluctuaciones económicas
Alianza entre las redes de empresas de biotecnología
El espíritu empresarial y la innovación
Distribución de los apellidos
Tamaño de géneros de plantas
Número de llamadas telefónicas y correos electrónicos
Distritos industriales italianos
Muerte de las lenguas
Directores de estructuras entrelazadas.

Comportamiento agresivo entre los niños durante el recreo.
Número de invenciones en las ciudades.
Efectos macroeconómicos de agentes cero racionales.

Eventos de terrorismo mundial.

Patrones de deterioro de visitas a sitios web de noticias.

Eventos de decisión dentro de las empresas.

 

Según Brown y colaboradores, las leyes de potencia son características generales emergentes de los sistemas complejos. Son aspectos de la estructura y función de estos sistemas que permanecen con auto-similitud en una amplia variedad de escalas espaciales y temporales. Presumiblemente estas leyes reflejan el resultado de reglas o mecanismos simples. Son consecuencia de unos pocos principios físicos, biológicos y matemáticos básicos.(The fractal nature of nature..James H. Brown et al.)

En las estadísticas “normales” se aplica generalmente los promedios, utilizando las distribuciones de Gauss. A diferencia, en los sistemas complejos adaptativos, en los que existen gran interconexión e interdependencia entre sus elementos, las distribuciones normales no son la norma. Las retroalimentaciones positivas originan eventos extremos que ocurren con más frecuencia que lo esperado por las curvas estadísticas en forma de campana, de Gauss. Interdependencia entre los elementos del sistema es la clave explicatoria de este fenómeno.

(Beyond Gaussian Averages: Redirecting Management Research Toward Extreme Events and Power Laws. Pierpaolo Andriani Y Bill McKelvey)

ENLACES INTERESANTES:

Ley potencial

POWER-LAW DISTRIBUTIONS IN EMPIRICAL DATA

POWER LAWS

Power-law Size Distributions

9 CCSSCS: Leyes de potencias

Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law

Fuente de la imagen: EDUTEKA

IVAN TERCERO TALAVERA

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COEVOLUCIÓN

COEVOLUCION-2015

COEVOLUCIÓN

 

¿QUÉ SIGNIFICA COEVOLUCIÓN?

 Se llama Coevolución al proceso de cambio entre los sistemas complejos adaptativos que se produce al interaccionar e influirse de manera recíproca.

Este proceso ha sido vital para el desarrollo de la vida en el universo.

Las especies o las organizaciones evolucionan en relación con sus entornos o ambientes, y al mismo tiempo éstos evolucionan en relación con las primeras.

Según Zimmerman, Lindberg y Plsek, se trata de una evolución coordinada e interdependiente de dos o más  sistemas dentro de un ecosistema mayor. Se produce gracias a la retroalimentación entre los sistemas mediante la cooperación o competencia y la utilización de recursos limitados. Son ejemplos de ella los cambios que sufren predador y presa. Igualmente pueden encontrarse ejemplos en el mundo de los negocios o de las instituciones en los cambios recíprocos que experimentan suplidores, receptores, mercados, comunidades y competidores.

En este proceso de coevolución, la forma de los paisajes de adaptación cambia lentamente y para mantener sus posiciones de adaptación, los procesos de ajuste a nuevas ideas y desarrollos deben repetirse constantemente. Hay que dar seguimiento a los cambios en el ambiente social, buscando siempre por mejoras.

REFERENCIAS:

Tercero Talavera, Francisco Iván (2013). Complejidad: las Ciencias del Cambio y la Sorpresa. Autopublicación.

Zimmerman, B.,  Lindberg, C., Plsek, P., (2001). Edgeware. Insights from complexity science for health care leaders. Second Edition. Irving, Texas: VHA. Inc.

COEVOLUTION AS A RESEARCH FRAMEWORK FOR ORGANIZATIONS AND THE NATURAL ENVIRONMENT

Lucas, Chris and Milov, Yuri. (2002) Calresco Group. Conflicts as Emergent Phenomena of Complexity

Fuente de la imagen: Coevolution

Iván Tercero Talavera

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AUTO-ORGANIZACIÓN

AUTO-ORGANIZACIÓN HORMIGAS

AUTO-ORGANIZACIÓN

Los Sistemas Complejos Adaptativos poseen como una de sus características principales la auto-organización. La Ciencia de la Complejidad también ha sido llamada la ciencia de la auto-organización y la adaptación.

El científico de la Cibernética, W. Ross Ashby notó que los sistemas dinámicos, independiente de su tipo de composición, siempre tienden a un estado de equilibrio. A ese principio le llamó “principio de la auto-organización”.

Heinz von Foerster, formuló el principio de “orden desde el ruido”: a mayores perturbaciones en un sistema, mayor rapidez en su auto-organización.

¿CÓMO SE DEFINE LA AUTO-ORGANIZACIÓN?

Aquí presentamos  tres definiciones conocidas de este proceso:

1. “La aparición de una estructura o patrón sin haber un agente externo que la imponga” ( Heylighen, F.).

2. “La evolución de un sistema a una forma organizada en ausencia de presiones externas” (Lucas Chris)

3. “Un proceso en un sistema complejo donde surgen estructuras nuevas emergentes, patrones y propiedades, sin ser impuestas externamente al sistema” (Zimmerman, Lindberg and Plsek; Edgeware. Insights form complexity science for health care leaders. 2001)

¿CÓMO SE PRODUCE LA AUTO-ORGANIZACIÓN?

Para Francis Heylighen de la Universidad Libre de Bruselas, la Auto-organización es:

“básicamente un proceso de evolución donde el efecto del ambiente es mínimo, i.e. donde el desarrollo de nuevas y complejas estructuras tiene lugar primariamente en y a través del mismo sistema… La auto-organización normalmente es desencadenada por procesos de variación interna, los cuales usualmente son llamados “fluctuaciones” o “ruidos”. El hecho que estos procesos producen una configuración ordenada selectivamente retenida, ha sido llamado el principio de “orden del ruido” por Heinz von Foersters, y el mecanismo del “orden a través de las fluctuaciones” por Ilya Prigogine. (Heylighen, F., 2)

Los sistemas complejos adaptativos se auto-organizan gracias a la interacción local de sus componentes. Intervienen allí los mecanismos de retroalimentación y no-linealidad. Los agentes están constantemente explorando el ambiente buscando picos de adaptación en los paisajes de ajuste que mejor los favorezcan. Existen varios atractores y los agentes pueden fluctuar entre uno y otro. Pequeñas perturbaciones en el ambiente o ruido en el mismo pueden desencadenar la auto-organización. Este fenómeno de auto-organización más la selección natural está en la base de la evolución. Los sistemas efectúan intercambio de señales y recursos con el ambiente. Estos mecanismos se han utilizado en los estudios de vida artificial, reproducción, sexualidad, conducta de los enjambres y co-evolución. Se utilizan reglas mínimas. Los mecanismos utilizados son los de competencia y cooperación. Un ejemplo importante de la auto-organización es el del funcionamiento del cerebro, sin existir una estructura superior de control, las neuronas interactúan y producen el funcionamiento global del cerebro. En el funcionamiento de los SCAs y en el proceso de auto-organización los sistemas prosperan en el azar, las fluctuaciones y el ruido, lo que los hacen más robustos y resilientes.

Según Ramalingan et al:

En los agentes “débiles” la auto-organización se produce básicamente por la interacción, pero en los agentes “fuertes” intervienen además en forma significativa las estructuras cognitivas, creencias y percepciones.

Las acciones de interacción incluyen la observación, la comunicación, la interacción física, la propagación de enfermedades, la imitación de conductas exitosas percibidas, la cooperación para alcanzar metas comunes, la competencia por recursos, y las prácticas de caza, recolección y agricultura. (Ramalingan et al.)

La autopoiesis es un fenómeno de auto-organización en el que los sistemas se organizan para producir sus propios componentes. En los sistemas complejos adaptativos que se organizan en forma autónoma sin intervención externa el papel del liderazgo es diferente. Su rol es más bien de facilitador del ambiente, destrabador de recursos, fomentar la apreciación de las posiciones de los demás, promover el aumento de conexiones y facilitar la interacción.

Para Zimmerman, Lindberg y Plsek:

La auto-organización es un proceso desprovisto de un centro de comando y control centralizado y jerárquico, y su dirección está distribuida a través de todo el sistema.

“… La auto-organización es ahora reconocida como una manera crucial par comprender conductas colectivas emergentes en una gran variedad de sistemas incluyendo: la economía, el cerebro y sistema nervioso, el sistema inmunológico, ecosistema y las grandes corporaciones o instituciones modernas. “(Zimmerman, Lindberg and Plsek; Edgeware. Insights form complexity science for health care leaders. 2001)

REFERENCIAS:

Heylighen, F. (s.f.) THE SCIENCE OF SELFORGANIZATION
AND ADAPTIVITY. http://pespmc1.vub.ac.be/Papers/EOLSS-Self-Organiz.pdf

Lucas, Chris. (s.f.). Self-Organizing Systems (SOS) FAQ. (s.f.)  http://www.calresco.org/sos/sosfaq.htm#2.6

Zimmerman, Lindberg and Plsek; Edgeware. Insights form complexity science for health care leaders. 2001

Heylighen, F., 2. (s,f,) Self Organization. http://pespmc1.vub.ac.be/selforg.html

Ramalingan, B., y colaboradores. 2008. Exploring the science of complexity: Ideas and implications for development and humanitarianefforts. Ben Ramalingan and Harry Jones with Toussaint Reba and John Young. 2008

Fuente de la imagen: quantamagazine

Iván Tercero Talavera

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ADAPTABILIDAD, ADAPTACIÓN Y AGENTES ADAPTATIVOS

BILATERAL PROTHESIS

ADAPTABILIDAD, ADAPTACIÓN Y AGENTES ADAPTATIVOS

La Adaptabilidad es una característica saliente de los sistemas complejos adaptativos y puede definirse como la capacidad que los agentes de un sistema complejo adaptativo tienen para adaptarse.

Se entiende por Adaptación el proceso por medio del cual un sistema se amolda a su medio ambiente, realizando cambios en su estructura para “con el paso del tiempo” hacer mejor uso del medio ambiente para alcanzar sus propios fines. Se incluye en el término Adaptación el aprendizaje y los procesos relacionados con el mismo. El tiempo en el que estos cambios se realizan varía según el sistema de que se trate. (Holland, J. H., 1992; Tercero Talavera, F. Iván, 2013)

Adaptarse a las cambiantes condiciones de otros agentes y del ambiente es una de las principales propiedades de los agentes que constituyen los Sistemas Complejos Adaptativos. Tan importante es que forma parte del nombre particular de estos sistemas.

 

¿DÓNDE SE ENCUENTRAN LOS AGENTES ADAPTATIVOS?

Los Sistemas Complejos Adaptativos (SCAs), están compuestos de elementos múltiples llamados Agentes Adaptativos. Siendo que todos los sistemas vivos y la gran mayoría de los sistemas físicos son Sistemas Complejos, son Agentes Adaptativos las moléculas, las células, los tejidos, los órganos, los sistemas, los organismos, las poblaciones, las comunidades, los ecosistemas, los individuos, las familias, las ciudades, los países, la sociedad mundial, las personas, los subgrupos, los grupos mayores, los organismos (ongs, empresas, fábricas, agencias, ejércitos, ministerios, partidos políticos, etc.)

Los Agentes Adaptativos y sus relaciones entre sí y con el ambiente que los rodea constituyen pues las estructuras básicas de un Sistema Complejo Adaptativo (SCA).

 

¿CÓMO FUNCIONAN ESTOS AGENTES?

El accionar de los Agentes de los SCAs se basa en Interconectividad e Interdependencia y la Retroalimentación, que dan lugar al proceso de Emergencia, se rigen por relaciones No-lineales, son Sensibles a las Condiciones Iniciales, en forma descentralizada deciden su futuro en un Espacio de Posibilidades, actúan en la zona de máxima creatividad llamada Borde del Caos,  se Auto-organizan y son los responsables de la Co-evolución.

 ¿CÓMO ES ELPROCESO DE ADAPTACIÓN?

De acuerdo a John Holland, el término Adaptación, que se ha usado en biología para definir el proceso por el cual un organismo se amolda a su medio ambiente, en Complejidad se ha ampliado para incluir el aprendizaje y los procesos relacionados. Este término se aplica a todos los agentes de los Sistemas Complejos Adaptativos. Estos agentes funcionan mediante reglas o estrategias SI (ocurre determinado estímulo) ENTONCES (realizar determinada acción). Los agentes aprenden de los resultados obtenidos por la aplicación de estas reglas y continúan aplicándolas (SI / ENTONCES).

Al acumular experiencias en su interacción con otros agentes adaptables y con el ambiente, los agentes se adaptan y crean patrones temporales de comportamiento que a su vez continúan sujetos al cambio.

Debemos recordar que un Sistema Complejo Adaptativo es una red de muchos agentes (células, especies, individuos, firmas, naciones) que están en actividad continua reaccionando a lo que otros agentes hacen. Su control es disperso y descentralizado. La coherencia del sistema surge de la competencia y cooperación de los agentes entre sí.

La diversidad de un SCA es el producto de sus constantes adaptaciones.

A pesar de que los agentes están activos en este proceso de cambio constante el sistema mantiene su coherencia.(Holland, J. H., 2004)

Mitleton-Kelly afirma que en la Complejidad se hace más énfasis en la evolución con más que en la adaptación a un ambiente cambiante, y esto hace cambiar las perspectivas y los supuestos que subyacen en las teorías de sistemas y gerencia tradicionales.

Una explicación del proceso de adaptación, es la de que los agentes tienen metas, capacidades de procesamiento interno de la información y de toma de decisiones. Perciben el ambiente que los rodea, actúan sobre esas percepciones, mediante cambio en sus propias reglas e influencian el cambio en otros agentes y el ambiente. El proceso de percepción no es siempre exacto. Los agentes pueden retener el conocimiento de eventos pasados, aprender y adquirir el potencial de actuar de acorde en el futuro.

Puede verse que la percepción, reflexión y la acción forman parte de este proceso de adaptabilidad y aprendizaje. (odi)

Entre las características de la Adaptación, según la Dra. Anne-Marie Grisogono, están las siguientes:

  • Conducta “inteligente” y apropiada al contexto. Descubrir y explotar ventajas existentes y reconocer y responder a las amenazas.
  • Recuperación rápida de shocks y daños.
  • Robustez ante las perturbaciones. Tolerancia a muchas condiciones del entorno.
  • Respuestas Flexibles. Disponer de diferentes estrategias.
  • Capacidad de cambios rápidos ante condiciones cambiantes.
  • Innovación. Crear nuevas estrategias y estructuras.
  • Aprender de la experiencia. Incorporar la información de experiencias pasadas para utilizarlas en el futuro.

(Grisogono, A. M., 2006)(Tercero Talavera, F. I., 2013)

REFERENCIAS:

Grisogono, A.M. (2006) Success and failure in adaptation in 6th International Conference on Complex Systems (ICCS).  Boston, MA

Holland, J. H. (1992). Adaptation in Natural and Artificial Systems. Cambridge, MA: The MIT Press.

Holland, J. H., (2004). El orden oculto. De cómo la adaptación crea la complejidad. México D.F.: Fondo de Cultura Económica.

Tercero Talavera, Francisco Iván (2013). Complejidad: las Ciencias del Cambio y la Sorpresa. Autopublicacion.

Fuente de la imagen: Academy TODAY

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CAOS, BORDE DEL CAOS Y ATRACTORES

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CAOS, BORDE DEL CAOS Y ATRACTORES

En el estudio de las Ciencias de la Complejidad estos tres términos son utilizados con frecuencia y con significados particulares, que son los siguientes:

¿A QUE SE LLAMA CAOS EN CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD?

 El término Caos se utiliza para designar la conducta inestable y aperiódica de cierto tipo de sistema (no-lineal y determinístico). Esta es una conducta al azar.

De acuerdo al Premio Nobel Murray Gell-Mann, “en física el término sirve para determinar un fenómeno particular, que en un sistema no-linear el resultado es a menudo indefinido, y arbitrariamente sensible a pequeñísimos cambios en la condición inicial”.

Las fluctuaciones cuánticas pueden ser magnificadas por el Caos y de esta manera producir efectos mesurables en el mundo que nos rodea. (williamjames)

Para Zimmerman, Lindberg y Plsek el caos es un tipo de conducta que aparece al azar, es deterministico pero impredecible y contiene un orden oculto. Esta conducta compleja surge como producto de reglas simples, y es el resultado de la interacción y realimentación de las variables, componentes y procesos del sistema. (Zimmerman, Lindberg and Plsek. 2001) 

¿QUÉ SE CONOCE COMO BORDE DEL CAOS?

Debido a interconexión e interacción entre sus múltiples elementos, a la retroalimentación y a la no-linealidad de sus relaciones, los sistemas complejos adaptativos tienen la capacidad de balancearse entre el orden y el caos. Esta región de balance es llamada el Borde del Caos y es considerada como la zona de mayor creatividad de los sistemas. En esa zona los sistemas complejos ponen de manifiesto otra de sus características principales: la auto-organización. Allí existe gran creatividad, innovación y ruptura con el pasado para crear nuevos modos de operación.

La frase borde del Caos fue acuñada por el científico de computadoras Chris Langton, quien estudiaba autómatas celulares de una dimensión. Si la célula se mantiene en patrones simples y repetitivos o están “muertas”, Langton las llamó “ordenadas”. En algunos casos la conducta del autómata era al azar y completamente impredecible. A ese estado le llamó “caótico”. Otros autómatas mostraban una conducta interesante y compleja, parecida a la vida. Langton consideró que esos autómatas estaban cerca del borde entre el orden y el caos. Si se ordenaban más se hacían demasiado predecibles; si se hacían menos ordenados se volvían caóticos. Langton definió un número simple para predecir si el autómata pudiese caer en el estado ordenado, caótico, o cerca del límite entre los mismos “borde del caos”. A ese número le llamó “Lambda”. (Eck, D.J.)

¿ QUE ENTENDEMOS POR UN ATRACTOR?

Un atractor es el conjunto al que el sistema evoluciona después de un tiempo suficientemente largo. Para que el conjunto sea un atractor, las trayectorias que le sean suficientemente próximas han de permanecer próximas incluso si son ligeramente perturbadas. (wikipedia)

Las condiciones en las que se encuentra el sistema y su dinámica misma lo atraen hacia un patrón particular de conducta, y a ese rango circunscrito en su espacio de posibilidades se le llama atractor.

Cuando los Atractores cambian la conducta del sistema también cambia. Al cambio de los Atractores se le llama Bifurcación. Los atractores podrían de cierta forma parecerse a los estadios de desarrollo humano: infancia, niñez y adolescencia, etc. Cada uno de estos estadios tiene sus conductas, tareas de desarrollo, patrones cognitivos, problemas emocionales y actitudes, propios. Existen variaciones entre las diferentes personas, pero las conductas de largo plazo caen bajo la influencia de esos atractores. (Zimmerman, Lindberg and Plsek. 2001). 

¿CUÁNTOS TIPOS DE ATRACTORES HAY?

Existen tres tipos de Atractores:

  •  De punto fijo. (el sistema se asienta en un solo punto)
  • Periódicos. (el sistema se asienta de manera cíclica en puntos alternos)
  • Extraños o Caóticos. (Nunca repiten exactamente los valores de sus variables, pero siempre se les encuentra dentro de un rango restringido, una pequeña área del estado de espacio. Son sensibles a las condiciones iniciales)

REFERENCIAS:

Zimmerman, Lindberg and Plsek. 2001. Edgeware. Insights from complexity science for health care leaders. Second Edition. Irving, Texas: VHA, Inc.

Tercero Talavera, Francisco Iván (2013). Complejidad: las Ciencias del Cambio y la Sorpresa. Autopublicacion.

Eck, D.J.( ) Introduction to the Edge of Chaos. http://math.hws.edu/xJava/CA/EdgeOfChaos.html

Fuente de la imagen:(armstrongeconomics)

Iván Tercero Talavera

 

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ESPACIO DE POSIBILIDADES

espacio de posibilidades
ESPACIO DE POSIBILIDADES

Todos los sistemas complejos adaptativos (SCAs), ya sean seres vivos como usted o yo, agrupaciones de individuos, barrios, ciudades, países, organizaciones, nuestro planeta o el universo entero, poseen lo que se ha llamado “espacio de posibilidades”.

Pero, ¿qué significa eso?.

¿EN QUÉ CONSISTE EL ESPACIO DE POSIBILIDADES?

Es el conjunto de estados posibles que el sistema puede adoptar en un momento determinado de su existencia. Para conocerlo es necesario primero identificar las dimensiones más relevantes del sistema y luego determinar los valores posibles que cada una de esas dimensiones puede tener.

¿CÓMO SE DETERMINA EL ESPACIO DE POSIBILIDADES?

 En los ambientes de cambio e incertidumbre donde se desenvuelven los SCAs, no es posible determinar con certeza cuál será el estado exacto en el que encontraremos a ese sistema en un momento futuro.

El primer paso para caracterizar un sistema es observar sus dimensiones clave, y hacer hipótesis de cómo esas dimensiones pueden cambiar a lo largo del tiempo, debido a las interacciones entre ellas mismas y con el ambiente.

Estas interacciones se realizan en una forma no-linear e impredecible. Utilizando una herramienta matemática llamada “espacio fase o espacio fásico”, se pueden hacer mapas de los valores posibles de esas dimensiones. (wikipedia)

¿ES CONVENIENTE EXPLORAR EL ESPACIO DE POSIBILIDADES?

Una organización para mantenerse viva y activa debe estar dando seguimiento a las diferentes dimensiones del sistema en el que está incluida a fin de realizar los cambios necesarios en sus propias dimensiones. Es decir observa todo el abanico de posibilidades de su ambiente y ajusta sus propias dimensiones internas a esos cambios externos.  Se trata pues de mantener estrategias flexibles y adaptativas.

Cada vez que seleccionamos un camino exploramos las posibilidades adyacentes, y nuevas posibilidades se abren. Las posibilidades son infinitas, pero se seleccionan aquellas que más son favorables para nuestra propia realidad.

De acuerdo a Mitleton-Kelly, una entidad para sobrevivir necesita explorar su espacio de posibilidades para generar variedad. No existe ni es deseable una sola estrategia óptima. Las condiciones y los escenarios son muy cambiantes e inestables, lo que requiere el empleo de enfoques muy flexibles. No es posible explorar todas las posibilidades, pero se pueden seleccionar las más cercanas, “lo posible adyacente”. (Mitleton-Kelly, E., 2003)

La tasa de descubrimiento de nuevas posibilidades no debe ser demasiado alta, sino que debe ser de una magnitud sostenible, para evitar la destrucción de la misma entidad. Estos conceptos son aplicables tanto en las esferas moleculares, morfológicas, conductuales, tecnológicas y organizacionales.  (Kauffman S. citado por Mitleton-Kelly, E.)

Arthur Battram “define el espacio de posibilidades como el espacio donde viven todas las ideas antes de hacerse realidad…” (mmanucci)

¿CÓMO EXPLORAR EL ESPACIO DE POSIBILIDADES?

En las organizaciones, el diálogo es la herramienta que permite explorar el espacio de posibilidades. Para que el diálogo sea efectivo se requiere cumplir con reglas sencillas tales como: Respetar a la persona que tiene el problema; Suprimir la tendencia a juzgar; Considerar como igualmente válidos todos los puntos de vista.

“Cuando las condiciones facilitadoras permiten a una organización explorar su espacio de posibilidades, la organización puede tomar riesgos y probar nuevas ideas. Tomar riesgos significa ayudar a encontrar nuevas soluciones, maneras alternativas de hacer negocios, mantenerse evolucionando a través de las conexiones establecidas al par que se establecen nuevas vías de comunicación”(Mitleton-Kelly, E., 2003)

REFERENCIAS:

Mitleton-Kelly, E. (2003). Complex Systems and Evolutionary Perspectives in Organizations. Oxford: Elsevier Science Ltd.

Tercero Talavera, Francisco Iván (2013). Complejidad: las Ciencias del Cambio y la Sorpresa. Autopublicacion.

Fuente de la imágen: espaciosdeinteracción

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SENSIBILIDAD A LAS CONDICIONES INICIALES

SENSITIVITY TO INITIAL CONDITIONS
SENSIBILIDAD  A LAS CONDICIONES INICIALES

Los Sistemas Complejos Adaptativos, que son sistemas inestables, tienen una gran sensibilidad a las condiciones iniciales. Pequeñas diferencias en éstas hacen que el sistema evolucione de maneras totalmente diferentes e impredecibles.

EL EFECTO MARIPOSA

Este concepto fue uno de los primeros que surgió con el estudio de la teoría del caos a partir del conocido hecho ocurrido a Edward  Lorentz, y que dio origen a la ya popularizada expresión de que “el aletear de una mariposa en Brasil  inicia un tornado en Texas”.  En 1961 Lorenz estaba trabajando en un modelo computarizado de predicción del tiempo. Interrumpió el trabajo por unos momentos y cuando lo reinició introdujo el decimal .506 en lugar de .506127 que era el decimal total con el que había iniciado sus cómputos. El resultado de este cambio fue un escenario de predicción de tiempo totalmente diferente.(wikipedia)

Los organismos vivos que son sistemas abiertos, disipativos, dinámicos, adaptativos, y no lineales, y que se mantienen en un estado de inestabilidad pueden evidenciar  la existencia de este concepto.

¿EN QUE SITUACIONES PUEDE OBSERVARSE?

La sensibilidad a las condiciones iniciales aparece en muchísimas situaciones de nuestra vida personal u organizacional. Una decisión tomada con información insuficiente puede cambiar por completo tu vida. En los deportes, en el base-ball, un bateador acertando a la pelota y dando un jonrón, puede cambiar por completo su futuro. Llegar un minuto más tarde a la ventanilla de boletos de avión, puede impedirnos tomar el vuelo que luego termina en un desastre aéreo…y salvarnos.

Este principio de la complejidad se puede observar en campos tan diversos como la economía, el clima, la cirugía. (cirugía)

¿ES FACIL CONOCER TODAS LAS CONDICIONES  INICIALES DE UN SISTEMA COMPLEJO?

Dos sistemas complejos que en su momento inicial eran muy parecidos en sus componentes y dimensiones pueden terminar en lugares muy distintos. Todo esto debido a pequeñísimas variaciones en su posición inicial. Esto es debido a la no-linealidad de sus relaciones.

Es muy difícil conocer con exactitud cuáles fueron todas las condiciones iniciales de un determinado sistema, y cómo ha sido una variación de alguna de ellas la que produjo un resultado determinado al correr del tiempo.

La posición que un sistema complejo (una persona, una organización, etc.) tiene en un momento particular influirá en su evolución futura.  Dos sistemas complejos que en su fase inicial parecen estar muy cercanos en sus dimensiones y elementos, pueden, por efecto de las sucesivas interacciones que ocurren, llevar a cada sistema en el futuro a posiciones muy diferentes.El estado de un sistema, en cualquier momento, puede considerarse como las condiciones iniciales para los procesos subsiguientes.

“ El éxito de un país puede ser mejor explicado no por la virtudes de su población, sus recursos naturales o las habilidades de su gobierno, sino más bien por la posición que tuvo en el pasado, con pequeñas ventajas históricas que le condujeron a ventajas mucho mayores después”.(odi)

“En los sistemas no lineales los procesos iterativos hacen que las pequeñas diferencias iniciales crezcan en efectos poderosos e impredecibles. De maneras complejas el sistema se retroalimenta a sí mismo, se magnifican las pequeñas variaciones comunicándolas a través de sus redes que se tornan alteradas e inestables, prohibiendo completamente la predicción”. Margaret J. Wheatley. Leadership and the New Science.

REFERENCIAS:

Capra, F., (1996 ). The web of life. New York: Doubleday.

Wheatley, Margaret J., (1999 ) Leadership and the New Science. Discovering order in a chaotic world. Second Edition. San Francisco: Berret-Koehler Publishers.

Ramalingan, B. (2008). Exploring the science of complexity. Ideas and implications for development and humanitarian efforts.

Tercero Talavera, Francisco Iván (2013). Complejidad: Las ciencias del cambio y la sorpresa. Autopublicación.

Fuente de la imagen: (wikimedia)

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