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Descubren la forma de anticiparse a los eventos impredecibles o “cisne negro”

Pablo Javier Piacente

Investigadores estadounidenses han desarrollado un método matemático que permite predecir eventos sin precedentes y de gran impacto, también llamados “cisne negro”. Aunque el modelo informático se aplica a los eventos ecológicos extremos, también puede tener aplicaciones en el campo de la economía y la política.

Científicos de la Universidad de Stanford han creado un modelo computacional que hace posible la predicción de eventos no esperados y de fuerte trascendencia, denominados “cisne negro”. Estos sucesos se pueden hallar en áreas como la ecología, la economía o la política.

La teoría del “cisne negro”, atribuida al filósofo e investigador Nassim Nicholas Taleb, enmarca en esa concepción a determinados eventos especiales, que deben cumplir con ciertas condiciones. Una de las más importantes es que el suceso es una sorpresa para el observador o para quien lo vivencia, es algo completamente inesperado.

Al mismo tiempo, el evento posee un gran impacto, ya sea socioeconómico o ecológico. Por último, los eventos “cisne negro” se intentan racionalizar en retrospectiva, como si pudieran haberse esperado de alguna forma. Algunos ejemplos son la aparición de Internet, la Primera Guerra Mundial o los atentados a las Torres Gemelas del 11 de septiembre de 2001.

Su nombre se debe a que por mucho tiempo se pensó que la existencia de cisnes negros era imposible, hasta su descubrimiento en 1697 en Australia Occidental. Ahora, los expertos de Stanford han hallado una manera de predecir estos sucesos no esperados. Según una nota de prensa, el modelo computacional diseñado podría traer más certidumbre en áreas ligadas tanto a la ecología como a las ciencias sociales.

Una investigación de largo recorrido

Los especialistas analizaron datos a largo plazo de tres ecosistemas, logrando demostrar que las fluctuaciones que ocurren en diferentes especies biológicas son estadísticamente iguales en cada uno de los ecosistemas analizados. En consecuencia, los investigadores han identificado procesos universales subyacentes que podrán utilizarse para pronosticar eventos extremos.

El punto más complejo fue la recopilación de datos a largo plazo, imprescindible para poder arribar a conclusiones firmes. Se estudiaron tres casos muy diferentes: una investigación desarrollada durante 8 años en torno al plancton del mar Báltico, mediciones netas de carbono de un bosque caducifolio de hoja ancha desde 1991, y datos sobre percebes, algas y mejillones en la costa de Nueva Zelanda, que se tomaron a lo largo de 20 años.

Posteriormente, los científicos combinaron el concepto de los eventos “cisne negro” con la teoría de las avalanchas, que trabaja sobre una noción similar: fluctuaciones físicas de comportamiento a corto plazo, repentino y extremo. El resultado fue más que satisfactorio, ya que lograron diseñar un modelo matemático e informático que fue capaz de predecir con precisión los eventos críticos que ocurrieron con el paso del tiempo en los ecosistemas estudiados.

Amplias aplicaciones y una visión más amplia

Tomando únicamente pequeños fragmentos temporales, el sistema logró describir y predecir eventos extremos. De acuerdo a los científicos, el modelo incorpora constantes universales que garantizan su efectividad al aplicarse sobre contextos diferentes a los estudiados en el marco de esta investigación.

Los investigadores destacan que, mientras los métodos actuales dependen de la información recopilada sobre los eventos sucedidos para intentar anticiparse a su reiteración en el futuro, el nuevo modelo desarrollado en Stanford es capaz de ver los aspectos que pasan desapercibidos de estos eventos. Consideran que al desvelar lo que ha quedado oculto tras lo evidente, las posibilidades de predicción se incrementan considerablemente.

Por último, los investigadores creen que el nuevo modelo computacional puede tener amplias aplicaciones en sectores tan disímiles como la ecología, la economía, la epidemiología, la política y la física.

Fecha de publicaciónjulio 27, 2020

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