Los sistemas complejos son sistemas cuyo comportamiento es intrínsecamente difícil de modelar debido a las dependencias, competencias, relaciones u otros tipos de interacciones entre sus partes o entre un sistema determinado y su entorno. Los sistemas que son " complejos " tienen propiedades distintas que surgen de estas relaciones, como la no linealidad , la emergencia , el orden espontáneo , la adaptación y los bucles de retroalimentación , entre otras. Debido a que tales sistemas aparecen en una amplia variedad de campos, los puntos en común entre ellos se han convertido en el tema de su área de investigación independiente. En muchos casos, resulta útil representar dicho sistema como una red donde los nodos representan los componentes y los enlaces a sus interacciones.
El término sistemas complejos a menudo se refiere al estudio de sistemas complejos, que es un enfoque de la ciencia que investiga cómo las relaciones entre las partes de un sistema dan lugar a sus comportamientos colectivos y cómo el sistema interactúa y forma relaciones con su entorno. [1] El estudio de sistemas complejos considera los comportamientos colectivos o de todo el sistema como el objeto fundamental de estudio; por esta razón, los sistemas complejos pueden entenderse como un paradigma alternativo al reduccionismo , que intenta explicar los sistemas en términos de sus partes constituyentes y las interacciones individuales entre ellas.
Los sistemas complejos pueden tener las siguientes características: [4]
Los sistemas complejos pueden estar abiertos
Los sistemas complejos suelen ser sistemas abiertos , es decir, existen en un gradiente termodinámico y disipan energía. En otras palabras, los sistemas complejos están frecuentemente lejos del equilibrio energético : pero a pesar de este flujo, puede haber estabilidad de patrón, [5] ver sinergética .
Los sistemas complejos pueden exhibir transiciones críticas
Representación gráfica de estados estables alternativos y la dirección de la desaceleración crítica antes de una transición crítica (tomado de Lever et al. 2020). [6] Los paneles superiores (a) indican paisajes de estabilidad en diferentes condiciones. Los paneles centrales (b) indican las tasas de cambio similares a la pendiente de los paisajes de estabilidad, y los paneles inferiores (c) indican una recuperación de una perturbación hacia el estado futuro del sistema (cI) y en otra dirección (c.II).
Las transiciones críticas son cambios abruptos en el estado de los ecosistemas , el clima , los sistemas financieros u otros sistemas complejos que pueden ocurrir cuando las condiciones cambiantes pasan un punto crítico o de bifurcación . [7] [8] [9] [10] La 'dirección de desaceleración crítica' en el espacio de estados de un sistema puede ser indicativa del estado futuro de un sistema después de tales transiciones cuando las retroalimentaciones negativas retardadas que conducen a dinámicas oscilatorias u otras dinámicas complejas son débiles. [6]
Los componentes de un sistema complejo pueden ser ellos mismos sistemas complejos. Por ejemplo, una economía está formada por organizaciones , que están formadas por personas , que a su vez están formadas por células , todas las cuales son sistemas complejos. La disposición de las interacciones dentro de redes bipartitas complejas también puede estar anidada. Más específicamente, se descubrió que las redes ecológicas y organizativas bipartitas de interacciones mutuamente beneficiosas tenían una estructura anidada. [11] [12] Esta estructura promueve la facilitación indirecta y la capacidad de un sistema para persistir en circunstancias cada vez más duras, así como el potencial de cambios de régimen sistémicos a gran escala. [13] [14]
Red dinámica de multiplicidad.
Además de las reglas de acoplamiento , también es importante la red dinámica de un sistema complejo. A menudo se emplean redes de mundo pequeño o de escala libre [15] [16] que tienen muchas interacciones locales y un número menor de conexiones entre áreas. Los sistemas naturales complejos a menudo exhiben este tipo de topologías. En la corteza humana , por ejemplo, vemos una densa conectividad local y unas pocas proyecciones de axones muy largas entre regiones dentro de la corteza y otras regiones del cerebro.
Puede producir fenómenos emergentes.
Los sistemas complejos pueden exhibir comportamientos emergentes , es decir, si bien los resultados pueden estar suficientemente determinados por la actividad de los constituyentes básicos del sistema, pueden tener propiedades que sólo pueden estudiarse en un nivel superior. Por ejemplo, las redes alimentarias empíricas muestran características regulares e invariantes de escala en los ecosistemas acuáticos y terrestres cuando se estudian a nivel de especies "tróficas" agrupadas. [17] [18] Otro ejemplo lo ofrecen las termitas en un montículo, que tienen la fisiología, la bioquímica y el desarrollo biológico en un nivel de análisis, mientras que su comportamiento social y la construcción de montículos es una propiedad que surge de la colección de termitas y necesita ser analizada. ser analizados en un nivel diferente.
Las relaciones no son lineales.
En términos prácticos, esto significa que una pequeña perturbación puede causar un efecto grande (ver efecto mariposa ), un efecto proporcional o incluso ningún efecto. En los sistemas lineales, el efecto siempre es directamente proporcional a la causa. Ver no linealidad .
Las relaciones contienen bucles de retroalimentación
Tanto la retroalimentación negativa ( amortiguación ) como la positiva (amplificadora) siempre se encuentran en sistemas complejos. Los efectos del comportamiento de un elemento se retroalimentan de tal manera que el elemento mismo se altera.
Historia
En 1948, el Dr. Warren Weaver publicó un ensayo sobre "Ciencia y complejidad", [19] explorando la diversidad de tipos de problemas contrastando problemas de simplicidad, complejidad desorganizada y complejidad organizada. Weaver los describió como "problemas que implican tratar simultáneamente con un número considerable de factores que están interrelacionados en un todo orgánico".
Si bien el estudio explícito de sistemas complejos data al menos de la década de 1970, [20] el primer instituto de investigación centrado en sistemas complejos, el Instituto Santa Fe , fue fundado en 1984. [21] [22] Los primeros participantes del Instituto Santa Fe incluyeron el Premio Nobel de Física. los galardonados Murray Gell-Mann y Philip Anderson , el premio Nobel de economía Kenneth Arrow y los científicos del Proyecto Manhattan George Cowan y Herb Anderson . [23] Hoy en día, hay más de 50 institutos y centros de investigación que se centran en sistemas complejos. [ cita necesaria ]
Since the late 1990s, the interest of mathematical physicists in researching economic phenomena has been on the rise. The proliferation of cross-disciplinary research with the application of solutions originated from the physics epistemology has entailed a gradual paradigm shift in the theoretical articulations and methodological approaches in economics, primarily in financial economics. The development has resulted in the emergence of a new branch of discipline, namely "econophysics," which is broadly defined as a cross-discipline that applies statistical physics methodologies which are mostly based on the complex systems theory and the chaos theory for economics analysis.[24]
The 2021 Nobel Prize in Physics was awarded to Syukuro Manabe, Klaus Hasselmann, and Giorgio Parisi for their work to understand complex systems. Their work was used to create more accurate computer models of the effect of global warming on the Earth's climate.[25]
Applications
Complexity in practice
The traditional approach to dealing with complexity is to reduce or constrain it. Typically, this involves compartmentalization: dividing a large system into separate parts. Organizations, for instance, divide their work into departments that each deal with separate issues. Engineering systems are often designed using modular components. However, modular designs become susceptible to failure when issues arise that bridge the divisions.
Complexity of cities
Jane Jacobs described cities as being a problem in organized complexity in 1961, citing Dr. Weaver's 1948 essay.[26] As an example, she explains how an abundance of factors interplay into how various urban spaces lead to a diversity of interactions, and how changing those factors can change how the space is used, and how well the space supports the functions of the city. She further illustrates how cities have been severely damaged when approached as a problem in simplicity by replacing organized complexity with simple and predictable spaces, such as Le Corbusier's "Radiant City" and Ebenezer Howard's "Garden City." Since then, others have written at length on the complexity of cities.[27]
Se ha empleado el análisis de cuantificación de la recurrencia para detectar las características de los ciclos económicos y el desarrollo económico . Para ello, Orlando et al. [28] desarrollaron el llamado índice de correlación de cuantificación de recurrencia (RQCI) para probar las correlaciones de RQA en una señal de muestra y luego investigaron su aplicación a series de tiempo comerciales. Se ha demostrado que dicho índice detecta cambios ocultos en series temporales. Además, Orlando et al., [29] sobre un extenso conjunto de datos, demostraron que el análisis de cuantificación de la recurrencia puede ayudar a anticipar transiciones de fases laminares (es decir, regulares) a fases turbulentas (es decir, caóticas), como el PIB de EE. UU. en 1949, 1953, etc. pero no menos importante, se ha demostrado que el análisis de cuantificación de la recurrencia puede detectar diferencias entre variables macroeconómicas y resaltar características ocultas de la dinámica económica.
Complejidad y educación
Centrándose en cuestiones de persistencia de los estudiantes en sus estudios, Forsman, Moll y Linder exploran la "viabilidad de utilizar la ciencia de la complejidad como marco para ampliar las aplicaciones metodológicas para la investigación en educación física", descubriendo que "enmarcar un análisis de redes sociales dentro de una perspectiva de ciencia de la complejidad ofrece una aplicabilidad nueva y poderosa en una amplia gama de temas PER". [30]
Complejidad y biología
La ciencia de la complejidad se ha aplicado a los organismos vivos y, en particular, a los sistemas biológicos. Una de las áreas de investigación es el surgimiento y evolución de los sistemas inteligentes. Los análisis de los parámetros de los sistemas intelectuales, los patrones de su aparición y evolución, las características distintivas y las constantes y límites de sus estructuras y funciones permitieron medir y comparar la capacidad de las comunicaciones (~100 a 300 millones de m/s), cuantificar el número de componentes en los sistemas intelectuales (~10 11 neuronas) y calcular el número de enlaces exitosos responsables de la cooperación (~10 14 sinapsis) [31]
Dentro del campo emergente de la fisiología fractal , las señales corporales, como el corazón La velocidad o la actividad cerebral se caracterizan mediante índices de entropía o fractales. El objetivo suele ser evaluar el estado y la salud del sistema subyacente y diagnosticar posibles trastornos y enfermedades.
Teoría de la complejidad y el caos.
La teoría de sistemas complejos tiene sus raíces en la teoría del caos , que a su vez tiene sus orígenes hace más de un siglo en el trabajo del matemático francés Henri Poincaré . A veces el caos se considera una información extremadamente complicada, más que una ausencia de orden. [32] Los sistemas caóticos siguen siendo deterministas, aunque su comportamiento a largo plazo puede ser difícil de predecir con precisión. Con un conocimiento perfecto de las condiciones iniciales y de las ecuaciones relevantes que describen el comportamiento del sistema caótico, teóricamente se pueden hacer predicciones perfectamente precisas del sistema, aunque en la práctica esto es imposible de hacer con precisión arbitraria. Ilya Prigogine argumentó [33] que la complejidad no es determinista y no ofrece forma alguna de predecir con precisión el futuro. [34]
El surgimiento de la teoría de sistemas complejos muestra un dominio complejo entre el orden determinista y la aleatoriedad. [35] Esto se conoce como el " borde del caos ". [36]
Cuando se analizan sistemas complejos, la sensibilidad a las condiciones iniciales, por ejemplo, no es una cuestión tan importante como lo es dentro de la teoría del caos, en la que prevalece. Como afirma Colander, [37] el estudio de la complejidad es lo opuesto al estudio del caos. La complejidad trata de cómo un gran número de conjuntos de relaciones extremadamente complicados y dinámicos pueden generar algunos patrones de comportamiento simples, mientras que el comportamiento caótico, en el sentido de caos determinista, es el resultado de un número relativamente pequeño de interacciones no lineales. [35] Para ejemplos recientes en economía y negocios, ver Stoop et al. [38] quien discutió la posición de mercado de Android , Orlando [39] quien explicó la dinámica corporativa en términos de sincronización mutua y regularización del caos de ráfagas en un grupo de células que explotan caóticamente y Orlando et al. [40] quienes modelaron datos financieros (Índice de estrés financiero, swaps y acciones, emergentes y desarrollados, corporativos y gubernamentales, vencimiento a corto y largo plazo) con un modelo determinista de baja dimensión.
Por tanto, la principal diferencia entre sistemas caóticos y sistemas complejos es su historia. [41] Los sistemas caóticos no se basan en su historia como lo hacen los complejos. El comportamiento caótico empuja a un sistema en equilibrio hacia un orden caótico, lo que significa, en otras palabras, fuera de lo que tradicionalmente definimos como "orden". [ se necesita aclaración ] Por otro lado, los sistemas complejos evolucionan lejos del equilibrio y al borde del caos. Evolucionan en un estado crítico creado por una historia de acontecimientos irreversibles e inesperados, que el físico Murray Gell-Mann llamó "una acumulación de accidentes congelados". [42] En cierto sentido, los sistemas caóticos pueden considerarse como un subconjunto de sistemas complejos que se distinguen precisamente por esta ausencia de dependencia histórica. Muchos sistemas realmente complejos son, en la práctica y durante períodos largos pero finitos, robustos. Sin embargo, poseen el potencial para un cambio cualitativo radical de algún tipo, manteniendo al mismo tiempo la integridad sistémica. La metamorfosis sirve quizás como algo más que una metáfora de tales transformaciones.
Complejidad y ciencia de redes.
Un sistema complejo suele estar compuesto por muchos componentes y sus interacciones. Un sistema de este tipo puede representarse mediante una red donde los nodos representan los componentes y los enlaces representan sus interacciones. [43] [44] Por ejemplo, Internet se puede representar como una red compuesta de nodos (computadoras) y enlaces (conexiones directas entre computadoras). Otros ejemplos de redes complejas incluyen redes sociales, interdependencias de instituciones financieras, [45] redes de aerolíneas, [46] y redes biológicas.
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enlaces externos
Wikimedia Commons tiene medios relacionados con sistemas complejos .
Busque sistemas complejos en Wikcionario, el diccionario gratuito.
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