Una red social en realidad es un grafo matemático, en el que cada miembro se representa como un punto y cada conexión como una línea entre puntos.
Una de las propiedades más conocidas de la red social humana es la que se llama "seis grados de separación". Fue propuesta en los 60 por un profesor de sociología al comprobar que ése era el grado medio de saltos que necesitaba una carta para llegar a su destinatario, partiendo de un primer remitente que no conociera más que el nombre del destinatario. Más tarde se ha demostrado matemáticamente que éste es realmente el grado medio de separación entre dos miembros de la red social humana.
Resulta que esta propiedad, llamada también "efecto de mundo pequeño", proviene de otra más general: la "ausencia de escala". La ausencia de escala se demuestra al comparar el grado medio de conexiones que tiene un miembro de la red, con el grado medio de conexiones que tiene un grupo de miembros de la red... y así hasta considerar la red entera. Para ciertas redes, en las que las conexiones no son ni demasiado numerosas ni demasiado escasas, este grado medio se mantiene constante a lo largo de todas las escalas, desde considerar nodos individuales, a conjuntos de nodos, a considerar la red entera como dos mitades. Es decir, la red parece la misma, sea cual sea el grado de aumento con que la miremos.
La ausencia de escala, a su vez, se origina en la distribución de probabilidades que rige la cantidad de conexiones que tiene cada nodo. Si esta distribución es polinómica, es decir, tiene la famosa "larga cola", entonces la red parece la misma a diferentes escalas. Es decir, si existe una probabilidad bastante mayor que la gaussiana para encontrar nodos con una gran cantidad de conexiones por encima de la media, entonces la red es "un mundo pequeño".
En la imagen b), los nodos grises son los centros de conexiones que permiten alcanzar en seis pasos cualquier punto desde cualquier otro. Estos centros serían infinitamente improbables si las probabilidades fueran gaussianas, como en a). Si ampliáramos la imagen b), encontraríamos una imagen similar, en la que cada nodo blanco sería un grupo de nodos blancos normales y un nodo gris que actúa de centro.
La distribución de conexiones en la sociedad humana sigue entonces una ley con "larga cola", una ley polinómica, también llamada distribución de Pareto... al igual que la distribución de la renta. La renta, o sea el parné, es en realidad un sistema de modelado para representar todas las demás materias que son escasas y necesarias; es decir, que son recursos. Y la economía es el sistema de decisión encargado de gestionar estos recursos.
Dejadme formular entonces una hipótesis algo fuerte: el verdadero y único recurso económico son los contactos. Todos los demás recursos pueden ser substituidos mediante el progreso tecnológico, incluida la tierra.
La otra hipótesis interesante que podemos formular es que no sólo podemos generalizar sobre las sociedades humanas, sino que las generalizaciones son siempre exactamente ciertas, dentro de una variación estadística. La generalización es tomar a una parte como descripción del todo. Pero eso es precisamente la ausencia de escala de la sociedad humana: sus partes son iguales, en esencia, que el todo.
Las relaciones laborales en una oficina reflejan exactamente las relaciones internacionales entre un grupo de Estados, unos con mayores capacidades, otros con menores, sus filias y sus fobias.
Las relaciones en el patio de un colegio representan exactamente las relaciones entre diferentes partidos políticos, entre facciones dentro de una empresa, entre conglomerados industriales...
Los estereotipos nacionales tienen "una parte de verdad" porque son correctos. Esto no quiere decir que las sociedades no puedan cambiar, ni que los individuos no se correspondan con su estereotipo (por eso digo "dentro de una variación estadística").
Un ama de casa puede ser mejor Ministro de Economía que el Ministro al cargo, porque su economía familiar es igual que la economía nacional.
Fascinante, ¿no? ¿No parece evidente, al considerarlo?
