¿Qué tienen en común? Las nociones de autoorganización, retroalimentación y emergencia están presentes en los autores citados. Sin embargo las entradas son todas independientes y no acumulan.
No existe un principio de la complejidad. Se pueden identificar conceptos, métodos y una comunidad de practicantes que desde distintos saberes desarrollan un paradigma emergente y difuso.
Según el listado de autores, la complejidad resulta ser una propiedad de los sistemas que no es fácil de ser aprehendida en términos formales. Quizás puede ser comprendida a la luz de procesos de autoorganización, retroalimentación y emergencias en los sistemas.
El listado evidencia que no es una ciencia integrada. Dispone de un conjunto de nociones perfectamente identificables: autosimilaridad, borrosidad, reflexividad, autopoiesis, caos determinista, sincronicidad, dimensión fractal, clausura operacional, conexionismo, retropropagación, enacción, etc. También dispone de un potente menú de procedimientos de investigación: autómatas celulares, algoritmos genéticos, redes neuronales artificiales, modelos no lineales, modelos multiagentes, redes booleanas, etc.
Castellani ha considerado veinticinco autores de referencia y ha elaborado una red de afinidades que resulta ilustrativa. El mapa original ha sido intervenido alterando los nodos de pertenencia de los autores. Se han establecido cuatro nodos que corresponden a cuatro campos de investigación. Los campos operan como atractores para los autores incluidos en la red. La importancia relativa de los campos y los autores se deduce del número de conexiones que reciben. Se accedió al mapa original en Julio de 2009 visitando <www.linkedin.com/in/briancastellani>. La figura 1.1. presenta el mapa en comento.
Figura 1.1. Los campos de la complejidad
Los organismos dedicados al estudio de la complejidad son innumerables y una rápida visita a la WEB lo evidencia. Entre otros, Santa Fe Institute (SFI), New England Complex System Institute (NECSI), The Center for the Study of Complex System (CSCS), Center for Social Complexity (CSC), Computer Based Analysis of Social Complexity (COBASC), Centre for Research in Social Simulation (CRESS). En la Universidad de Buenos Aires, bajo la tutela del profesor Carlos Reynoso, se ha creado el grupo Antropocaos, y en Valparaíso, organizado por el profesor Eric Goles, funciona el Instituto de Sistemas Complejos de Valparaíso (ISCV). El bonaerense orientado a las ciencias sociales y el porteño las ciencias físico-naturales. En Santiago desarrolla actividades de docencia el Instituto de Filosofía y Ciencias de la Complejidad (IFICC). El manuscrito de este texto ha sido pulido gracias a la crítica aguda de Pablo Razeto, fundador del Instituto y activista de la complejidad.
Las revistas digitalizadas abundan. Recomendamos Complexity International y Emergence: Complexity and Organization.
Digite en su buscador nombres de centros o revistas. Advertimos que puede ser un viaje sin retorno.
1.3. Distinciones
Amerita distinguir entre complicación y complejidad. Para ilustrar la diferencia considérese que una turbina hidroeléctrica es complicada y el agua es compleja. En efecto, un sistema compuesto de muchos elementos puede ser descrito en función del modo en que éstos se ensamblan entre sí. Sin embargo, en un sistema complejo, de la interacción entre elementos emerge un nuevo orden que imposibilita que éste pueda ser descrito en función de sus partes constituyentes (hidrógeno u oxígeno generan fuego y el agua lo apaga).
Nótese que la distinción complejo y simple no es trivial. La simplificación es la banalización de lo simple.
La diferencia entre complejo y simple puede reducirse a un de tema de escala (Cilliers 2005, Watts 2003). Así, por ejemplo, un acuario resulta un objeto decorativo simple (desde lejos) y un sistema ecológico complejo (desde cerca).
Amerita despejar un equívoco. Se suele usar en forma indistinta teoría de la complejidad y teoría del caos.
El paradigma de la complejidad incluye un cuerpo de categorías analíticas y diversos procedimientos de investigación. La teoría del caos es el nombre de fantasía de los modelos dinámicos no lineales que presentan un comportamiento caótico. Modelos que estudian sistemas en que la complejidad se presenta en condiciones muy particulares.
En rigor el caos determinista es un área que da tanto juego teórico y metodológico como los autómatas celulares o las redes neuronales. Conceptos referidos al caos determinista como atractor extraño y bifurcación no son más interesantes que las nociones de regla y vecindad relacionadas con autómatas celulares.
1.4. La existencia de la complejidad
Coveney (1995) distingue a propósito de la complejidad cuatro explicaciones.
● Teoría del Diseño Inteligente
Corresponde a la perspectiva teológica. La complejidad de la naturaleza –básicamente referida a seres vivos– supone un operador inteligente que en un proceso ascendente dirige el curso de la evolución hacia estadios superiores. La complejidad de la vida no es fruto de la autoorganización. Demasiadas felices coincidencias.
● Teoría Teleológica
Desde esta perspectiva la diversidad y complejidad creciente de la naturaleza son tendencias inherentes a la naturaleza misma. El universo físico es visto como un proceso de autoorganización compleja creciente. La complejidad es una imposición del destino.
● Teoría del Azar Organizador
Se basa en el supuesto de que las fluctuaciones generadas por el azar son fuente de organización. Los procesos azarosos generan complejidad organizada. Kauffman (2003) sintetiza la idea en una frase que es su impronta: el orden es gratis. En la misma línea Prigogine et al. (1989) plantean que del desorden emerge el orden.
● Teoría de la Autopropagación
El supuesto es que la complejidad es por naturaleza expansiva. Tiende a autopropagarse aumentando sucesivamente los niveles de complejidad. Los sistemas complejos demandan la creación de mayor complejidad. Se asume que la generación de complejidad es un proceso continuo y ascendente.
Las cuatro explicaciones proponen distintos mecanismos para el mismo resultado. En la investigación de la complejidad tan interesante como detectar el mecanismo es diagnosticar su existencia.
1.5. Definiciones
El paradigma complejo se ha expandido significativamente en las últimas dos décadas. Existen indicadores formales: centros de estudio, redes de investigadores, publicaciones. Sin embargo no hay consenso respecto