Modelando Alianzas Políticas

Dentro de las formas que ha tomado la investigación de la toma de decisiones tanto de personas como grupos (hablando de investigaciones científicas por cierto) el Modelado Basado en Agentes se ha transformado para algunos (Robert Axelrod por ejemplo) en una “tercera vía de hacer ciencia” (haciendo referencia a que las dos primeras son la inducción y la deducción). El Modelamiento Basado en Agentes permite simular el comportamiento de individuos, a través de programas computacionales, en contextos específicos, principalmente a través de reglas de comportamiento que determinan las conductas a estudiar. Un ejemplo clásico es el torneo realizado en 1984 donde se pusieron a prueba estrategias para el Dilema del Prisionero en su versión iterada.

Un caso interesante de aplicación de este modelo se ha llevado a cabo para observar cómo distintos grupos de intereses (como partidos políticos, países en contextos de guerra y firmas de negocios) en contextos particulares se juntan y forman alianzas de cooperación. En este contexto se estudia como estos grupos se organizan en bandos muchas veces opuestos y se busca predecir cuales configuraciones tienen mayor probabilidad de ocurrir (que grupos tienen mayor probabilidad de unirse a determinados grupos), a partir de una regla básica del tipo: Los elementos tienden a reunirse con otros con los que presentan compatibilidad y a mantenerse separados de los que supongan una menor compatibilidad (Axelrod, 2003).

La aplicación más emblemática de esta forma de estudio la llevaron a cabo Axelrod y Scott Bennett (en el año 2003) emulando el contexto social previo a la Segunda Guerra Mundial en un sistema computacional e ingresando la información de 17 paises europeos involucrados en ese conflicto bélico. El objetivo fue ver como el modelo computacional realizaba las alianzas estratégicas, basado en la información real de la época ingresada a un sistema que hiciera referencia a la compatibilidad de ellos en muchos aspectos (sistema económico de cada país, información de sus relaciones diplomáticas, regimenes políticos, etc.) e identificar su similitud con las alianzas realmente establecidas en el tiempo previo y durante la guerra.

Los resultados fueron sorprendentes incluso para los mismos investigadores, ya que las alianzas establecidas en la simulación tuvieron una similitud superior al 90% con las efectivamente dadas en la realidad europea de las décadas del 30 y 40. Esto es sorprendente ya que en el modelado existían más de un millar de posibilidades de alianzas. El estudio significó un concluyente apoyo empírico al modelo y además demostró el poder predictivo (o postdictivo en este caso) para la investigación de la formación de alianzas y toma de decisiones de grupos de intereses.

Resulta interesante pensar en otras posibles aplicaciones de este modelo como la predicción de alianzas políticas, sobre todo en sistemas como el chileno (al igual que varios otros) donde dos bandos son los que se reparten el poder, por lo tanto los partidos políticos se ven forzados a la formación de alianzas cooperativas.

 Por poner un caso más específico: ¿Los nuevos referentes políticos que en Perú se han desligado (y se siguen desligando) de sus partidos, serán capaces de establecer alianzas por conveniencia electoral (y para fastidiar al gobierno, cosa ya vista), aun con sus rivales “ideológicos” históricos?… aquello que se ha dado en llamar independientes. Probablemente este modelo algo podría decir al respecto.

Tomado de: www.neuroeconomía.cl

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