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 RETAZOS DE CIENCIA

SISTEMAS COMPLEJOS
Una ecuación simple para explicar el comportamiento colectivo
01/12/2011


  • Seguidores realizan “la ola” en el estadio de Fráncfurt durante la Copa FIFAConfederaciones 2005. Wikimedia Comons / Florian K.



¿Qué principios rigen la conducta de los animales sociales? Hasta ahora, existían algunos modelos fenomenológicos que lograban reproducir a posteriori el comportamiento observado en ciertos casos, como el de un banco de peces que debe elegir entre dos lugares a los que dirigirse. Se ignoraba, sin embargo, si dichos patrones de conducta podían derivarse a partir de primeros principios. Ahora, un estudio acaba de demostrar que ciertas curvas de comportamiento colectivo registradas con anterioridad en algunos animales sociales pueden obtenerse a partir de un modelo matemático simple.

Según Alfonso Pérez Escudero, investigador del Instituto Cajal del CSIC y uno de los firmantes del artículo: «Nuestro trabajo intenta comprender mejor las reglas que rigen el comportamiento colectivo. En este campo, se ha avanzado muchísimo con un tipo concreto de modelos: se parte de la hipótesis de que los comportamientos complejos del grupo provienen de reglas simples para cada individuo. Así, la conducta colectiva aparece como una propiedad emergente de las interacciones. Dicho paradigma ha dado muy buenos resultados en un gran número de casos, pero sin llegar a preguntarse de dónde provenían esas reglas: simplemente, se observaba el comportamiento de los animales y se buscaba un modelo que más o menos lo reprodujese. Nosotros hemos intentado derivar estas reglas sencillas a partir un nivel más profundo».

El modelo de Pérez Escudero y Gonzalo G. de Polavieja se basa en dos reglas muy sencillas: 1) Cada individuo obra según los dictados de cierto estimador bayesiano, el cual sirve para determinar la probabilidad de que cada opción sea mejor que las demás. 2) Dicho estimador tiene en cuenta tanto la percepción del animal sobre el entorno como lo que el individuo ve hacer al resto de los integrantes del grupo. Este tipo de análisis bayesianos se emplean a menudo en neurociencia, donde se sabe que la estimación bayesiana se encuentra presente a casi todos los niveles de procesamiento. En este caso, una de las novedades del modelo propuesto por los autores reside precisamente en incorporar la información social.

El resultado es un modelo analítico simple que permite derivar las curvas empíricas que se habían obtenido en experimentos pasados sobre el comportamiento del pez espinoso (Gasterosteus aculeatus). «Hasta ahora, era necesario emplear fórmulas diferentes para describir los distintos tipos de experimentos», explica Pérez Escudero. Su ecuación, por el contrario, es mucho más sencilla que las anteriores y reduce de manera drástica el número de parámetros libres. Además, «resulta válida para todas las condiciones experimentales», concluye.

Fuente: CSIC

Más información en PloS Computational Biology



   

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