Rodrigo Ramos Jiliberto - Deja a la estructura hablar

Técnicamente, la definición de estructura de un sistema se ha presentado en al menos dos formas cercanas entre sí. Por un lado, la definición de la rae es “disposición o modo de estar relacionadas las distintas partes de un conjunto”. Diccionarios de otras lenguas ofrecen definiciones similares. Esta primera definición puede reducirse a: conjunto de relaciones entre los elementos componentes de un sistema u objeto. Una segunda forma de definir estructura es, por ejemplo, basándonos en el diccionario Merriam-Webster, según el cual una estructura es “el arreglo de partes en una sustancia o cuerpo” o “el conjunto de elementos de una entidad en sus relaciones entre sí”2. Es decir, esta segunda acepción de estructura incluye tanto a las partes como a las relaciones entre estas.

En su teoría de sistemas autopoiéticos, Humberto Maturana y Francisco Varela utilizan términos diferentes para cada caso. Así, definen estructura como “los componentes y relaciones entre componentes que realizan a un sistema particular como un sistema particular de una cierta clase” y organización como la “configuración de relaciones entre componentes que definen y constituyen la identidad de clase de un sistema particular” (Maturana y Mpodozis, 1992). Sin embargo, para estos autores las relaciones que comprenden la organización de un sistema son un subconjunto de las relaciones entre componentes que ocurren en su estructura. De acuerdo con esto, la estructura de un sistema puede variar sin comprometer su identidad. Sin embargo, modificar la organización de un sistema implica la pérdida de su identidad (Maturana y Pörksen, 2004). Según Maturana y estos colaboradores, tanto la organización como la estructura son características que deben conocerse, a fin de entender el funcionamiento de los sistemas sociales y, por extensión, el de los sistemas de similar complejidad, por ejemplo, ecológicos y socioecológicos: “Esto es, debemos mostrar tanto las relaciones entre componentes que lo definen como tal (organización), como los componentes con sus propiedades, más las relaciones que lo realizan como una unidad particular (estructura).” (Maturana et al., 2006).

En este libro, sin embargo, adopté un concepto de estructura que incluye la colección de elementos componentes con sus propiedades, así como la colección y organización de relaciones entre estos elementos y sus propiedades. Entre las propiedades más relevantes de las relaciones entre elementos está la fuerza de la relación, que indica cuán estrechamente vinculados están los elementos en la relación y, por lo tanto, qué tan interdependientes son sus cambios de estado. Entre las propiedades de los elementos, podemos mencionar el valor (magnitud o intensidad) de estos y su valoración (negativa, positiva o neutra) que se pueda atribuir respecto de cierta referencia, función o propósito. Sin embargo, buena parte de los métodos presentados en este volumen se concentran en las relaciones entre elementos, más que en sus propiedades.

Un marco formal apropiado para el estudio de las estructuras como entidades abstractas y, particularmente, de las estructuras complejas que encontramos en forma recurrente en los sistemas naturales, sociales y socioecológicos, lo brinda la teoría de grafos y, muy especialmente, la teoría de grafos dirigidos (también llamados digrafos) (Harary et al., 1965; Puccia y Levins, 1985). En este libro presento y utilizo los principios de la teoría de digrafos para el análisis estructural de sistemas y redes. Las redes y sistemas que se analizan son, en rigor, modelos de redes y sistemas reales3. Un modelo de sistema ya es una abstracción del sistema real y en cuanto tal contiene los componentes que representan los componentes reales considerados esenciales, dada la naturaleza del sistema y el propósito de la modelización. De este modo, la estructura del sistema modelo se acerca a la estructura fundamental del sistema real, aquella que le otorga identidad y determina sus funciones y sus relaciones con el entorno. Aquí cobra mucho sentido la noción maturaniana de determinismo estructural4 (ver Maturana y Pörksen, 2004) y el conjunto de relaciones entre elementos de este modelo de sistema tiende a converger con la noción de organización del sistema real. Así, en este libro incluyo técnicas para conducir un estudio estructural/organizacional de sistemas, a través de la construcción y análisis apropiados de modelos de sistemas. En mi opinión, mientras el análisis de sistemas es una actividad científico-técnica, que descansa en disciplinas y teorías científicas y matemáticas para revelar patrones, la construcción de modelos es más bien una actividad de carácter artístico-técnica, dado que es una actividad creativa, que expresa las percepciones e ideas del autor, en la obtención de una representación de la realidad. En ambos casos, el carácter técnico obedece a que se requiere de la puesta en práctica de procedimientos protocolizados y formales en el uso de símbolos definidos y consensuados por una comunidad de expertos.

1.3 Ciencia de sistemas

Avanzado el siglo xxi, la ciencia de sistemas se ha consolidado como una metadisciplina que aporta, por un lado, una forma de ver el mundo y sus fenómenos desde una perspectiva estructural y, por otro, un grupo de técnicas para abordar problemas complejos en numerosos dominios, como la sociología, la economía, las ciencias políticas, las ciencias organizacionales, la administración, la psicología, la biología y las ciencias ecológicas y ambientales. Por otro lado, han habido notables desarrollos recientes en diversas áreas del saber como matemáticas, física, ciencias de la computación, ciencias naturales y epistemología, por nombrar algunas, que nutren a la ciencia de sistemas con nuevas herramientas analíticas, nuevos conceptos y nueva información empírica.

La ciencia de sistemas contemporánea se ha desarrollado gracias a las aportaciones de la teoría de sistemas de primera generación, basada en la tectología de Alexander Bogdánov y en la teoría de sistemas generales de Ludwig von Bertalanffy de comienzos del siglo XX, de la cibernética, de la teoría de la información y de la teoría de la autopoiesis de Maturana y Varela, desarrolladas en la segunda mitad del mismo siglo. Los adelantos más recientes del siglo xxi provienen de las llamadas ciencias de la complejidad, que incluyen fundamentalmente la teoría de redes (o ciencia de redes), la teoría de sistemas dinámicos no-lineales y la teoría de sistemas complejos adaptativos. Como soporte técnico, la actual ciencia de sistemas aplica ampliamente conceptos y procedimientos provenientes de la teoría de grafos y de las ciencias de la computación. Así, la ciencia de sistemas ha abandonado su infancia. Esta ha perdurado, ha crecido y se ha desarrollado en el tiempo para consolidarse como perspectiva y práctica en diversos dominios del saber. Como herramienta intelectual, son muchos y buenos los motivos para promover la ciencia de sistemas en el aprendizaje escolar, para adoptar el enfoque sistémico en cursos integrativos de carreras universitarias y para fomentar el pensamiento sistémico como un puente entre disciplinas diversas que requieren ser convocadas para la búsqueda de soluciones a problemas complejos desde una perspectiva estructural.

Podemos visualizar la modelización y análisis estructural de sistemas como una técnica para construir conocimiento acerca de la estructura y comportamiento emergentes a nivel de sistema, a partir de la organización del conocimiento local, disponible a nivel de elementos componentes del sistema. Visto así, la ciencia de sistemas y el análisis estructural ofrecen una excelente vía para dar sentido a las masas de datos y a la información parcial, que actualmente se acumulan a tasas elevadas. De este modo, la ciencia de datos y la ciencia de sistemas presentan un enorme potencial para desarrollar sinergias que catalicen un mayor desarrollo de las ciencias y de las tecnologías en los ámbitos de los sistemas naturales, sociales y, en particular, en los sistemas socioecológicos, que constituyen el escenario donde emergen los mayores desafíos actuales de la humanidad para sí misma y el planeta. El incorporar a nuestra caja de herramientas intelectuales los elementos centrales de la ciencia de sistemas y, especialmente, habilidades de modelización y análisis de sistemas, nos habilita para poner nuestras capacidades y nuestra libertad al servicio del desarrollo de la sociedad y de nuestra propia realización personal. Así, la utilización en el plano profesional y científico de las herramientas que se presentan en este libro, permite al cientista de sistemas integrar y liderar equipos de trabajo para comprender y explicar el funcionamiento de partes del mundo, y para desarrollar soluciones a problemas de la realidad. En el plano personal, el aprendizaje de elementos de ciencia de sistemas promueve el desarrollo de habilidades intelectuales de razonamiento, una visión del mundo en su complejidad y totalidad, así como actitudes positivas hacia la convivencia entre los humanos y con otras especies.