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La amistad desde una perspectiva matemática
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(Foto: UC3M)

La amistad desde una perspectiva matemática

martes 24 de julio de 2018, 16:59h
¿Cuántos amigos íntimos podemos tener? ¿Y buenos amigos? ¿Cuántos conocidos nos rodean? ¿Es posible ampliar el círculo de amigos íntimos? Éstas son algunas de las preguntas que encuentran respuesta en el estudio científico que analiza las relaciones de amistad desde una perspectiva matemática. Aunque parece que la lógica matemática es incompatible con la lógica afectiva, un estudio demuestra que una "teoría puramente matemática predice un fenómeno o estructura social".

La organización de nuestras amistades está guiada en gran medida por nuestra capacidad cognitiva a la hora de manejarlas, es decir, por la cantidad de tiempo y esfuerzo mental que les dedicamos. Según el estudio que analiza estas relaciones desde una perspectiva matemática, "las personas con una elevada capacidad cognitiva, podrían ampliar el círculo de amistades íntimas", el más reducido de nuestros círculos de amistades. Es una de las conclusiones del estudio publicado por científicos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y de la Universidad de Oxford en el último número de la revista PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences).

Contamos con un promedio de 3 ó 5 personas con las que tenemos una relación muy estrecha (amigos íntimos y/o familia), alrededor de 10 buenas amistades, un grupo más amplio de unas 30-35 personas con las que tratamos frecuentemente y un centenar de conocidos en nuestro día a día. Es decir, nos relacionamos habitualmente con unas 150 personas. Se trata del 'número de Dunbar' que indica el límite de amigos que puede manejar nuestro cerebro, según la teoría formulada en los años noventa por el profesor de Psicología Evolutiva de la Universidad de Oxford, Robin Dunbar, que también participa en este nuevo estudio científico.

"Lo que nuestra teoría predice y hemos podido comprobar ahora es que, potencialmente, personas con una elevada capacidad cognitiva, podrían ampliar el círculo de amistades íntimas", explica uno de los autores del estudio, Anxo Sánchez, catedrático del departamento de Matemáticas de la UC3M.

Esto también ocurre en las comunidades pequeñas, cuando hay pocas personas accesibles para establecer una relación, lo que conduce a que se amplíe el círculo de amistades más estrechas entre la gente disponible: "Es la primera vez, hasta donde sabemos, que una teoría puramente matemática, basada en un principio físico básico (el de máxima entropía) predice un fenómeno o estructura social", señala Sánchez.

Algo similar ocurre a la inversa. Según los investigadores, "no podemos tener relaciones con unas 150 personas y que todas sean íntimas. Por tanto, si se tienen muchísimas relaciones, tiene que ser al coste de que casi todas sean superficiales", señala otro de los autores del estudio, Ignacio Tamarit, del Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos de la UC3M.

Los investigadores partieron de la hipótesis de que las relaciones humanas conllevan distinto nivel de esfuerzo dependiendo de la intensidad emocional y que la capacidad de gestionarlas es limitada. Mediante técnicas estándar de física estadística, calcularon la organización en círculos de amistad y plantearon la idea del régimen invertido (que en comunidades pequeñas con menos relaciones la intensidad de las mismas es mayor).

Para comprobarlo, se utilizaron datos de comunidades casi aisladas de inmigrantes - proporcionadas por un antropólogo de la Universidad Autónoma de Barcelona, José Luis Molina - y tras aplicar el modelo teórico encontraron las evidencias que buscaban: "Nuestro modelo explica el surgimiento de la estructura en la organización de las redes personales", señala otro de los investigadores, José Cuesta, catedrático del departamento de Matemáticas de la UC3M.

Referencia bibliográfica:

Cognitive resource allocation determines the organisation of personal networks. Ignacio Tamarit, José A. Cuesta, Robin I. M. Dunbar y Ángel Sánchez. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 23 de julio de 2018. DOI: www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1719233115

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