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La explosiva conducta humana en las guerras

Mariana G. Sixtos
15/may/2014

¿Qué sería de las guerras si se pudieran evitar las bajas civiles? ¿Qué tal si fuera posible predecir cómo y cuándo ocurrirá un evento que podría acabar parte de la población de un país? Marcelo Del Castillo Mussot, del Instituto de Física, y sus colegas S. Picoli, H.V. Ribeiro, E.Z. Lenzi y R.S Mendes, de la Universidad de Maringá, Brasil, elaboraron un estudio donde es probable obtener la respuesta a estas preguntas.

A lo largo de la historia de la humanidad se han dado guerras de todo tipo, cuyas estadísticas indican daños de tipo económico, político, social y miles de bajas en poblaciones enteras. Y aunque todas ellas han surgido por razones variadas y han tenido desarrollos diversos, hoy la ciencia permite establecer patrones interesantes en ellas a partir de unificar dos de sus factores clave: el número y frecuencia de eventos violentos durante estas.

En el artículo titulado “Universal Bursty Behaviour in human violent conflicts” (La explosiva conducta universal en los conflictos humanos violentos) y publicado en Scientific Reports que edita Nature Publishing Group, los investigadores utilizaron datos de las guerras de Irak (2003-2005), Afganistán (2008-2010) e Irlanda del Norte (1969-2001), que muestran la cantidad de muertes, los ataques y su frecuencia.

Estas guerras fueron elegidas por varias razones, una de ellas, explica Marcelo del Castillo, “es porque en las tres, las intervenciones se dieron por parte de países extranjeros (Estados Unidos en Irak y Afganistán, e Inglaterra –con los unionistas-, en Irlanda del Norte), además de que los datos son recientes e incluso más completos que otros eventos en cuanto a estadísticas mortales”, explica.

De cada guerra, los investigadores obtuvieron el número estimado de defunciones y el día en que ocurrió el evento o el día que se inició (en caso de que hubiera durado varios días).

En Afganistán, las muertes de civiles reportadas por los medios de comunicación se produjeron en un periodo de 1,056 días, con un total de 123 eventos donde al menos falleció una persona. En Irlanda del Norte, los datos abarcan 11,839 días, con 2,143 eventos con muertes individuales. Los datos de Irak reportan 3,000 eventos de este tipo durante 803 días.


Gráficos que muestran la relación entre número de muertes y el tiempo (día) en que oncurrieron, en las tres guerras analizadas. Se ven diferentes mecánicas.

Los datos recabados por los autores pertenecen a estudios previos (ubicados en las referencias del artículo) en los que analizan por separado la frecuencia de los eventos violentos y el número de estos dentro de estas guerras. De manera que lo que hicieron los investigadores fue caracterizar ambos factores en un enfoque común.

Para ello, tomaron como base el llamado tiempo inter-evento, es decir, el intervalo de tiempo entre dos eventos violentos sucesivos, donde puede observarse claramente que luego de un suceso de alta agresividad, hay un periodo de “descanso” para, eventualmente, explotar de nuevo.


Distribuciones de tiempo entre eventos sin cambio de escalas de los datos ( a la izquierda) y con escalas renormalizadas ( a la derecha) con la actividad promedio de eventos.

A pesar de que cada evento tuvo una mecánica distinta, es posible hacer analogías de las dinámicas en las guerras, que pueden compararse incluso con eventos naturales como los terremotos.

¿Qué tienen que ver los terremotos con las guerras? De acuerdo con los investigadores, ambos presentan distribuciones en el tiempo que pueden ser analizadas con un par de métodos.

El primer método es la ley Guternberg-Richter, una fórmula que cuantifica la frecuencia y la magnitud de la actividad sísmica de alguna región. A partir de sus algoritmos, esta fórmula permite estimar cada cuánto tiempo ocurre un temblor de cierta magnitud, es decir, dependiendo de la zona (si posee alta actividad sísmica o no), un sismo de 3 a 4 grados puede ocurrir cada año; uno de 4 a 5.5 grados, cada diez años; y uno de 5.5 o más, cada cien.

El segundo método es la ley de Omori, que indica que las réplicas de un sismo ocurren con un patrón común, en el que hay una relación de decadencia conforme el paso del tiempo. Esto es: la frecuencia de las réplicas disminuye drásticamente después del sismo principal.

La Tierra, al ser un sistema dinámico, corresponde a lo que en Física se conoce como criticidad auto-organizada (SOC, en inglés). Se refiere a sistemas dinámicos que al evolucionar en el tiempo llegan a puntos críticos. En la naturaleza, es justo lo que pasa cuando sucede un temblor.

“Si uno es llamado EarthQuake (terremoto), su análogo social sería SocialQuake”, declara Mussot para Noticias IFUNAM.

Los intervalos de alta actividad se alternan con periodos de baja actividad, es decir, actividades humanas no violentas, en las que muy probablemente se acumula tensión y ocurren repentinas explosiones de agresividad.

Esta conclusión nos indica que analizando los periodos de inactividad y explosiones violentas (con el mismo tipo de graficación y análisis que este estudio) a lo largo de un lapso de tiempo, es posible determinar patrones que indiquen cada cuándo y bajo qué circunstancias se ha dado un evento violento y cuándo ocurrirá aproximadamente el siguiente.

“Es posible realizar este estudio con cualquier evento conflictivo”, dice Del Castillo Mussot. Por ejemplo, en las revoluciones en México. ¿Qué significa que haya habido 100 años exactos entre ellas: 1810 (inicio de la guerra de Independencia) y la de 1910 (inicio de la Revolución Mexicana)? Hace falta gente que se “aventure a extender este tipo de investigación a otros casos, como en México y otros países, donde existe otro tipo de guerra lenta económica contra los pobres: el Neoliberalismo, que crea desigualdades y polarizaciones sociales y económicas profundas”, dijo el físico.

Asimismo, comentó que es muy importante que los científicos se adentren a estudiar más las cuestiones sociales y humanísticas y generar resultados que puedan ayudar a resolver las problemáticas existentes.

Enlaces Relacionados

Link a artículo original en Scientific Reports:

http://www.nature.com/srep/2014/140424/srep04773/full/srep04773.html