Investigadores del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC, UIB-CSIC), junto con científicos de la Universidad de Milano-Bicocca, han introducido un nuevo método para detectar eventos históricos importantes utilizando la teoría de redes. Su estudio, publicado en el Journal of Applied Mathematics and Computing, aprovecha las redes con signo que evolucionan en el tiempo para analizar las relaciones internacionales durante un periodo de 200 años, desde el siglo XIX hasta el XXI.
Entendiendo las Redes con signo y el Equilibrio Local
Las redes con signo son una representación matemática donde las relaciones se denotan como positivas (por ejemplo, alianzas) o negativas (por ejemplo, conflictos). Tradicionalmente, el concepto de equilibrio en estas redes se evalúa de forma global. En contraste, este estudio introduce un índice de equilibrio local, que cuantifica cuánto contribuye un nodo dado (o país) al equilibrio global de la red.
El estudio de las redes con signo ha ganado una atención significativa debido a sus aplicaciones en varios campos como la ecología, la bioquímica, la sociología y la política. El equilibrio estructural, la tendencia de las redes a evitar ciclos con un número impar de aristas negativas, es una propiedad clave de estas redes. Aunque la mayoría de las redes empíricas rara vez están perfectamente equilibradas, a menudo exhiben características similares a los grafos en equilibrio. Esto ha llevado a los investigadores a desarrollar índices que miden el nivel de equilibrio. Sin embargo, entender qué nodos (o países) contribuyen de manera más significativa al desequilibrio de la red ha sido una pregunta difícil. El índice de equilibrio local aborda esto cuantificando cuánto contribuyen las relaciones de cada país a la estabilidad global, ofreciendo una nueva perspectiva sobre la estabilidad y la dinámica de las relaciones internacionales.
Aplicación a las relaciones internacionales históricas
Usando una base de datos histórica de alianzas y conflictos desde 1816 hasta 2014, los investigadores construyeron redes con signo para cada año y calcularon el índice de equilibrio local para cada país. El análisis mostró que las caídas en la serie temporal del equilibrio local están significativamente correlacionadas con la aparición de conflictos violentos, mientras que los aumentos en el equilibrio local están correlacionados con eventos no violentos como tratados de paz o la creación de alianzas supranacionales. Por ejemplo, el estudio identificó una caída significativa en el índice de equilibrio local para Francia durante las revoluciones de 1848 y una fuerte disminución para México durante la Revolución Mexicana, destacando la sensibilidad del índice a los eventos históricos.
Validación estadística y futuras aplicaciones
Los investigadores validaron su modelo comparando sus resultados con registros históricos e índices de riesgo geopolítico. Los resultados demostraron correlaciones estadísticamente significativas entre las fluctuaciones en la métrica de equilibrio local y los eventos históricos registrados en bases de datos históricas. Además, el estudio encontró fuertes correlaciones entre el índice de equilibrio local y el índice de Riesgo Geopolítico (GPR), que mide la frecuencia de artículos de prensa que discuten eventos geopolíticos adversos.
La investigación representa un avance sustancial en la ciencia de redes y su aplicación a las relaciones internacionales, demostrando el poder de los modelos matemáticos para descifrar sistemas sociales complejos. Este enfoque innovador abre nuevas vías para futuras investigaciones. Al aplicar el índice de equilibrio local a datos contemporáneos, los investigadores pueden potencialmente predecir tensiones geopolíticas emergentes y cambios en las alianzas internacionales. Además, la integración de este modelo con otros métodos cuantitativos podría mejorar nuestra comprensión de la estabilidad global e informar la formulación de políticas y los esfuerzos diplomáticos.
Diaz-Diaz, F., Bartesaghi, P. & Estrada, E. Mathematical modeling of local balance in signed networks and its applications to global international analysis. J. Appl. Math. Comput. (2024). https://doi.org/10.1007/s12190-024-02204-2