El efecto Mariposa...

El llamado “efecto mariposa” es una teoría que surge cuando, en los años sesenta, el meteorólogo Edward Lorenz intentaba buscar un modelo matemático que le permitiese explicar y predecir el comportamiento de la atmósfera.

Efectivamente lo encontró, y dio lugar a un conjunto relativamente simple de ecuaciones, el llamado Modelo de Lorenz, pero que tenía un problema fundamental empíricamente comprobable:

pequeñísimas variaciones en los datos de origen, del orden de las diezmilésimas, eran susceptibles de causar enormes cambios en los resultados finales.

(Da clic a la imagen para agrandarla)

Para ilustrarlo, Lorenz vino a decir que una predicción absolutamente rigurosa y matemática realizada por un meteorólogo para un lugar determinado podía resultar diametralmente errónea simplemente debido al efecto del batir de alas de una mariposa en el otro lado del planeta.

El efecto mariposa define, en realidad, sistemas complejos y de alta inestabilidad, en el que las variables pueden cambiar de manera caótica y errática, haciendo difíciles o imposibles las predicciones.

El ecosistema Internet de hoy en día responde a parámetros de ese tipo. Las variables en juego no son tantas: si en el clima hablamos fundamentalmente de velocidad y temperatura del aire, en Internet hablamos de visitas, vínculos y cuestiones afines.

Pero el posible impacto de una variación infinitesimal en la medición de las variables de origen puede tener un impacto brutal en los resultados finales, y lo que es peor, sin demasiadas posibilidades de entender a posteriori que fue lo que funcionó o falló, sin ser capaz de convertir el suceso en una experiencia evitable o repetible.

Para llevar el tema a un nivel de complejidad aún mayor, los aleteos de mariposa son, en muchas ocasiones, verdaderas mariposas que efectivamente aletean.

Pero en otros casos, y curiosamente en muchos, ni existe mariposa, ni mucho menos aleteos. Son, simplemente, lo que en ciencia suele llamarse un “artefacto”, una creación ficticia propia de un error en los instrumentos de medida o de observación.

De hecho, muy pocas de las variables que se utilizan para medir cosas en Internet hoy en día están exentas de errores. Y no hablamos de que se nos escapen pequeños aleteos de mariposa, sino de cosas mucho más graves. Hablamos de que se nos escapen tormentas historicas, de categoria siete, simplemente porque en ese momento no estábamos mirando.

Lorenz realizó distintas aproximaciones hasta que consiguió ajustar el modelo a la influencia de tres variables que expresan como cambian a lo largo del tiempo la velocidad y la temperatura del aire.

Recibió una gran sorpresa cuando observó que pequeñas diferencias en los datos de partida (algo aparentemente tan simple como utilizar 3 ó 6 decimales) llevaban a grandes diferencias en las predicciones del modelo.

De tal forma que cualquier pequeña perturbación, o error, en las condiciones iniciales del sistema puede tener una gran influencia sobre el resultado final. De tal forma que se hacía muy difícil hacer predicciones climatológicas a largo plazo.

Los datos empíricos que proporcionan las estaciones meteorológicas tienen errores inevitables, aunque sólo sea porque hay un número limitado de observatorios incapaces de cubrir todos los puntos de nuestro planeta.

Esto hace que las predicciones se vayan desviando con respecto al comportamiento real del sistema.

Lorenz intentó explicar esta idea mediante un ejemplo hipotético. Sugirió que imaginásemos a un meteorólogo que hubiera conseguido hacer una predicción muy exacta del comportamiento de la atmósfera, mediante cálculos muy precisos y a partir de datos muy exactos.

Podría encontrarse una predicción totalmente errónea por no haber tenido en cuenta el aleteo de una mariposa en el otro lado del planeta. Ese simple aleteo podría introducir perturbaciones en el sistema que llevaran a la predicción de una tormenta.

De aquí surgió el nombre de efecto mariposa que, desde entonces, ha dado lugar a muchas variantes y recreaciones.
Se denomina, por tanto, efecto mariposa a la amplificación de errores que pueden aparecer en el comportamiento de un sistema complejo.

En definitiva, el efecto mariposa es una de las características del comportamiento de un sistema caótico, en el que las variables cambian de forma compleja y errática, haciendo imposible hacer predicciones más allá de un determinado punto, que recibe el nombre de horizonte de predicciones.