Complejidad y Psicología

Publicado por en mayo 2, 2015 el Blog | 0 comentarios

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La Psicología ha sido definida como el estudio de la conducta y de los procesos mentales. La conducta resultante de la interacción de los pensamientos, los sentimientos, los valores, las actitudes, el estado físico y el medio ambiente constituye el campo de esta ciencia.

 

Al ver al ser humano como un Sistema Complejo Adaptativo, que intercambia información, materia o energía con su entorno, desarrolla procesos mentales y produce conductas visibles, se vuelve muy importante la utilización del enfoque de las Ciencias de la Complejidad. Conceptos tales como No linealidad, Emergencia, Fractalidad, Borrosidad, Autoorganización, Sensibilidad a las Condiciones Iniciales, Equilibrio Inestable, Caoticidad y Teoría de las Catástrofes, muy conocidos en la Complejidad, al estudiarlos y utilizarlos ayudan a explicar el comportamiento de los individuos y de los grupos sociales.

 

En esta entrada de COEVOLUCION.NET presento extractos de algunos artículos sobre las relaciones entre Complejidad y Psicología, que seguramente contribuirán al esclarecimiento de este tema.

 

En su artículo Constructivismo Cognitivo, el Dr. Juan Yánez Montecinos, nos explica por qué el ser humano puede concebirse como un Sistema Complejo Adaptativo.

 

El Profesor Frederic Munné, en su trabajo “Las Teorías de la Complejidad y sus Implicaciones en las Ciencias del Comportamiento”, nos presenta las aportaciones de la Teoría de los Fractales, la de las Catástrofes, la Teoría del Caos y la Teoría de los Conjuntos Borrosos al conocimiento de la realidad.

 

El Profesor Miguel Angel Mateo García, en su trabajo “Notas sobre la complejidad en la Psicología”, señala, entre otros conceptos, la similitud entre los comportamientos fundamentales de la materia y la psique.

 

Los Profesores Jeffrey M. Schwartz, Henry P. Stapp y Mario Beauregard, en QUANTUM PHYSICS IN NEUROSCIENCE AND PSYCHOLOGY: A NEUROPHYSICAL MODEL OF MIND/BRAIN INTERACTION, presentan argumentos, basados en la física cuántica, que apoyan el concepto de que la “eficacia causal del esfuerzo mental no es una ilusión”.

 

Los Profesores Juan Pastor y Antonio León García-Izquierdo, de la Universidad de Oviedo, en “Complejidad y Psicología Social de las Organizaciones”, reseñan como la perspectiva de la complejidad va incorporándose a la investigación psicológica, especialmente en la Psicología Social.

 

Sergio A. Moriello, en “Es necesario cambiar la forma de pensar”, resume los tres Principios del Pensamiento Complejo del Profesor Edgar Morin.

 

También encontrarán enlaces a Videos y documentos afines que espero sean de su interés.

Iván Tercero Talavera
 
 

¿PODEMOS CONSIDERAR AL SER HUMANO COMO UN SISTEMA COMPLEJO ADAPTATIVO?

 

La respuesta es afirmativa. En extractos artículo del Dr. Juan Yánez Montecinos, CONSTRUCTIVISMO COGNITIVO, se presenta los conceptos que apoyan tal respuesta.

 

 

CONSTRUCTIVISMO COGNITIVO

Dr. Juan Yánez Montecinos

 

…..

 

Acerca del sujeto

 

En esta propuesta, se concibe al sujeto como un Sistema Complejo Adaptativo en Equilibrio Inestable[1], que como resultado de su operación, hace emerger un conjunto de propiedades complejas con las que regula su relación con el entorno. De esta afirmación se desprenden dos cuestiones fundamentales: la primera, que la condición de ser un sistema complejo adaptativo implica que forma parte de los sistemas vivos que se auto organizan, cuya cualidad esencial es poseer una estructura y organización compleja que le permite responder efectivamente a las  cambiantes condiciones y demandas del medio externo. Su sobrevivencia como individuo es el resultado de un conjunto de fenómenos que se desarrollan de manera impredecible, dentro de los más altos niveles de organización funcional, jerárquica y heterárquica del sistema. Al respecto Capra (1996, Pág. 68), argumenta “Los organismos vivos, entre ellos el ser humano, como todo en el universo, tienden a degradarse, a desordenarse, a deteriorarse y desaparecer como sistemas de equilibrio dinámico inestable, o sea a aumentar su entropía. La vida, su mantenimiento, es disminución o inversión de la entropía. Esto se logra por el fenómeno de la homeostasis. La vida es un fenómeno compuesto por sistemas abiertos o continuos capaces de reducir su entropía interna a expensas, bien de sustratos y sustancias nutrientes, o bien de energía libre que toman de su entorno, devolviéndolas a éste en forma degradada”. En otras palabras, el sujeto es un sistema que intercambia información y materia con su entorno, y que  para mantener la relación de intercambio entre el sistema y el medio, genera regularidades que le permiten al sistema construir, al interior de sí  mismo, producto de su propia dinámica, una estructura y organización sistémica de conocimiento que posibilita y hace eficiente dicha relación. De esta manera, este

 

[1] Sistema Complejo Adaptativo

Sistema compuesto por un conjunto de partes (estructura) interconectadas (organización) que como resultado de su propia operación (dinámica sistémica), mantiene una permanente relación de equilibrio inestable con su entorno. Se define por una serie de  Propiedades Emergentes de su operación: (a) El todo es más que la suma de las partes (concepción holística); (b) Su comportamiento impredecible (relatividad predictiva); (c) Progresión histórica hacia la complejidad (complejidad emergente); (d) Son sistemas fuera del equilibrio, requieren adicionar materia y energía para su funcionamiento (sistema disipativo); (e) Dinámica interna de realimentaciones positivas y negativas, regidas por ecuaciones no-lineales  entre componentes (organización no lineal), en búsqueda del equilibrio entre mantención y cambio (autoorganización); (f) Capacidad de reaccionar a estímulos externos respondiendo así ante cualquier situación que amenace su estabilidad como sistema (sistema adaptativo). (Yáñez, 2006).

 

sistema intercambia materias con su entorno a partir de una organización interaccional progresivamente más compleja con su medio, que se expresa en estructuras esquemáticas profundas.

 

La segunda cuestión, tiene que ver con tres condiciones que favorecen la inestabilidad del sistema: (1) la condición de inestabilidad, tiene que ver con la necesidad ineludible de intercambiar información (estado de situación del medio) y materiales (nutrientes o contenidos simbólicos), desde un estado de incompletitud o carencial, o sea que la relación con el medio es una relación de sobrevivencia del sistema, por lo tanto, su equilibrio se encuentra en constantes fluctuaciones dependiendo de la calidad y cantidad de interacciones con su entorno; la (2) condición de inestabilidad, es que las circunstancias de habitabilidad del sistema con su medio, están determinadas por un entorno caótico, o bien, las reglas que lo rigen no son pertinentes para la propia regulación del sistema, situación que en términos de significado para el sistema es equivalente; la (3) condición de inestabilidad, se refiere a que el sistema modifica constantemente su estructura esquemática para responder a las complejas y cambiantes demandas del entorno. En otras palabras, en el orden sistémico hay una permanente oscilación entre los mecanismos de mantención y mecanismos de cambio, cuya dinámica da como resultado una mayor complejidad que facilita una adaptación más favorable de acuerdo a su coherencia.

 

En síntesis, esta clase de Sistemas Complejos, se encuentran y mantienen al borde de su equilibrio como consecuencia su operación en una intrincada red de intercambios de información, materia o energía con su entorno, y que, por ende, en ese acto de absorción y procesamiento del intercambio, reordena su propia estructura esquemática central en una progresión constante hacia la complejidad. Son conocidos también con el nombre de sistemas disipativos (Nicolás Prigogine), sinergéticos (Haken), autopoiéticos (Maturana y Varela), o autoorganizaciones en estado crítico (Bak), (en Pérez, 1995).

 

La aplicación de la noción de Sistema Complejo Adaptativo en equilibrio inestable de la física y la biología, al nivel de integración de la experiencia humana para comprender los fenómenos psíquicos, supone pensarlo como un Sistema de Conocimiento proactivo, ordenado a partir de procesos centrales, en términos de su organización y estructuras esquemáticas asociadas al mantenimiento y permanencia del sistema (mismidad[1]), y perturbado a través de procesos descentralizados (Ipseidad[2]), que permanecen en los márgenes de desequilibrio de la coherencia del sistema, presionando por una reorganización y cambio, de manera de poder ser incorporados al sistema. La dinámica entre estos dos niveles de mismidad e ipseidad, es el origen de los estados de equilibrio y desequilibrio del sistema, tanto biológicos, en términos de la homeostasis sistémica, como psíquicos, en términos de los procesos de significación acerca del contexto, el Sí Mismo y los demás, (Guidano, 1994, Pág. 93 y 101).

 

 

CONSTRUCTIVISMO COGNITIVO

http://www.pasa.cl/biblioteca/Constructivismo_Cognitivo_Yanez,_Juan.doc

 

[1] Mismidad: sistema de conocimiento centralizado que provee un sentido concordante de uno mismo a través de un sentimiento de continuidad y unicidad personal. Vinculado a los procesos de mantenimiento y de predominio simbólico en cuanto a esquemas cognitivos y emocionales.

[2] Ipseidad: sistema de conocimiento descentralizado que provee un sentido discrepante de uno mismo a partir de experiencias desbordantes que deben ser explicadas para ser asimiladas a los procesos centralizados de conocimiento. Asociadas con procesos de cambio y de predominio de contenidos emocionales expresados en activaciones emocionales recurrentes.

 

 

En el siguiente artículo, el Profesor Frederic Munné, Profesor Emérito de la Universidad de Barcelona, expone como los conocimientos de las Ciencias de la Complejidad, pueden ayudar a una mejor comprensión del comportamiento y de la realidad social:

 

 

Las Teorías De La Complejidad Y Sus Implicaciones En Las Ciencias Del Comportamiento

Autor: Frederic Munné

 

RESUMEN: Una de las obsesiones de la ciencia actual es aproximarse a la realidad, en sus diversas manifestaciones sin reducirla en su complejidad. Varias teorías recientes, procedentes de las ciencias duras,  se dirigen, explícita o implícitamente, en este sentido.  Una   lectura epistemológica de las mismas, que es ofrecida, muestra que  estas teorías acercan paradójicamente las ciencias naturales y las ciencias humanas. Algunas de las principales aportaciones de estas teorías son descritas y algunas de sus aplicaciones al comportamiento son sugeridas. El concepto de complejidad, entendido tradicionalmente  en un sentido cuantitativo, es revisado, proponiéndose una visión  cualitativa de aquélla, dada por ciertas propiedades de la realidad,  en nuestro caso de la realidad comportamental, como es el ser  borrosa, catastrófica, fractal y caótica. Se trata de una nueva  visión de carácter operativo, apuntándose cómo puede ser aplicada al  estudio y tratamiento del comportamiento humano.

 

Uno de los aspectos  fascinantes de la ciencia más reciente es  la aparición, en diferentes campos disciplinares, de diversas teorías que, de un modo explícito o implícito, intentan aproximarse a la realidad sin reducir su complejidad. Puede dar una idea del impacto que tales teorías están causando,  al menos en el sector más avanzado del pensamiento científico el que se hable ya de “la nueva alianza” (Prigogine y Stenberg, 1979), una “nueva ciencia” (Gleick, 1987),      “la gran bifurcación” (Laszlo, 1989), “la nueva teoría que unifica todas las ciencias” (Lewin, 1993), “la ciencia de la no linealidad” (Ruelle, 1991), etc

 

Todo esto puede parecer exagerado. En cualquier caso,    estas teorías  manejan unos términos para describir y explicar la realidad que se mueven en  unas coordenadas muy distintas a las tradicionales.   La realidad, en sus más diversas manifestaciones, aparece en el nuevo contexto, constituida por fluctuaciones, iteraciones, borrosidad,  turbulencias o torbellinos, catástrofes, fractales, bifurcaciones, atractores extraños, etc

 

Se trata de unas teorías que tienen una elaboración formal de carácter matemático. Por ello, su aplicación inmediata se encuentra en las ciencias de la naturaleza, especialmente en la física termodinámica y la bioquímica.

 

Aún más, cuando uno estudia sus aportaciones llega a la convicción de que éstas afectan de lleno a las ciencias que llamamos humanas,  del comportamiento o sociales. Si bien su inicio y  elaboración corren a cargo de ciencias bien o mal conocidas como ciencias duras, el espíritu que las anima  es de carácter eminentemente cualitativo. Justamente, éste es el espíritu  que viene siendo específico de las ciencias peyorativamente calificadas de blandas.

 

Por esto, sería  malentender las cosas, ver en aquella convicción una proclividad a la matematización o a la “fisicalización” de estas últimas ciencias.  Cuantificar el comportamiento humano o extrapolar,  sin más, a éste unos conceptos propios del mundo físico sería tanto como implantar perversamente otro reduccionismo bajo la bandera de la complejidad.

 

Si aquellas teorías  importan en el contexto aquí abordado, es porque constituyen un enfoque de la realidad que abre nuevas vías al conocimiento para el análisis de ésta. En otras palabras, importan por su trasfondo epistemológico.

 

Posiblemente por su heterogeneidad, todavía no se ha dado una visión de conjunto de dichas teorías. Este papel pretende proporcionar tal visión, enfatizando en lo posible la naturaleza epistemológica de las mismas.

 

Hay cuatro grupos de teorías que realizan  aportaciones fundamentales al tema de la complejidad. La más sorprendente es la teoría de los fractales; la más discutida, la de las catástrofes; la más fructífera, la teoría del caos; y la más subversiva, la teoría de los conjuntos borrosos o difusos.

 

Vamos a verlas, forzosamente de una manera muy esquemática   y por orden de su aparición en el escenario científico, apuntando en cada caso algunas manifestaciones del comportamiento en el que esas teorías pueden ser de especial interés.

 

LA TEORIA DE LOS CONJUNTOS BORROSOS

 

En la bivalencia (verdad falsedad, si no) se basan la lógica aristotélica y el álgebra de Boole. Y también la dialéctica, cuya  interpretación tricotómica del cambio se fundamenta en la polarización de lo real. Por otra parte, es indudable que el pensamiento dicotómico ha sido y es fructífero. Las nuevas tecnologías se lo deben todo.

 

Pero la realidad natural y humana (no así la artificialmente creada) no es forzosamente  dicotómica o sólo es dicotómica en cierto sentido. Una ilustración del uso de la dicotomía en el ámbito de las ciencias humanas, lo encontramos en  Marx. En sus escritos políticos, especialmente en el Manifiesto Comunista escrito con Engels, al sostener la lucha entre la burguesía y el proletariado, presenta una visión radical del sistema de clases, basada en la polarización de éstas. Sin embargo, en sus análisis de carácter sociológico e histórico, Marx llega a diferenciar en el sistema social, concretamente en la Alemania y la Francia de su tiempo, hasta siete  y más clases sociales.

 

Desde la década de los sesenta, y sin entrar en los antecedentes, Lofti A.  Zadeh (1965), un ingeniero iraní que trabaja en Berkeley, viene  elaborando una teoría de los  conjuntos borrosos (fuzzy sets), que trata de formalizar en un modelo lógico y matemático lo  impreciso, lo difuminado, lo indeterminado, lo difuso, etc.

 

Un conjunto borroso no cumple los principios aristotélicos de contradicción y de tercero excluido. Esto significa que una cosa puede pertenecer y no pertenecer a la vez a un mismo conjunto, simplemente porque los criterios de pertenencia no son nítidos.

 

A partir de ahí, las operaciones lógicas no responden a la estadística de la probabilidad ni por tanto a la frecuencia de un fenómeno, sino que construyen el razonamiento en términos de posibilidad, que son cualitativos y se refieren a las capacidades y virtualidades.

 

Esta otra lógica, de lo posible, tiene un vasto alcance epistemológico.  Representa un nuevo modo de conocer la realidad, de  pensar sobre ella y de construirla conceptualmente.

 

Quizás la implicación epistemológica más directa de todo ello, esté en que  el mundo de los conceptos, ya se trate de  conceptos como la  energía o la  vida, ya de  la salud o la enfermedad, aparece como un mundo impregnado de borrosidad. En las ciencias humanas, esto no es más que reconocer la evidencia de que conceptos clave como los de cognición, emoción, inteligencia, mente, grupo, clase social, control social, opinión pública, institución social, etc., etc. son esencialmente borrosos.

 

Está claro que la borrosidad no es cómoda a la investigación social. De ahí que se haya procurado obviarla. Por ejemplo, mediante la estrategia reduccionista de las definiciones operativas, que permite contestar con cierto sentido y utilidad incluso a las cuestiones más ambiguas, como cuántos enfermos, cuántos niños o cuántos pobres hay en Latinoamérica.

 

Ciertamente,  algunas veces se ha tenido en cuenta la borrosidad. Es el caso, relativo a las técnicas de medida de las actitudes, de la escala de Lickert. Con esta escala se obtiene un registro que supone un tratamiento borroso de los datos partiendo de la base, más o menos implícita, de que las actitudes tienen una naturaleza difusa. Para ello, se introduce en la medición cualitativa de las respuestas categorías borrosas tales como “bastante”, “poco” o “mucho”.

 

Una teoría psicológica que responde  a los supuestos de los fuzzy sets, es la teoría de los prototipos elaborada por Rosch (1978).  Desde el marco del cognitivismo psicológico, esta teoría considera que  el conocimiento categorial parte de un núcleo más representativo y ejemplar (prototipo) que es tomado como punto modélico de referencia, a partir del cual el conocimiento se expande o difumina, formándose así la correspondiente categoría o tipo. Sería muy sugestivo explotar esta teoría desde la lógica borrosa y viceversa.

 

LA TEORIA DE LAS CATASTROFES

 

El tema de la continuidad y la discontinuidad, que late en la lógica difusa, está también presente en otra teoría, que se mueve en un ámbito muy diferente a aquélla.

 

A comienzos de los años setenta, el matemático René Thom (1972) presentaba una teoría de la morfogénesis y la estabilidad estructural,  conocida poco después como teoría de las catástrofes, nombre que si bien tiene connotaciones que parecen haber contribuido al interés por esta teoría  también  es fuente de malentendido porque su denotación levanta falsas expectativas acerca del objeto tratado por la misma.

 

Sobre una base topológica pero también filosófica,  esta teoría  describe los cambios “repentinos” que ocurren en un sistema sin perjuicio de su estabilidad o continuidad; expresado con otras palabras,  que el sistema consigue mantenerse gracias a una maniobra de subsistencia.

 

La clave de la teoría está en los puntos de inestabilidad interna o estructural. Se trata de puntos de  bifurcación y por lo tanto de puntos críticos. Como ejemplos de los mismos, Thom menciona el  interruptor de la luz, la ebullición del agua, la transformación  repentina del maíz en maíz tostado, etc. El propio autor se ha inspirado en buena medida en la embriología (Waddington). La teoría de las catástrofes  ha encontrado interesantes aplicaciones en la hidrodinámica y la economía, entre otros campos. Y el mismo Thom ha hecho insistentes incursiones en la lingüística.

 

Christopher Zeeman (1977) ha hecho de esta teoría, que en principio es descriptiva, una teoría predictiva y en este sentido la ha aplicado a la comprensión de comportamientos sociales, tanto animales como humanos, desde  la agresión en el perro, los motines en las cárceles   y las reacciones de la Bolsa de valores, hasta los conflictos internacionales.

 

A nivel psicosocial, la teoría de las catástrofes podría contribuir a un esclarecimiento de  procesos como la toma de decisiones o  los cambios bruscos de opinión.  Y parece especialmente aplicable al proceso de socialización, entendido éste como una sucesión de crisis cuyas alternativas van desarrollando socialmente al sujeto, esto es, forman su personalidad en el doble aspecto  individual y social.

 

LA TEORIA DE LOS FRACTALES

 

Estos últimos años han aparecido en el escenario científico unos objetos extraordinarios, denominados fractales. Son objetos dotados de propiedades no euclídeas, entre ellas las de no tener una dimensión  espacial entera sino fraccionaria; más claramente, no son objetos por ejemplo unidimensionales ni bidimensionales sino que se encuentran entre ambas dimensiones. Expresado en términos matemáticos, su dimensión no es ni 1 ni 2 sino, pongamos por caso, 1,75; y  en términos geométricos, esto  significa que no estamos ante una línea ni una superficie sino ante un objeto de dimensión intermedia, o sea que participa tanto de una como de otra dimensión. Entender este peculiar fenómeno es entrar ya en  las propiedades de la  fractalidad.

 

Quizás la característica más citada, incluso por el propio formulador de la teoría, el ingeniero francés Benoit Mandelbrot (1975), sea la de que un objeto fractal puede ser subdividido reiteradamente, hasta el infinito, presentando en cada una de  estas iteraciones una semejanza con el conjunto. Una  representación gráfica de este fenómeno está en las  ramificaciones o arborescencias, tan típicas,  del sistema pulmonar, nervioso o sanguíneo del cuerpo humano, en el que cada parte se asemeja al todo.

 

Los fractales han sido descubiertos gracias a las potentes posibilidades, combinadas,   de cálculo y de representación gráfica  de las computadoras. Lo curioso  del caso es que los fractales,  tratados  computacionalmente como queda dicho, presentan unas figuras   de gran belleza en sus formas. (Esto ha dado ya  lugar a un  arte fractal).

 

Pero lo que es más revelador y esencial es que estas figuras autosemejantes siguen un patrón generador,  susceptible de ser formulado mediante una sencilla ecuación.

 

Los procesos de ramificación, antes citados,  son sólo una de las manifestaciones fractales de la naturaleza. Mandelbrot insiste y muestra (1988) que la geometría fractal y no la geometría clásica  es la que realmente refleja la geometría de los objetos reales. Un ejemplo, a menudo citado, es la fractalidad de cualquier  línea costera de un país. Su longitud depende de la escala y del patrón de medida. Por esto, países vecinos pueden no coincidir en sus mediciones respectivas, como  es el caso de España y Portugal, que dan como dato oficial una longitud distinta de su frontera común. Pero la razón última de esto no está tanto en el hecho de que el patrón de medida   sea distinto, sino principalmente en las irregularidades del terreno.

 

En la fractalidad interviene, se ha visto con la autosemejanza, el  factor escalar: al aumentar o disminuir la escala,  las sinuosidades se van repitiendo en formas análogas y en menor o mayor número,  respectivamente.  En este sentido, puede afirmarse que hay fractalidad en la estructura o forma de un fenómeno cuando ella permanece semejante (lo que no significa que sea  idéntica) en cualquier escala.

 

El análisis fractal pone de manifiesto qué y cómo  la constancia genera innovación, qué y cómo  lo idéntico es distinto, o en otras palabras, qué y cómo  lo cuantitativo  puede adquirir trascendencia cualitativa. Un ejemplo de esto lo tenemos en la variable cuantitativa tamaño del grupo, la cual tiene trascendencia cualitativa. En efecto, dentro de ciertos límites, al aumentar el número de miembros, varían esencialmente el estilo de vida y los problemas del grupo  hasta el extremo de que se puede afirmar  en determinados supuestos que se está ante un grupo nuevo (ver Munné, 1980).

 

En general, los fenómenos psicológicos y sociales tienen propiedades fractales: la conducta imitativa, los procesos de enculturación y de socialización, la organización formal de las empresas, la transmisión de rumores, los efectos de los mass media, etc.

 

LAS TEORIAS DEL CAOS

 

A diferencia de los casos hasta aquí expuestos, el conocimiento que hoy tenemos sobre el caos no tiene un autor principal, sino que es un  resultado del trabajo empírico y teórico de numerosos investigadores,   pertenecientes a diversas especialidades científicas, que han coincidido en su interés por este fenómeno, y van  descubriendo parcelas del mismo. No es de extrañar que la bibliografía sobre el caos sea ya muy considerable.

 

Las primeras contribuciones directas   aparecen en los sesenta. El interés despertado por ellas y las investigaciones llevadas a cabo, permitieron celebrar ya un primer congreso sobre esta temática a mitades de la década siguiente (en la ciudad de Como, el año 1977). Pero el desarrollo y aplicación de las teorías elaboradas no ha tenido sino a partir de los años ochenta.

 

Hay acuerdo general en que el estudio científico del caos tiene su punto de arranque, aunque no intencionado,  en   Edward Lorenz (1963), del Massachussets Institut of Technology (M.I.T.). Este metereólogo descubrió que con tres variables, concretamente la temperatura, la presión atmosférica y la  velocidad del viento, es posible predecir el clima terráqueo.

 

Como el clima es un fenómeno de carácter claramente caótico, esta predicción conllevaba algo científicamente inesperable: nada menos que la “determinabilidad” del caos. Se trata de una determinación que es formulable matemáticamente y que se puede representar mediante una  curiosa y bella figura en forma de alas de mariposa, más exactamente en forma de ochos sucesivos y contínuos en espiral, que tienden hacia un atractor, esto es y para entendernos, hacia  un foco que “atrapa”  trayectorias.

 

Una consecuencia del atractor de Lorenz es la  llamada “sensibilidad a las condiciones iniciales”, aunque su significación exacta es:  sensibilidad a la variación de las condiciones iniciales),  En virtud de tal sensibilidad,  una pequeña causa, como el aleteo de una mariposa en Hong Kong, puede llegar a producir un gran efecto, como un tornado o un huracán ocurridos tiempo después en Nueva York.  Esta enorme desproporción entre la causa y su efecto es propio de los procesos caóticos.

 

Los estudios sobre el caos como turbulencia,  realizados por dos matemáticos, el francés   David Ruelle y el holandés Floris Takens  (1971), ambos del Institut des Hautes Etudes Scientifiques  en Bures sur Yvette (donde también trabaja Thom), coincidieron con los de Lorenz, en que el caos podía llegar a describirse mediante un sistema de tres variables. Fueron estos autores los que, por primera vez, refirieron este sistema a un atractor. En un péndulo forzado, por ejemplo, el movimiento no es aleatorio sino sistemático en tanto que tiene un punto de atracción. Pero ellos pensaron que en el sistema  antes mencionado se trataba de un atractor “extraño”, haciendo alusión con este calificativo, hoy usual en los trabajos sobre el caos, al  hecho de que este tipo de atractores son sensibles a las condiciones iniciales.

 

Que se vea en ello un atractor es muy importante. Porque a través de él puede representarse el comportamiento del sistema, si bien sea a largo plazo, es decir,  transcurrido un tiempo suficiente. A su vez,  esto tiene la singularidad de que estamos ante unos fenómenos capaces de englobar el caos y el orden.

 

En la ciencia social, una teoría de los atractores “extraños” ofrece amplias posibilidades de aplicación. Recientísimamente, Eiser (1994) intenta ver las actitudes como atractores, dentro de un contexto conexionista de la mente. Pero piénsese, por citar algunos supuestos, en las turbas agresivas o adquisitivas de Roger Brown, en los modelos sociales que originan las modas, en el liderazgo tanto grupal como de opinión, etc.

 

Otra aportación fundamental al conocimiento del caos procede de la biología. El físico y ecólogo Robert May (1976) mostró que la iteración de una población de individuos lleva a un punto crítico de bifurcación y caos.

 

Es más, May encontró un parámetro de crecimiento poblacional: Si  éste parámetro tiene un valor bajo, el sistema es estable; si es  alto, el sistema oscila, es decir, tiene una bifurcación, lo que supone una alternancia entre unos valores; y  más allá de esta fluctuación, van apareciendo iteraciones de bifurcación que convierten el sistema en caótico, hasta que en éste surgen de manera súbita o impredecible sendos ciclos estables.

 

Como he apuntado, las contribuciones sobre los procesos caóticos  son relativamente numerosas. Entre las teorías que se han omitido caben destacar las investigaciones topológicas de Steve Smale (1967), que es una de las bases en que se inspiraron   Ruelle y Takens al elaborar su teoría de las turbulencias,   y la teorización que Mitchell Feigenbaum (1978) hizo de los trabajos de May. (Un examen más detenido al respecto puede verse en Munné, 1993).

 

LA COMPLEJIDAD, UN CONCEPTO OPERATIVO Y APLICABLE

 

Habíamos empezado hablando de la complejidad y hora es de volver a ella.
Se habrá advertido  que cada una de las  teorías o conjuntos teóricos examinados se ocupa de algún aspecto, inédito y de  carácter cualitativo, de la realidad. Desde la perspectiva aquí adoptada, esto es importante por varias razones:

 

a) Estas teorías tienen un enorme valor epistemológico, pues abren vías de acceso a la realidad, que permiten aprehender ésta sin prescindir de su complejidad.

 

b) A la par, estas teorías ponen de manifiesto propiedades desconocidas de la realidad y con ello ofrecen un nuevo concepto de la complejidad. En este sentido,  afirmar que la realidad es compleja significa, al menos, cuatro cosas: 1) Que la realidad es borrosa. 2)  Que la realidad es catastrófica. 3) Que la realidad es fractal. Y 4) que la realidad es caótica.

 

c) Pero hay más: a la luz de estas teorías se nos aparece una realidad paradójica; una realidad que no es nítida pero tampoco es dual, que no es continua ni discontínua, ni es estable ni inestable, ni reiterativa ni innovadora, ni ordenada ni desordenada (sobre este último aspecto: Munné, en prensa b). Las propiedades de la complejidad  subsumen estas alternativas, las cuales únicamente parecen tener pleno sentido en la realidad artificialmente producida por el ser humano (edificios, máquinas, utensilios, objetos producidos, etc.).

 

Así las cosas, hay que avanzar en el camino abierto por las teorías examinadas. Por ejemplo, un paso más en esa dirección se puede dar profundizando en las relaciones entre los aspectos de la complejidad puestos de manifiesto por dichas teorías u otras teorías de la complejidad que se vayan formulando. Algunas  de estas relaciones ya son conocidas:  La dimensión geométrica de carácter fraccionado o intermedio de los fractales parece ser indicadora de borrosidad. La teoría de las catástrofes  describe la morfogénesis de la estabilidad y, en este aspecto, procesos no caóticos; con todo, es relacionable con la teoría del caos, porque este “se cuela” a través de la catástrofe. Además, la teoría de las catástrofes probablemente pueda ser reentendida a través de una teoría más general de las bifurcaciones e incluso de las oscilaciones. También los atractores extraños son fractaliformes: nunca se cortan o yuxtaponen debido a su determinismo y las trayectorias se “aprietan” más y más al reducir la escala de observación. Las turbulencias consisten, como los fractales, en irregularidades. Etc.

 

Otra cuestión es la de las relaciones entre  las teorías de la complejidad, las cuales lógicamente   no están exentas de  discrepancias. Han originado ya polémicas importantes, por ejemplo,  entre Mandelbrot y Thom, o entre Mandelbrot y Feigenbaum. Pero más allá de disputas puntuales, una  cuestión que late en toda esta  temática es la que opone la borrosidad, la estabilidad,  la iteración,  el equilibrio, etc. a   los límites, los puntos críticos, los ciclos límite, las transiciones del espacio de fases, etc. A nivel epistemológico,  esta cuestión no es nueva: cuando Louis de Broglie explicó en un libro, ya clásico en la filosofía de la ciencia, el enfrentamiento entre las interpretaciones corpuscular y ondulatoria del mundo físico puso un título a su obra que  revela que los conceptos en lid siguen siendo los mismos: Continu et discontinu en physique moderne (1941).

 

¿Cómo las aportaciones de las anteriores teorías, nacidas en las ciencias naturales, pueden ser aplicadas, en el pleno sentido empírico de la palabra, a las ciencias del comportamiento ?
La mejor manera de comprender cómo o en que sentido hay que  entender esta aplicación   es darse cuenta de que los  constructos aportados desde  el enfoque de la complejidad (como son los conceptos de fractal, conjunto difuso, torbellino, caos, atractor extraño, etc.)  son altamente formalizables. Esto  significa que pueden ser aplicados de un modo transdisciplinar, sin necesidad de acudir a metáforas ni analogías.

 

Es lo mismo que sucede  con el concepto de feedback: usted puede  aplicarlo, con pleno sentido, tanto a un motor como al cuerpo humano, desde a una galaxia a  un movimiento social. Sin embargo a usted no se le ocurrirá que el cuerpo humano es un motor o que un motor es igual que el cuerpo humano, ni que una galaxia y un movimiento social son confundibles. Y sin aquel concepto muchos fenómenos o procesos, si es que pueden ser planteados,  no pueden llegar a ser bien comprendidos. Piénsese tan sólo en la revelancia social de los procesos de autorregulación o autocontrol.

 

Como epistemologías,  las teorías examinadas   proporcionan un  nuevo modo de aprehender la realidad y ayudan a una comprensión menos  reductora de los procesos básicos del comportamiento y la realidad  sociales.

 

Y esto no se queda en el análisis. Conlleva, también, al menos potencialmente, nuevas formas de tratamiento de la realidad. Ya se ha dicho que las teorías del caos han entrado en el campo del diagnóstico. Puede añadirse que están asomando al ámbito de la intervención. Una muestra de lo que esto puede significar la tenemos en  las recientes investigaciones de Brenda Zimmerman (por ej., 1992) sobre la dirección estratégica, basada en el caos y en la fractalidad de las organizaciones.
Las teorías de la Complejidad y sus implicaciones en las ciencias del comportamiento

 

http://s3.amazonaws.com/lcp/arrima/myfiles/Las-Teorias-De-La-Complejidad-Y-Sus-Implicaciones-En-Las-Ciencias-Del-Comportamiento.doc

 

 

 

COEVOLUCION.NET                        COEVOLUCION.NET

 

En su artículo “Notas sobre la complejidad en la Psicología”, el Prof. Miguel Angel Mateo García, de la Universidad Complutense de Madrid, afirma que:

 

“Frente a la imagen, tradicionalmente construida por la Física, del mundo como conformado por “bloques” elementales cuyo comportamiento está gobernado primordialmente por leyes fundamentales simples, el enfoque alternativo que aquí se propone consistiría en considerar un universo de procesos y fluir sin fin, del que se despliega, siempre dentro de ciertos límites, una gran variedad de patrones, regularidades e invariantes a quienes se toma por leyes de la naturaleza (Peat, 1995).

 

En esta línea, la Psicología quizás debería volverse hacia la búsqueda de los patrones y las formas que emergen en los procesos complejos que le son característicos, desarrollados en una multiplicidad de niveles intercomunicados, siguiendo aproximaciones geométricas que, desde hace algún tiempo, parecen estar mostrándose como estrategias particularmente importantes para la descripción del mundo y de nuestras propias percepciones del mismo.

 

(…)

 

 

Complejidad, autoorganización y coherencia

 

El comportamiento fundamental de la materia y el de la psique parecen asemejarse en muchos aspectos: en particular, tienden a autoorganizarse en patrones y formas como fruto del movimiento; este parece ser un principio básico de la naturaleza, en todos los niveles. Es más, podría decirse que “el principio de los principios” consiste en una dinámica de despliegue y repliegue sucesivos y continuos.

 

(…)

Se conoce por autoorganización a todo proceso en que emerge y se consolida cierto orden, en un determinado nivel de observación en un sistema, a partir de la coordinación espontánea de elementos de nivel inferior. Se trata de una característica de los sistemas complejos, que no obedece a ningún plan preespecificado ni a función de control superior alguna y que, una vez que tiene lugar, dirige el comportamiento del sistema como un todo e influye significativamente sobre los comportamientos de sus elementos constituyentes. No parece descabellado proponer, como ejemplo, que, de un modo similar a lo que acontece en el plasma, la actividad que tiene lugar en gran escala a través del cerebro, y que se desarrolla a partir de la acción autoorganizada de un número ingente de elementos neurológicos diversos, condiciona, a su vez, las respuestas y el comportamiento de estos elementos individuales y modifica sus interacciones. Y, análogamente, se puede proponer que el comportamiento de la sociedad emerge de la interacción entre los comportamientos de un enorme número de elementos individuales y, a su vez, el comportamiento de cada individuo se halla condicionado por el colectivo.

(…)

 

Los sistemas vivos son sistemas abiertos, disipativos, en permanente intercambio de materia y energía con el medio (ver Prigogine, 1999, pp. 27-28). (…) todo sistema vivo es un sistema autoorganizado y coherente.

(…)

 

Autoorganización y desarrollo psicológico

 

El desarrollo psicológico de los sujetos humanos puede ser entendido como una expresión de la inclinación de un sistema complejo a construirse y comportarse de un modo coherente: la emergencia y la consolidación de posibilidades y tendencias que se materializan en un comportamiento en cada momento y cada situación.

(…)

 

En consonancia, se va a considerar aquí el comportamiento humano como la expresión de la identidad de un sujeto ante una situación, en un medio y en un momento temporal dados, cuya génesis y cuya manifestación concreta resultan de la actividad conjunta de un gran número de componentes, ninguno de los cuales puede ser ignorado.

 

La identidad psicológica (self) de cada sujeto humano es el resultado único (peculiar) de procesos de autoorganización en los que cogniciones y emociones se van construyendo recíproca y progresivamente, estableciéndose restricciones mutuamente (Lewis, 1997), e integrándose a lo largo del desarrollo (Lewis & Douglas, 1998). Las emociones, objeto de particular interés en el final del siglo XX y el comienzo del siglo XXI para todos aquellos aspectos del saber que tratan del ser humano, desde la neurobiología molecular hasta la neuropsicología cognitiva, son elementos cruciales (primitivas) en el desarrollo psicológico humano.

 

(…)

El desarrollo psicológico humano se encuentra, a la manera de lo que aparece formulado en la concepción evolucionista del “equilibrio puntuado” de S. Jay Gould, marcado por periodos de cambio y reorganización rápidos y más o menos bruscos (aunque no necesariamente catastróficos en el sentido de Thom, 1997).

(…)

 

El psiquismo humano y la naturaleza fractal

 

Newton establece que el movimiento de la materia es siempre similar (a sí mismo) y la forma de la materia es siempre similar (a sí misma); es de esta propiedad de invariabilidad o autosemejanza de donde surge la propia persistencia de los cuerpos materiales: cada momento contiene la huella de lo que ha precedido y un anticipo de lo que ha de seguir. De manera análoga, parece razonable la idea de que la estructura psíquica del ser humano se desarrolla y está organizada de acuerdo con esta propiedad, “fractalmente”, dando lugar a patrones dinámicos de comportamiento de naturaleza autosemejante. Las personas tienden a parecerse a sí mismas de un modo fundamental, que es independiente de las  circunstancias (escalas) de observación espaciales, temporales o situacionales. Cuando un sujeto humano manifiesta una cierta caracterización psicológica, tiende a hacerlo en una gran cantidad y variedad de niveles y situaciones, si no siempre. Así, por ejemplo, un individuo agresivo lo es una y otra vez, más allá de “peculiaridades locales espacio-temporales”, yendo desde acaparar la palabra en una conversación (relación diádica), hasta emplear incluso tácticas contundentes que empujen a sus colegas fuera de la carrera por conseguir un status laboral más elevado, etc. El comportamiento humano se muestra autoorganizado según una estructura fractal: cada comportamiento concreto puede ser diferente, con su propio conjunto específico de parámetros temporales, espaciales y situacionales, pero cada comportamiento representa un reflejo de una misma tendencia subyacente.

(…)

 

Dado que la autosemejanza característica de una estructura fractal implica complejidad y profundidad “cuasi-infinitas” (o por lo menos, en términos prácticos, dentro de muchos órdenes de resolución), aunque siempre acotada, sometida a la restricción de una forma limitada, cuanto más de cerca de observa más detalle se hace perceptible.

(…)

 

Caos y psicopatologías

 

Es posible observar que, generalmente, las personas mantienen una identidad y una continuidad en el tiempo y en el espacio, exhiben patrones de comportamiento que pueden ser aislados e identificados y que se encuentran dentro de cierto repertorio (entre ciertos límites); en suma, su presente puede ser entendido (al menos en parte) en términos de su pasado. Pero, además, las personas suelen mostrar también una cierta “impredicibilidad ordenada”. Cada comportamiento concreto se ve influenciado por incontables procesos minúsculos, inobservables, incluyendo su propia interacción con los hechos aleatorios del ambiente inmediato.

 

De manera similar a lo que ocurre con la trayectoria seguida por un sistema dinámico caótico (cuyas huellas geométricas son, por cierto, fractales), el comportamiento humano nunca se repite exactamente: diferencias inapreciables en las circunstancias pueden resultar enormemente amplificadas en el tiempo (y, a la inversa, diferencias grandes pueden quedar prácticamente eliminadas). Esta impredecibilidad ordenada estaría reflejando una adecuada sensibilidad de los individuos a un medio ambiente complejo, sutil y siempre cambiante.

 

Los sujetos psicológicamente sanos muestran habitualmente un comportamiento integrado y propositivo. Existe un centro alrededor del cual vertebran su vida, tienen un rico sentido de vida interior y pueden dirigir su atención al entorno de maneras significativas. Al mismo tiempo, son flexibles y adaptativos, y pueden ser sensibles a lo que hay fuera sin sentirse agobiados, abrumados o hundidos por sentimientos de mera contingencia.

(…)

 

El individuo que muestra alteraciones psicológicas manifiesta una característica escasez y rigidez de respuestas, una conducta repetitiva, una acción inapropiada; piénsese, por ejemplo, en los cuadros que se observan en las obsesiones, las compulsiones o las adiciones, con pensamientos y comportamientos que se reafirman a sí mismos con independencia de las situaciones reales concretas, y que son considerados inequívocamente como patológicos.

(…)

 

Un apunte metodológico final

 

Como ya ha quedado expuesto largamente más arriba, hoy en día parece que los conceptos de forma, patrón, estructura, geometría, etc., podrían desempeñar un papel importante en los más profundos niveles de la psique. Las relaciones geométricas y topológicas serían, entonces, herramientas fundamentales para tratar de estudiar el comportamiento humano (en todas sus acepciones y diversidad), constituyéndose en bases probablemente más sólidas que las actualmente al uso (delimitadas a partir del modelo lineal), o cuando menos complementarias, sobre las que elaborar una metodología específica para la Psicología. Y esta metodología, compleja, dinámica, no lineal, que se ocupa de manera central de la variabilidad, debería estar dotada de características tan generales como sea necesario para ser lo (relativamente) universal que la ciencia requiere y, al mismo tiempo, de especificidades tales que le permitan no perder de vista la espectacular variedad de su objeto de estudio. “

 

(…)

 

 

Notas sobre la complejidad en la Psicología

http://www.um.es/analesps/v19/v19_2/12-19_2.pdf

 

 

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La aplicación de los conceptos de la Física Cuántica en la Neurociencia y en la Psicología, según los Profesores Jeffrey M. Schwartz, Henry P. Stapp y Mario Beauregard, ofrece un nuevo marco de trabajo para explicar los procesos neurales. En la conclusión de su artículo  QUANTUM PHYSICS IN NEUROSCIENCE AND PSYCHOLOGY: A NEUROPHYSICAL MODEL OF MIND/BRAIN INTERACTION, ellos manifiestan que:

 

“La ontología materialista no obtiene  el apoyo de la física contemporánea, y de hecho está en contradicción con ella. La idea de que todo el comportamiento físico es explicable, en principio, únicamente en términos de un proceso mecánico local es un vestigio de las teorías físicas de una época anterior.  Fue rechazada por los fundadores de la mecánica cuántica, que introdujeron crucialmente en las ecuaciones dinámicas básicas opciones que no son determinadas por  procesos mecánicos locales, sino que se atribuyen más bien a los agentes humanos. Estas ecuaciones cuántica ortodoxas, aplicadas a los cerebros humanos en la forma sugerida por John von Neumann, proveen una relación causal en los recientes datos psico-físicos y neuropsicológicos. En esta relación el comportamiento del cerebro que parece ser causado por el esfuerzo mental es causado por el esfuerzo mental: la eficacia causal del esfuerzo mental no es una ilusión. Nuestras elecciones intencionales no entran ni como efectos redundantes ni como un epifenómeno, sino como elementos dinámicos fundamentales que tienen la eficacia causal que los datos objetivos parecen asignar a los mismos.

 

Un cambio de este enfoque pragmático que incorpora opciones basadas en agentes como variables empíricas de entrada principales puede ser tan importante para el progreso de la neurociencia y la psicología como lo fue para los avances en la física atómica.”

 

QUANTUM PHYSICS IN NEUROSCIENCE AND PSYCHOLOGY: A NEUROPHYSICAL MODEL OF MIND/BRAIN INTERACTION

 

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En su artículo Complejidad y Psicología Social de las Organizaciones, Juan Pastor y Antonio León García-Izquierdo, de la Universidad de Oviedo exponen cómo el paradigma de la Complejidad se aplica a la Psicología Social de las Organizaciones.

Según estos autores:

(…)

(…)

“La no linealidad (Poincaré, 1908/1948) es la base matemática de la complejidad, y se refiere a la desproporcionalidad entre la variable independiente y su efecto en la variable dependiente, es decir, a la no proporcionalidad causa-efecto. Así, la interacción entre pocos elementos del sistema puede desencadenar comportamientos muy complejos donde pequeñas perturbaciones pueden dar lugar a grandes cambios y viceversa. La idea de equilibrios interrumpidos (Eldredge y Gould, 1972) plantea una evolución no lineal «a saltos»: largos períodos de tiempo sin cambios perceptibles salpicados por breves pero intensos momentos súbitos de cambio que facilitan la aparición de nuevas propiedades. El catastrofismo (Thom, 1972/1997) nos habla de cambios bruscos y repentinos que producen, irreversiblemente, un nuevo estado del sistema.

 

Históricamente, el caos se ha relacionado con el desorden, la confusión o la aleatoriedad. Pero actualmente, y desde la perspectiva de la complejidad, la caoticidad (Lorenz, 1965/1995) se refiere a la hipersensibilidad a las condiciones iniciales, esto es, que cambios ínfimos en las condiciones iniciales pueden resultar relevantes.

 

Los Sistemas Adaptativos Complejos muestran patrones caóticos propios de una dinámica no lineal indeterminada, incierta e impredecible, pues las interacciones o fluctuaciones están sujetas a un ruido (ambigüedad) que nos impide especificar su evolución con total certeza. Así, desde la perspectiva de la complejidad, la predicción y el control son redefinidos en términos de atractores (un atractor es un estado al que tiende un sistema por su propia dinámica y en el que se asienta de una manera relativamente estable); atractores que pueden ser puntuales (un nuevo patrón de comportamiento), periódicos (que se repiten, formando un comportamiento característico) y caóticos (sensibles a las condiciones iniciales).

 

Por emergencia (Johnson, 2003) se entiende el surgimiento espontáneo de nuevas propiedades en el sistema como consecuencia de las interacciones entre sus componentes, lo que nos permite hablar de un nuevo nivel de organización cualitativamente distinto y más complejo como consecuencia de estas interacciones. De tal manera que el comportamiento del «todo» es distinto al comportamiento de sus «partes» (el comportamiento de los Sistemas Adaptativos Complejos es un comportamiento complejo y emergente no reducible a la suma de la complejidad de sus elementos).

 

La autoorganización es un proceso emergente que acaba consolidando cierto orden (pautas estables y patrones globales de comportamiento) a partir de la coordinación de las interacciones entre los elementos individuales del sistema, sin plan preestablecido ni control externo alguno. Esta autoorganización emergente dirige el comportamiento del sistema (el «todo») y condiciona los comportamientos individuales de sus elementos (las «partes»), lo que permite una estabilidad frente a las perturbaciones que redunda en una mejor adaptación al medio.

 

La autoorganización emergente se refiere, en definitiva, a la génesis de orden, es decir, a la innovación y creación de nuevas formas y estructuras (la evolución natural sería un clarísimo ejemplo del poder de la autoorganizacion). Se han propuesto distintas maneras de explicar esta autoorganización: desde la biología, la autopoiesis(Maturana y Varela, 1990, 1994); desde el pensamiento filosófico,la recursividad (Morin, 1994); y desde la termodinámica, las estructuras disipativas en sistemas alejados del equilibrio (Nicolis y Prigogine, 1994; Prigogine, 1983, 1997; Prigogine y Stengers, 1983).

 

Los fractales (Mandelbrot, 1987, 1975/2003) son las «huellas» geométricas que dejan los sistemas caóticos. Se trata de patrones regulares de organización que indican un orden complejo en comportamientos aparentemente aleatorios. Un fractal presenta una forma irregular característica que se mantiene invariante a cualquier escala de análisis, es decir, cualquier «parte» (micro) tiene la misma forma (autosemejanza) que el «todo» (macro), de tal manera que si se itera la parte (el fractal) vamos obteniendo el todo.

 

El fractal, al dar forma a las irregularidades, al mostrarnos gráficamente los patrones que organizan un sistema complejo, y al mostrarnos cómo la repetición cuantitativa genera novedades cualitativas, nos permite atisbar una imprescindible doble articulación: entre lo que cambia y lo que permanece, por un lado; y entre lo cuantitativo y lo cualitativo, por otro.

 

La teoría de los conjuntos borrosos (fuzzy sets) y la lógica borrosa (Zadeh, 1965) desafían la lógica aristotélica (principio de identidad, de no contradicción y de tercio excluido) al proponer que la pertenencia a un conjunto dado no es una cuestión dicotómica, sino de grado (entre pertenecer y no pertenecer existe una transición gradual medida por una «función de membresía» cuyos valores van de cero a uno), por lo que un elemento puede pertenecer a más de un conjunto borroso; de igual manera, se puede pertenecer y no pertenecer, a la vez, a un conjunto, lo que contradice los principios dos y tres de la lógica aristotélica. La borrosidad sustituye la probabilidad por la posibilidad y nos recuerda que la vida es una infinita gama de grises, «difuminación de los significados » para Zadeh (1965). Y es que, ciertamente, todo es cuestión de grado (desde la verdad hasta la pertenencia a un conjunto), todo  resulta borroso. Los Sistemas Adaptativos Complejos son borrosos, «presentan fronteras permeables pero no abismos infranqueables » (Munné, 2005, p. 14), es decir, tienen límites borrosos e imprecisos… pero limitantes, pues la imprecisión no excluye la limitación. Para la lógica borrosa, lógica de la ambigüedad, que no lógica ambigua, una misma afirmación puede ser cierta y falsa «en cierta medida» y de forma simultánea (principio de paralelismo).

 

Para la lógica borrosa, el todo es irreducible al análisis de las partes, por lo que un reduccionista análisis de las partes, sin atender a las interacciones entre éstas, vuelve irrelevantes las conclusiones (principio de irreductibilidad). Asimismo, Zadeh (1965) nos propone el principio de incompatibilidad, que viene a decirnos que al aumentar la complejidad de un sistema las afirmaciones categóricas son menos significativas y las afirmaciones significativas son menos categóricas, es decir, que a mayor complejidad, menor precisión y mayor borrosidad. Este principio fue redefinido por Kosko (1995) de la siguiente manera: a mayor precisión menor pertinencia.

 

Complejidad y Psicología

 

De acuerdo con Carver (1997, p. 118), «las ideas de los sistemas dinámicos están destinadas a ser parte del léxico de la psicología ». No es de extrañar, por tanto, que poco a poco la perspectiva de la complejidad se esté incorporando a nuestra investigación psicológica (Rae, 1993; Robertson y Combs, 1995; Scott, 1991). Y es que, como señala Wiener (1950), somos «materia organizada”, pautas que se repiten y se reproducen a sí mismas, autogeneración de estructuras y patrones de comportamiento. Quisiéramos destacar los trabajos de Abraham y Gilgen (1995) en Psicología Básica (control motor, percepción, atención, producción de lenguaje y desarrollo humano), así como los trabajos de Kenrick, Ackerman y Ledow (2003a), Kenrick, Li y Butner (2003b), y Kenrick, Maner, Butner, Li, Becker y Schaller (2002) en Psicología Social Evolutiva, al analizar la evolución cultural como un producto emergente a partir de interacciones complejas entre procesos psicológicos. Una propuesta de integración de las perspectivas evolucionista y dinámica, aplicada al análisis de la cultura, la tenemos en Gómez-Jacinto (2003).

 

La complejidad está posibilitando, además, metodologías no lineales aplicadas a la Psicología (Mateo, 2003), porque para una mejor comprensión de los fenómenos estudiados en nuestra disciplina es preciso la incorporación del factor tiempo (Hulin, Henry, y Noon, 1990; McGrath y Tschan, 2004), así como un mayor número de diseños longitudinales (Hunt y Ropo, 2003). Con una metodología lineal, los análisis se presentan, en muchas ocasiones, repletos de limitaciones (ruido inabarcable), forzando la adaptación de los datos a los modelos; por el contrario, desde una perspectiva no lineal, y gracias al desarrollo de las herramientas informáticas, podemos analizar la información tal como se presenta, en toda su complejidad. De tal manera que ya disponemos, por ejemplo, de ecuaciones que definen las derivas caóticas, así como algoritmos para el tratamiento de la borrosidad. Los inicios de la metodología no lineal en Psicología se pueden ver en el trabajo de Lord y Novick (1968).

 

El paradigma de la complejidad ha penetrado también en la Psicología Social (Munné, 1993, 1995); lo que no debería extrañarnos, pues, de acuerdo con Novack y Vallacher (1998, vii) «el objeto de estudio de la psicología social es inherentemente dinámico.

 

Es difícil concebir la acción sin el movimiento, el juicio sin el flujo de pensamientos, la emoción sin la volatilidad, la interacción social sin el vaivén de palabras y gestos, o las relaciones sociales sin la continua evolución de roles y sentimientos». Así, la  complejidad está alumbrando la investigación de fenómenos psicosociales como la influencia y el cambio de actitudes (Nowack y Vallacher, 1998; Vallacher y Nowack, 1994), el self (Briggs y Peat, 1989; Codina, 2005) y, por supuesto, las organizaciones laborales (Guastello, 1995). Los inicios de la aplicación de la teoría del caos a la explicación de los fenómenos sociales podemos situarlos en el trabajo pionero de Cronbach (1988).

(…)

 

La perspectiva de la complejidad nos ayuda a ver las organizaciones humanas, por ejemplo, las organizaciones laborales, como Sistemas Adaptativos Complejos (Navarro, 2000, 2001 y 2005; Stacey, 1995, 1996a; Stacey, Griffin, y Shaw, 2000; y Thiétart y Forgues, 1993), esto es, como una compleja red no lineal de relaciones producto de las complejas y conflictivas interacciones entre los miembros de la organización, y entre éstos y un entorno turbulento.

 

Estas dinámicas caóticas permiten la emergencia de un nuevo nivel organizativo a través de procesos de autoorganización (el principio organizador no es racional, sino un proceso colectivo emergente). Las organizaciones, vistas como Sistemas Adaptativos Complejos, son sistemas autónomos (se renuevan a sí mismas utilizando recursos del entorno), autoorganizados (el orden y las pautas de conducta son establecidas por el propio sistema) y autosostenidos (se sostienen y se mantienen a sí mismas), con largos períodos de estabilidad salpicados por cambios bruscos («catástrofes») en su estructura y funcionamiento que, paradójicamente, permiten que estas organizaciones se estabilicen. En esta línea, Thiétart y Forgues (1993) y Perna y Masterpasqua (1997), intentan comprender la aparente paradoja entre estabilidad y cambio en las organizaciones laborales viendo éstas como sistemas dinámicos no lineales que presentan un «equilibrio inestable» entre estabilidad e inestabilidad. Desde esta perspectiva, las organizaciones son vistas como autoorganizaciones, es decir, producto emergente de procesos de autoorganización. Se trata, por tanto, de sistemas coherentes aunque no homogéneos (la multiestabilidad nos indica la coexistencia de distintas posibilidades a partir de un mismo conjunto de componentes); sistemas caóticos y complejos, pero ordenados.  Complejidad y Psicología Social de las Organizaciones

 

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Sergio A. Moriello, en su artículo “Es necesario cambiar la forma de pensar”, refiriéndose a la brecha existente entre los conocimientos y los problemas, resume así los Principios del Pensamiento Complejo enunciados por el Profesor Edgar Morín:
(…)

 

El pensamiento complejo

 

En la actualidad se verifica una falta de adecuación –cada vez mayor, grave y profunda– entre los conocimientos (divididos, fragmentados, parcelados, encasillados y compartimentados en disciplinas) y los problemas (interdependientes, transdisciplinarios, multidimensionales, transnacionales y planetarios) [Morin, 2001, p. 13] [Morin, 1999, p. 15].

 

Para el filósofo y político francés Edgar Morin, existen tres principios que ayudan a achicar esta brecha:

 

1. “El principio dialógico”, que asocia y une dos conceptos a la vez complementarios y antagonistas, pero indisociables y conjuntamente necesarios. Por ejemplo, el orden y el desorden que –en general– se rechazan, pero –en ciertos casos– colaboran y generan organización y complejidad.

 

2. “El principio de recursividad”, que se contrapone a la idea lineal de causa-efecto, de producto-productor, de sistema-supersistema, ya que el todo constituye un ciclo auto-constitutivo, auto-organizador y auto-productor. Es un lazo cerrado en el cual los productos y los efectos son –ellos mismos– productores y causadores de lo que los produce. Por ejemplo, la sociedad es producida por las interacciones de las personas que la componen, pero la sociedad –una vez producida– retroactúa sobre dichas personas y las produce.

 

3. “El principio hologramático”, que evidencia que no sólo la parte está en el todo, sino que el todo está en la parte. Por ejemplo, cada célula que compone a un organismo tiene la totalidad de la información genética de ese organismo.

 

4. Pero los tres principios interactúan, a su vez, entre sí: el dialógico está conectado al hologramático que está ligado, a su vez, al de recursividad organizacional que está, a su vez, relacionado al dialógico… desde el cual se partió. .

 

Unidades conceptuales complementarias

 

El pensamiento basado sobre el nuevo paradigma complementa al pensamiento reduccionista. Se focaliza en las interrelaciones, en las interconexiones y en las interdependencias, en las causalidades múltiples y en las realimentaciones. Es que ningún fenómeno de la Realidad tiene una única causa; las relaciones causales constituyen una enorme trama y en esa inmensa red –con múltiples caminos y muchísimos elementos– sólo las conexiones más próximas (tanto en el tiempo como en el espacio) pueden asimilarse a una cadena lineal y unidimensional de causas y efectos [Riedl, 1983, p. 166].

 

Este tipo de pensamiento posee una estructura dinámica siempre abierta, en permanente construcción y reconstrucción que se auto-organiza a partir de sus nuevas conexiones y relaciones. Como habitualmente se encuentra en estado de equilibrio inestable, todo nuevo concepto o idea modifica las anteriores y/o posibilita la generación de discontinuidades y cambios bruscos, estallidos ocasionales que el entorno confirma o refuta, conserva o destruye; o sea, selecciona. Por eso, el nuevo pensamiento debe afrontar y aceptar lo difuso, lo borroso, lo inesperado, lo imprevisible, la incertidumbre, la contradicción…

 

Por otro lado, los pensamientos están profundamente entrelazados con los sentimientos y las acciones. Lo que uno piensa influye directamente en cómo uno siente y actúa, de la misma forma que un pensamiento y una acción modifican los sentimientos o como las acciones y los sentimientos generan variaciones en los pensamientos. A decir verdad, la experiencia humana es un único movimiento, un todo indivisible, no existe separación. Sólo desde el punto de vista pedagógico pueden distinguirse diferentes procesos.

 

De esta forma, primero aparece la sensación, la cual provoca una emoción, que –a su vez– conduce a un sentimiento-pensamiento y a un estado de ánimo, para finalmente concluir en una acción. Así, cada acción genera un sentimiento-pensamiento y muchas veces aparece una emoción; así como cada emoción puede influir sobre el modo en que la persona piensa, siente y actúa. No se debe olvidar que, evolutivamente, las sensaciones y las emociones son anteriores a los sentimientos y a los pensamientos. ”

(…)

 

http://www.tendencias21.net/Es-necesario-cambiar-la-forma-de-pensar_a3375.html

 

 

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ENLACES INTERESANTES:

 

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Psicología social y salud: asumir la complejidad

What Makes Us Happy?

Nonlinear Dynamics in Psychology STEPHEN J. GUASTELLO

Sistemas Complejos y Comportamiento Humano

O Paradigma da Complexidade e a Relação Cérebro/Mente

 

FUENTE DE LA IMAGEN:

http://encefalus.com/encefalus-grows-synapses-reaches-10000-visitors/