| Gustavo Navarro* |
La evolución de redes de comunicación bajo software libre desde la perspectiva del estudio de los sistemas complejos
Contenido
Objetivos
Puesta en marcha
Notas
Bibliografía
El libre intercambio de información –en este caso redes de comunicación bajo software libre opuesto a las redes de comunicación bajo software abierto y software propietario– no tiene nada que ver con altruismo o una específica visión social antiautoritaria. Está motivado por el hecho de que es un proceso colaborativo complejo, y donde los vínculos sociales y la autoorganización también lo son.
Así como en gran parte de Internet en general, incluyendo las redes de comunicación bajo software libre(1), la práctica ha precedido a la tecnología, muchas de las teorías centrales de Internet fueron creadas para facilitar el intercambio de información entre pares. Esto ha incluido una comunicación bilateral, de modo que la información podía no solamente ser distribuida en forma eficiente, sino también evaluada colaborativamente.
Las listas de e-mail, el trabajo cooperativo en instituciones como ser el IETF(2), las RFC(3), han estado dando vueltas desde mediados de los años setenta. Los hackers y su filosofía de trabajo se encargaron de discutir el modelo de desarrollo del software libre como un modelo alternativo y bien distinto del desarrollo del software tradicional. Si bien se definen a sí mismos como personas que se dedican a programar de manera apasionada, creen también que es un deber para ellos compartir la información y elaborar software libre.
En la década del ochenta, los BBS, Fidonet, Usenet, han suministrado plataformas manejadas por el usuario con una funcionalidad más sofisticada y especializada. En los años noventa, muchas de estas plataformas fueron eclipsadas por la emergencia de la www.
El trabajo fundacional de Tim Berners Lee sobre normas web estuvo basado en la colaboración entre pares de los científicos de todo el mundo. Redes de comunicación como Peer to Peer tipo Gnutela(4) y mensajería instantánea tipo ICQ, Nupedia (combinación de software libre y enciclopedia libre), Debian y similares tienen, cada una, una historia diferente que los ha conducido a desarrollar distintas estrategias técnicas y sociales, y a realizar algunos o todos los principios colaborativos de Software libre.
Las innovaciones a partir de la evolución de estas Redes de comunicación bajo Software libre han ido aumentando constantemente, tanto en términos de la amplitud de las aplicaciones posibles como del provecho concreto que obtienen cada vez más individuos; son por lo tanto una red de una considerable utilidad social.
Estas características hacen que en estas redes la competitividad sólo tenga sentido en ámbitos muy reducidos. Asimismo, los individuos que forman parte de estas redes no son suficientes para explicar una conducta que se manifiesta a otro nivel. De aquí entonces que el estudio de la problemática de la complejidad(5) aporte explicaciones sobre los niveles de organización y explicaciones sobre la conducta y las fuentes de innovación de estas redes.
Objetivos
Esta investigación tiene los siguientes objetivos: en primer lugar, analizar los niveles emergentes de organización e identificar las fuentes de innovación en la evolución de estas redes de comunicación bajo software libre. Para ello se estudiarán los vínculos sociales y la conducta dentro de estas redes desde la problemática de la complejidad. En segundo lugar definir los modos en que estas redes de comunicación generan, crean y transfieren información.
En tercer lugar, identificar la inserción de estas redes de comunicación en las corporaciones y en el ámbito público. Finalmente, caracterizar las redes de comunicación bajo software libre y software abierto en función de sus diferencias y estudiar la aplicación de los principios de software libre y su importancia en ámbitos distintos del desarrollo de programas informáticos.
Puesta en marcha
La evolución que experimentan estas redes de comunicación, habrán de considerarse a partir de modelos centrados en la evolución y el aprendizaje. Para el estudio del fenómeno se comenzará con una técnica llamada Swarm(6): se trabajará sobre casos de redes de comunicación bajo software libre, software abierto, propietarios. Estas redes serán construidas bajo los conceptos de software libre utilizando el enfoque de simulación basado en la evolución y el aprendizaje para estudiar el fenómeno.
El estudio bajo la problemática de la complejidad intentará dar explicaciones sobre la aparición de niveles emergentes de organización en redes bajo software libre, software abierto y propietario, su dinámica; y explicaciones más completas sobre las fuentes de innovación en la evolución de las redes de comunicación y en las redes que podemos diseñar y construir alejadas de la informática.
La aparición de nuevos enfoques surgidos en el campo de las ciencias naturales, como las ciencias de la complejidad, nos plantean la posibilidad de enunciar y aplicar estos conceptos en el ámbito de nuestro objeto de estudio. Aunque no existe una definición precisa y universalmente aceptada de lo que son los sistemas complejos, estos son relativamente fáciles de caracterizar. Entre sus aspectos más importantes encontramos que son sistemas que constan de muchos componentes que interactúan fuertemente dando lugar a una serie de comportamientos globales que se encuentran interrelacionados. Ejemplos de esta naturaleza abundan a nuestro alrededor: los cambios atmosféricos, la bolsa de valores, una célula, la memoria. Por lo general, la lógica de la evolución de estas redes es compleja (no lineal).
La conducta social en estas redes sólo se expresa si los individuos que forman parte de ella pueden comunicarse entre sí y pueden modificar sus conductas individuales como consecuencia de tal comunicación. La conducta social tiene mucho que ver con expresiones de cooperación y organización en el sentido de que uno o más individuos pueden hacer algo juntos. No importa que los individuos puedan ser simples o tener un limitado repertorio de conductas. La red como un todo es una estructura altamente integrada y este orden a este nivel proviene de las interacciones masivas y coordinadas que son facilitadas por la existencia de canales efectivos de comunicación. En otras palabras, una clase amplia de situaciones distintas al nivel de los integrantes origina el mismo comportamiento colectivo.
Nuestro contacto con los sistemas complejos es continuo y cotidiano, pues conforman nuestro entorno y a nosotros mismos. La riqueza de la temática que se cobija bajo el estudio de los sistemas complejos (sociología, ecología, comunicación, lingüística, antropología cultural, evolución biológica, biología del desarrollo y morfogénesis) se define en una lista por demás extensa.
Desde la aparición de nuevos enfoques surgidos en el campo de las ciencias naturales, y asociados al estudio de lo complejo, lo caótico y lo fractal, un nuevo paradigma para interpretar las redes emerge desde aportaciones tan sugerentes como la teoría del caos de Prigogine, los fractales de Mandelbrot, el pensamiento complejo de Morin, la resonancia mórfica de Sheldrake, la sinergética de Haken, las narraciones de Lyotard o los rizomas de Deleuze, los campos cuánticos de Zohar, la inteligencia colectiva de Pierre Levy, la reconversión de las redes de Kelly. Y todo ello, además, viene a desembocar en un nuevo contexto, donde la tecnología desempeña un papel significativo dentro del fenómeno de la complejidad.
La Teoría de la resonancia mórfica desarrollada por Rupert Sheldrake, plantea que los medios por los cuales la información se transfiere de un sistema anterior a uno posterior del mismo tipo se denomina resonancia mórfica. La resonancia mórfica implica la influencia de lo semejante sobre lo semejante, la influencia de modelos de actividad sobre modelos de actividad similares subsiguientes, influencia que se transmite a través del espacio y del tiempo. Se supone que estas influencias no se debilitan con la distancia y con el tiempo, pero que sólo provienen del pasado, no del futuro. Cuanto mayor sea el grado de semejanza, mayor será la influencia de la información. A través de este proceso, cada una de estas redes se vale de una memoria colectiva y a ella contribuye al mismo tiempo.
En el dominio humano, este tipo de memoria colectiva se relaciona estrechamente con lo que el psicólogo C. G. Jung ha llamado inconsciente colectivo. Pierre Levy en A inteligencia colectiva, define la memoria colectiva como una inteligencia distribuida por todas partes, incesantemente valorizada, coordinada en tiempo real, que resulta de una movilización efectiva de las competencias. Acontecimientos, decisiones, acciones y personas estarían situados en los mapas dinámicos de un contexto común y transformarían las redes en el que adquieren sentido.
La hipótesis de Sheldrake predice que la resonancia mórfica debería detectarse en los dominios de la física, la química, la biología, la psicología y las ciencias sociales.
Sin embargo, los sistemas establecidos desde hace mucho tiempo como los átomos de hidrogeno, los cristales de sal y las moléculas de hemoglobina están regidos por campos mórficos tan fuertes, por hábitos tan profundos, que se pueden observar muy pocos cambios en ellos. Se comportan como si estuvieran regidos por leyes fijas. Por el contrario, los nuevos modelos de comportamiento como el que ocurre al interior de estas redes debieran mostrar una tendencia cada vez mayor a existir cuanto más a menudo se repiten. Debieran hacerse cada vez más probables, cada vez más habituales.
Remitiéndonos a nuestro objeto de estudio, y como bien lo menciona Kevin Kelly que dice “el camino más seguro hacia la inteligencia es la agrupación masiva de desarrollos inteligentes inferiores” podemos observar que la estructura actual de estas redes depende de lo que ha ocurrido antes, tiene cierta clase de memoria, podemos verlo en las listas de e-mail, el trabajo cooperativo en instituciones como ser el IETF (grupos de tareas sobre Ingeniería en Internet, fuente de estándares abiertos discutidos públicamente y liderado por individuos) las RFC (documentación estándar sobre Internet) han estado dando vueltas desde mediados de los años setenta.
La emergencia de estas redes representa un hito dentro de su propio proceso evolutivo. La evolución de estas redes aumenta constantemente, tanto en términos de la amplitud de las aplicaciones posibles como del provecho concreto que obtienen de ella cada vez más individuos; son, por lo tanto, un producto de una considerable -cuantitativa y cualitativa- utilidad social. Lo que estamos descubriendo es que estas redes formadas por millones de partes iguales (desarrolladores, usuarios), con una supervisión mínima y con una conexión máxima, pueden hacer mucho más de lo que nadie se puede imaginar.
Estas características hacen que en estas redes la competitividad sólo tenga sentido en ámbitos muy reducidos. Y esto no tiene nada de casual, puesto que entre los desarrolladores no se establece una relación de competencia. Antes al contrario, para todos los implicados es ventajoso que los desarrolladores colaboren unos con otros, sacando provecho del trabajo de los demás disfrutando de las ventajas de la cooperación. Ahora, volviendo al planteo de los campos mórficos de Sheldrake, podemos ver cómo alrededor de estas redes van influenciándose nuevos modelos de actividad, otras redes para variedad de aplicaciones.
Otro rasgo de estas redes es que surgen a través de una amplia red internacional. Personas de todas las partes del mundo cooperan a través de la Internet al margen de las fronteras de los estados y de barreras culturales. Dawkins argumenta que lo que en realidad vemos en una red no es una actividad cooperativa, sino el resultado de genes egoístas. Brian Goodwin responde a esta pregunta haciendo notar que lo que interactúa en una red son individuos y no genes y no puede explicar ciertos patrones de conducta al interior de las redes.
Otros, como Stuart Kauffman, mencionan que en determinados sistemas alejados del equilibrio, estas redes surgen espontáneamente (orden gratuito) y en consecuencia, el sistema se autoorganiza, estas redes dinámicas evolucionan entonces y en su evolución el tiempo juega un papel activo, proporcionando historia a la red.
Notas
* El autor es Lic. en Ciencias de la Comunicación de la Universidad de Buenos Aires donde también se desempeña como docente. En CLACSO es coordinador de la Red Electrónica y administrador Técnico del Campus Virtual. Ha realizado estudios de posgrado en la Open University (Inglaterra), en la University of British Columbia (Canadá) y actualmente es doctorando en la carrera de posgrado “Doctorado en Comunicación” que dicta la FPyCS de la UNLP. Este trabajo se encuadra en su Proyecto de Tesis Doctoral: “...”.
1 El Software libre proporciona la libertad de: ejecutar el programa para cualquier propósito; estudiar el funcionamiento del programa, y adaptarlo a sus necesidades; redistribuir copias; mejorar el programa, y poner sus mejoras a disposición del público, para beneficio de toda la comunidad. A diferencia de Software abierto u Open Source, Software libre proporciona una filosofía y no apenas un modelo técnico para desarrollar mejor software.
2 Grupo de tareas sobre Ingeniería en Internet, fuentes de estándares abiertos discutidos públicamente y liderado por individuos.
3 Documentación estándar sobre Internet.
4 Redes descentralizadas para compartir archivos, carecen de un servidor central y todos los elementos conectados a la red son simultáneamente servidores y clientes. Puede intercambiar todo tipo de archivos, documentos de texto, fotos o videos.
5 Para analizar en detalle el concepto de complejidad ver la obra de GELL-MANN, Murray, El Quark y el Jaguar?, 1995.
6 Swarm es un software para simulación de sistemas complejos, desarrollado por el Instituto Santa Fe. Swarm es una herramienta para investigar en variedad de disciplinas. Swarm se encuentra bajo GNU. Swarm es un experimental software.
Bibliografía
GELL-MANN, Murray. El quark y el jaguar, Tusquets editores, 1995.
GOODWIN, Brian. Las manchas del leopardo. La evolución de la complejidad, Barcelona, Tusquets editores, 1998.
JUNG, C.G. Arquetipos e inconsciente colectivo, Barcelona, Paidós, 1991.
KAUFFMAN, S. The origins of order. Self-organization and selection in evolution, Oxford University Press, 1993.
KELLY, Kevin. Out of control. The rise of a neobiological civilization. Addison -Wesley, Nueva York, 1994.
LEVY, Pierre. A inteligencia colectiva, Editorial Loyola, Río de Janeiro, 1993.
SHELDRAKE, Rupert. Presencia del pasado: resonancia mórfica y hábitos de la naturaleza, Barcelona, Kairos, 1990.
