Para la física, el paso de la calma al caos es un salto brusco e irreversible. Lo que Chile experimentó en octubre de 2019 puede entenderse, desde la perspectiva de los sistemas complejos, como una transición de fase: el instante en que las tensiones invisibles de la polarización se transformaron en energía cinética en las calles. La ciencia sugiere que, antes del estallido, la nación se encontraba en un estado metaestable; es decir, en un equilibrio aparente que escondía una ebullición inminente.
A casi siete años de ese fenómeno, la ciencia de datos surge como una herramienta potente para mapear las dinámicas ocultas de la sociedad y comprender los sucesos estructurales. “Chile hoy es un sistema altamente complejo: múltiples actores, información fragmentada y dinámicas de retroalimentación que aceleran cambios de opinión. Para problemas como la polarización y la inestabilidad institucional, los métodos tradicionales —encuestas, análisis cualitativo— capturan instantáneas en tiempo discreto. La ciencia de datos nos permite procesar volúmenes masivos de interacciones digitales, trayectorias de comportamiento y dinámicas temporales para identificar patrones de sincronización, clusters de polarización extrema y señales precursoras de transiciones sistémicas”, plantea el Dr. Mauricio Valle, nuevo investigador adjunto del Núcleo Milenio para la Ciencia de Datos Sociales (SODAS).
Para construir este sismógrafo social, el Dr. Valle enfoca su trabajo en las transiciones de fase de los sistemas complejos, aplicando estos principios tanto a dinámicas sociales como a mercados financieros. Su metodología se divide en dos etapas clave. Primero, en la computadora diseña una sociedad virtual donde simula el cambio de opinión de los ciudadanos según el pensamiento de la mayoría a su alrededor, lo que en física se denomina sistemas sintéticos basados en reglas de mayoría. El objetivo de este entorno controlado no es replicar la realidad exacta, sino entender a fondo la lógica oculta de cómo y por qué se produce un cambio drástico en el comportamiento colectivo.
Segundo, utiliza los datos de estas simulaciones para entrenar redes neuronales. Estas herramientas de inteligencia artificial aprenden a descubrir patrones recurrentes y sutiles que anteceden de manera matemática a una crisis o a un cambio de comportamiento abrupto. Una vez que el modelo reconoce estas señales, el investigador aplica esos mismos patrones de criticidad al análisis de interacciones y datos del mundo real.
“El aporte científico está en que estas representaciones latentes revelan patrones ocultos de criticidad —anticipadores de transiciones bruscas— que los métodos estadísticos convencionales no detectan con claridad. Su uso nos permite caracterizar cuándo y cómo emergen las propiedades que hacen que los sistemas sean inestables, algo especialmente relevante en contextos de crisis donde la información circula rápido y los mecanismos de retroalimentación dominan. En definitiva, la ciencia de datos aporta visibilidad en tiempo continuo y capacidad para detectar patrones emergentes que no son intuitivos analíticamente”, sostiene el científico de 50 años.
Al descifrar matemáticamente cómo se “cocina” la polarización extrema, la ciencia de datos permite crear métricas concretas que actúan como verdaderos termómetros sociales. Para el Dr. Mauricio Valle, el objetivo final de procesar este gigantesco flujo de interacciones digitales es transformar esos datos en herramientas de diseño institucional. De este modo, se busca dotar al Estado de una capacidad preventiva indispensable en tiempos de crisis, abriendo una ventana de oportunidad política para actuar antes que las dinámicas de opinión vuelvan a salirse de control.
“Imagino que un cambio realista sería el desarrollo de indicadores de alerta temprana: métricas que instituciones públicas puedan monitorear para anticipar períodos de alta inestabilidad social o institucional. Específicamente, detectar cuándo un sistema está cerca de una transición crítica —una saturación de polarización, por ejemplo— para que los tomadores de decisión tengan oportunidad de intervenir antes de que ocurra un cambio abrupto e irreversible. No se trata de determinismo; es reducir sorpresas”, concluye el investigador nacido en Valparaíso.
