La organización de nuestras amistades está guiada en gran medida por nuestra capacidad cognitiva a la hora de manejarlas, es decir, por la cantidad de tiempo y esfuerzo mental que podemos dedicar a las mismas.

Esa es una de las conclusiones de un estudio que analiza estas relaciones desde una perspectiva matemática y que han publicado científicos de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y de la Universidad de Oxford en el último número de Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Contamos con un promedio de 3 o 5 personas con las que tenemos una relación muy estrecha (amigos íntimos y/o familia), alrededor de 10 buenas amistades, un grupo más amplio de unas 30-35 personas con las que tratamos frecuentemente y un centenar de conocidos en nuestro día a día. Es decir, nos relacionamos habitualmente con unas 150 personas. Se trata del “número de Dunbar” que indica el límite de amigos que puede manejar nuestro cerebro, según la teoría formulada en los años noventa por el profesor de antropología de la Universidad de Oxford, Robin Dunbar, que también participa en este nuevo estudio científico.

“Lo que nuestra teoría predice y hemos podido comprobar ahora es que, potencialmente, personas con una elevada capacidad cognitiva, podrían ampliar el círculo de amistades íntimas”, explica uno de los autores del estudio publicado en PNAS, Anxo Sánchez, catedrático del departamento de Matemáticas de la UC3M. Esto también ocurre en las comunidades pequeñas, cuando hay pocas personas accesibles para establecer una relación, lo que conduce a que se amplíe el círculo de amistades más estrechas entre la gente disponible: “Es la primera vez, hasta donde sabemos, que una teoría puramente matemática, basada en un principio físico básico (el de máxima entropía) predice un fenómeno o estructura social”, señala Anxo Sánchez.

Algo similar ocurre a la inversa, según los investigadores. “No podemos tener relaciones con unas 150 personas y que todas sean íntimas. Por tanto, si se tienen muchísimas relaciones, tiene que ser al coste de que casi todas sean superficiales”, señala otro de los autores del estudio, Ignacio Tamarit, del Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos de la UC3M, que desarrolla su tesis doctoral sobre este tema.

A la hora de iniciar el estudio, realizado con el apoyo del programa de Ayudas a Equipos de Investigación Científica de la Fundación BBVA en el área de Economía y Sociedad Digital, los investigadores partieron de la hipótesis de que las relaciones humanas conllevan distinto nivel de esfuerzo dependiendo de la intensidad emocional y que la capacidad de gestionarlas es limitada. Mediante técnicas estándar de física estadística, calcularon la organización en círculos de amistad y plantearon la idea del régimen invertido (que en comunidades pequeñas con menos relaciones la intensidad de las mismas es mayor). Para comprobarlo, se utilizaron datos de comunidades casi aisladas de inmigrantes – proporcionadas por un antropólogo de la Universidad Autónoma de Barcelona, José Luis Molina – y tras aplicar el modelo teórico encontraron las evidencias que buscaban: “Nuestro modelo explica el surgimiento de la estructura en la organización de las redes personales”, señala otro de los investigadores, José Cuesta, catedrático del departamento de Matemáticas de la UC3M.

Este estudio se enmarca en IBSEN (Bridging the Gap: From Individual Behaviour to the Socio-tEchnical MaN), un proyecto de investigación europeo (FET Open Research and Innovation Action, H2020 Grant Agreement 662725) coordinado por la UC3M que estudia el comportamiento de las personas a nivel individual, sobre todo cuando están conectadas por nuevas tecnologías como los teléfonos móviles o las redes sociales.
julio 31/2018 (dicyt.com)

	Referencia bibliográfica
	Cognitive resource allocation determines the organisation of personal networks. Ignacio Tamarit, José A. Cuesta, Robin I. M. Dunbar y Ángel Sánchez. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 23 de julio de 2018. DOI: Cognitive resource allocation determines the organisation of personal networks

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