Magdalena Day

Redes, efectos de cascada y el apagón masivo en Argentina


Bueno, pasaron dos meses del apagón masivo en Argentina y aunque pensé lo que comparto acá ese día estaba muy cansada y en modo phd fuerte como para ponerme a bloguear (sepan entender ;). Por suerte los argentinos pudimos tener el asado familiar correspondiente. Pero me acordé inmediatamente sobre el ejemplo con el que empieza Lászlo Barabási en su intro sobre network science. Y sobre la complejidad y la ciencia de las redes

Como decía, mi libido doctoral estaba en otra. Pero en dos meses ni una nota a científicos o expertos sobre complejidad, redes, etc. sobre el apagón. ¿WTF?

Lászlo Barabási es un físico húngaro, uno de los más conocidos en ese campo de lo que se denomina «network science» (este post sobre ciencia de las redes lo escribí en 2015 con el ejemplo de Six Degrees of Separation/Kevin Bacon) y empieza su artículo más conocido dando el ejemplo de un apagón en Estados Unidos hace 15 años. Se refiere al denominado «efecto de cascada» en sistemas complejos. .Algo que vemos todos los días, desde el router de nuestra casa, el sistema eléctrico y el financiero-económico.

The 2003 blackout is a typical example of a cascading failure. When a network acts as a transportation system, a local failure shifts loads to other nodes. If the extra load is negligible, the system can seamlessly absorb it, and the failure goes unnoticed. If, however, the extra load is too much for the neighboring nodes, they will too tip and redistribute the load to their neighbors. In no time, we are faced with a cascading event, whose mag- nitude depends on the position and the capacity of the nodes that failed initially.

Cascading failures have been observed in many complex systems. They take place on the Internet, when traffic is rerouted to bypass malfunction- ing routers. This routine operation can occasionally create denial of service attacks, which make fully functional routers unavailable by overwhelming them with traffic. We witness cascading events in financial systems, like in 1997, when the International Monetary Fund pressured the central banks of several Pacific nations to limit their credit, which defaulted multiple corporations, eventually resulting in stock market crashes worldwide. The 2009-2011 financial meltdown is often seen as a classic example of a cas- cading failure, the US credit crisis paralyzing the economy of the globe, leaving behind scores of failed banks, corporations, and even bankrupt states. Cascading failures can be also induced artificially. An example is the worldwide effort to dry up the money supply of terrorist organizations, aimed at crippling their ability to function. Similarly, cancer researchers aim to induce cascading failures in our cells to kill cancer cells.

En síntesis: estamos y está todo tan conectado que eso hace mil veces más vulnerables nuestras vidas, economías, países. No hace falta que explique mucho más si vivís en Argentina. De hecho Barabási pone de ejemplos «efectos de cascada» en sistemas financieros, al Fondo Monetario Internacional, y quiebras en empresas, entre otras. Pueden inducirse efectos de cascada hasta en el sistema inmunológico para sanar células vinculadas al cáncer.

Entonces, lo que aparentemente pasó si nos guiamos por estos análisis es que una fuente (nodo) de la red de energía colapsó e hizo que toda la red colapsara. Algo falló en el sistema/red para que viera esa falla y activara otro «nodo» para que continuara con la demanda de energía.

Después de unos años leyendo a algunos de los referentes de la ciencia de las redes (Barabási, Strogatz, Watts), la complejidad es central en ese tema. Mucha gente habla de complejidad para decir que vivimos en un mundo caótico e impredecible. Pero eso no quita que haya manera de entender cómo se relacionan los componentes de un sistema, o de en este caso, una red. Es a lo que se dedican estos señores, estudian los comportamientos DE las redes, y EN las redes. Por eso tratan de entender por qué se propaga una noticia falsa en redes sociales, por qué un virus en Africa, y lo que se intenta en términos de una ciencia con impronta probabilística es no sólo entender los comportamientos de actores, sino predecir y controlar.

Es muy interesante, y lo que lo hace más interesante es que es un campo interdisciplinar: con gente proveniente de la física, las ciencias de la computación, la sociología, la estadística, etc.

Quizás de para que empiecen a llamar a más expertos en complejidad que economistas a los programas de TV en estos meses.

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