Novo estudo é o primeiro a usar física estatística para corroborar a teoria do equilíbrio social da década de 1940

Crédito:Domínio Público CC0

A maioria das pessoas já ouviu a famosa frase “o inimigo do meu inimigo é meu amigo”. Agora, os pesquisadores da Northwestern University usaram a física estatística para confirmar a teoria que fundamenta este famoso axioma. O estudo, “A randomização adequada da rede é fundamental para avaliar o equilíbrio social”, foi publicado na revista Science Advances. .

Na década de 1940, o psicólogo austríaco Fritz Heider introduziu a teoria do equilíbrio social, que explica como os humanos se esforçam inatamente para encontrar harmonia nos seus círculos sociais. De acordo com a teoria, quatro regras – um inimigo de um inimigo é um amigo, um amigo de um amigo é um amigo, um amigo de um inimigo é um inimigo e, finalmente, um inimigo de um amigo é um inimigo – levam a um equilíbrio equilibrado. relacionamentos.

Embora inúmeros estudos tenham tentado confirmar esta teoria utilizando a ciência das redes e a matemática, os seus esforços foram insuficientes, uma vez que as redes se desviam de relações perfeitamente equilibradas. Portanto, a verdadeira questão é se as redes sociais são mais equilibradas do que o esperado de acordo com um modelo de rede adequado.

A maioria dos modelos de rede eram demasiado simplificados para captar plenamente as complexidades das relações humanas que afectam o equilíbrio social, produzindo resultados inconsistentes sobre se os desvios observados das expectativas do modelo de rede estão em linha com a teoria do equilíbrio social.

A equipe da Northwestern, entretanto, integrou com sucesso as duas peças-chave que fazem a estrutura social de Heider funcionar. Na vida real, nem todos se conhecem e algumas pessoas são mais positivas que outras. Os investigadores sabem há muito tempo que cada factor influencia os laços sociais, mas os modelos existentes só podiam ter em conta um factor de cada vez.

Ao incorporar simultaneamente ambas as restrições, o modelo de rede resultante dos investigadores confirmou finalmente a famosa teoria cerca de 80 anos depois de Heider a ter proposto pela primeira vez.

O novo quadro útil poderá ajudar os investigadores a compreender melhor a dinâmica social, incluindo a polarização política e as relações internacionais, bem como qualquer sistema que compreenda uma mistura de interacções positivas e negativas, tais como redes neurais ou combinações de drogas.

“Sempre pensamos que esta intuição social funcionava, mas não sabíamos porque funcionava”, disse István Kovács, da Northwestern, autor sénior do estudo.

"Tudo o que precisávamos era descobrir a matemática. Se você olhar a literatura, há muitos estudos sobre a teoria, mas não há acordo entre eles. Durante décadas, continuamos errando. A razão é porque a vida real é complicada . Percebemos que precisávamos levar em conta as duas restrições simultaneamente:quem sabe quem e que algumas pessoas são mais amigáveis que outras."

“Podemos finalmente concluir que as redes sociais se alinham com as expectativas que se formaram há 80 anos”, acrescentou Bingjie Hao, primeiro autor do estudo. "Nossas descobertas também têm amplas aplicações para uso futuro. Nossa matemática nos permite incorporar restrições nas conexões e preferências de diferentes entidades no sistema. Isso será útil para modelar outros sistemas além das redes sociais."

Kovács é professor assistente de Física e Astronomia no Weinberg College of Arts and Sciences da Northwestern. Hao é pesquisador de pós-doutorado em seu laboratório.

O que é a teoria do equilíbrio social?

Usando grupos de três pessoas, a teoria do equilíbrio social de Heider mantém a suposição de que os humanos lutam por relacionamentos confortáveis e harmoniosos.

Em relacionamentos equilibrados, todas as pessoas gostam umas das outras. Ou, se uma pessoa não gosta de duas pessoas, essas duas são amigas. Existem relacionamentos desequilibrados quando as três pessoas não gostam uma da outra, ou uma pessoa gosta de duas pessoas que não gostam uma da outra, causando ansiedade e tensão.

O estudo de tais sistemas frustrados levou ao Prêmio Nobel de Física de 2021 ao físico teórico italiano Giorgio Parisi, que dividiu o prêmio com os modeladores climáticos Syukuro Manabe e Klaus Hasselmann.

“Parece muito alinhado com a intuição social”, disse Kovács. “Você pode ver como isso levaria a uma polarização extrema, que vemos hoje em termos de polarização política. Se todas as pessoas de quem você gosta também não gostam de todas as pessoas de quem você não gosta, então isso resulta em dois partidos que se odeiam.”

No entanto, tem sido um desafio coletar dados em grande escala onde não apenas amigos, mas também inimigos são listados. Com o surgimento do Big Data no início dos anos 2000, os pesquisadores tentaram ver se esses dados assinados nas redes sociais poderiam confirmar a teoria de Heider. Ao gerar redes para testar as regras de Heider, pessoas individuais servem como nós. As arestas que conectam os nós representam os relacionamentos entre os indivíduos.

Se os nós não forem amigos, então à borda entre eles será atribuído um valor negativo (ou hostil). Se os nós forem amigos, a aresta será marcada com um valor positivo (ou amigável). Nos modelos anteriores, as arestas recebiam valores positivos ou negativos aleatoriamente, sem respeitar ambas as restrições. Nenhum desses estudos capturou com precisão a realidade das redes sociais.

Encontrando o sucesso em restrições

Para explorar o problema, Kovács e Hao recorreram a quatro conjuntos de dados de rede assinados em grande escala, disponíveis publicamente, previamente curados por cientistas sociais, incluindo dados de 1) comentários avaliados por usuários no site de notícias sociais Slashdot; 2) trocas entre parlamentares no plenário da Câmara; 3) interações entre comerciantes de Bitcoin; e 4) análises de produtos do site de avaliação do consumidor Epinions.

Em seu modelo de rede, Kovács e Hao não atribuíram valores negativos ou positivos verdadeiramente aleatórios às arestas. Para que cada interação seja aleatória, cada nó precisaria ter chances iguais de se encontrarem. Na vida real, porém, nem todo mundo conhece todo mundo dentro de uma rede social. Por exemplo, uma pessoa pode nunca encontrar o amigo do seu amigo, que mora do outro lado do mundo.

Para tornar o seu modelo mais realista, Kovács e Hao distribuíram valores positivos ou negativos com base num modelo estatístico que descreve a probabilidade de atribuir sinais positivos ou negativos às interações existentes. Isso manteve os valores aleatórios — mas aleatórios dentro dos limites dados pelas restrições da topologia da rede. Além de sabe-se lá quem, a equipe levou em consideração que algumas pessoas na vida são simplesmente mais amigáveis do que outras. Pessoas amigáveis têm maior probabilidade de ter interações mais positivas – e menos hostis.

Ao introduzir estas duas restrições, o modelo resultante mostrou que as redes sociais de grande escala se alinham consistentemente com a teoria do equilíbrio social de Heider. O modelo também destacou padrões além de três nós. Mostra que a teoria do equilíbrio social se aplica a grafos maiores, que envolvem quatro e possivelmente até mais nós.

“Sabemos agora que é preciso levar em conta estas duas restrições”, disse Kovács. "Sem eles, não é possível criar os mecanismos certos. Parece complicado, mas na verdade é uma matemática bastante simples."

Insights sobre a polarização e além

Kovács e Hao estão atualmente explorando várias direções futuras para este trabalho. Numa direcção potencial, o novo modelo poderia ser utilizado para explorar intervenções destinadas a reduzir a polarização política. Mas os investigadores dizem que o modelo pode ajudar a compreender melhor os sistemas que vão além dos grupos sociais e das ligações entre amigos.

“Poderíamos observar conexões excitatórias e inibitórias entre neurônios no cérebro ou interações que representam diferentes combinações de medicamentos para tratar doenças”, disse Kovács. “O estudo das redes sociais foi um playground ideal para explorar, mas nosso principal interesse é ir além da investigação das interações entre amigos e observar outras redes complexas”.

O código e os dados por trás do artigo, “A randomização adequada da rede é fundamental para avaliar o equilíbrio social”, estão disponíveis no GitHub.

Mais informações: Bingjie Hao et al, A randomização adequada da rede é fundamental para avaliar o equilíbrio social, Science Advances (2024). DOI:10.1126/sciadv.adj0104. www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj0104
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