Las ciencias se enriquecen continuamente con la creación de nuevos métodos, pues hay que admitir que no existe tal cosa como “el método científico”, es decir un método único de aplicación general. Las ciencias particulares, a lo largo de su historia, han creado y desarrollado sus propios métodos, derivados de –y ajustados a- la naturaleza de sus objetos de estudio específicos. Es verdad que, en ocasiones, los métodos empleados en alguna de las ciencias encuentran luego aplicación en otras disciplinas, con la condición de ser debidamente adaptados. Ha sido la matemática –por su carácter tan general y abstracto- la ciencia que ha generado métodos universales, esto es que se pueden aplicar a casi cualquier fenómeno: en otras palabras, mediante las matemáticas y su metodología pueden modelarse diversos aspectos de los objetos investigados independientemente de su naturaleza (física, biológica, social o psicológica), enriqueciendo así la investigación científica.
Entonces, no resulta sorprendente que una rama de las matemáticas surgida hace mucho tiempo, conocida como “teoría de grafos”, considerada como un área eminentemente abstracta haya encontrado una multitud de aplicaciones en diversas ciencias. En particular se aplica al análisis de redes de todo tipo, en especial, de las redes sociales.
Podemos imaginar una red social como un conjunto de “agentes” (individuos, instituciones, empresas…) entre quienes se establece algún tipo de relación (de amistad, de negocios, de intercambio de información, etcétera). En un grafo –o gráfica- los agentes son representados por puntos, y la relación que guardan entre sí por líneas que unen los puntos cuando entre los agentes, representados por estos puntos, existe la relación. Los puntos en el grafo son llamados “nodos” y las líneas que unen los nodos se denominan “arcos”.
Por ejemplo si en un grupo de cuatro personas (A,B,C Y D), sucede que B,C y D son amigos entre sí, pero A lo es solamente de B, esa relación puede representarse como en el grafo de la Figura 1.
Una vez comprendidos los elementos básicos de la teoría de grafos, es posible aplicar ésta al estudio de fenómenos de gran complejidad, como sería el caso de las redes sociales que se establecen entre integrantes del crimen organizado, el poder público y el sector empresarial, situación por demás conocida pero poco analizada desde la perspectiva de las redes sociales.
Este tipo de análisis es precisamente el que han aplicado un equipo de investigadores bajo la coordinación de Luis Jorge Garay Salamanca y Eduardo Salcedo-Albarán, cuya metodología y resultados se presentan en el libro: Narcotráfico, corrupción y Estados. Cómo las redes ilícitas han reconfigurado las instituciones en Colombia, Guatemala y México (Ed. Debate, 2012).
Me ha llamado la atención este estudio, no solamente por los resultados que arroja respecto al tema central, sino porque constituye un modelo de cómo puede aplicarse el análisis de redes sociales al estudio de fenómenos complejos, de tal forma que, siguiendo paso a paso la manera en que estos investigadores desarrollan su análisis, no es nada difícil aplicarlo a otros problemas. Aunque, en el contexto de su investigación, los autores se han visto en la necesidad de extender el método, añadiendo procedimientos de lo que ellos llaman “análisis de redes sociales para el diagnóstico institucional”.
Para vislumbrar el valor de este tipo de métodos, me remito a lo que los propios autores expresan: “En el presente libro se aplican algunos procedimientos del análisis de redes sociales para modelar e ilustrar el intrincado mundo de las relaciones que establecen criminales, servidores públicos, agentes en el sector privado y líderes políticos. Lo anterior permite evidenciar un conjunto de reglas de juego y de individuos/agentes sociales ‘grises’ que facilitan una hibridación entre lo legal y lo ilegal para avanzar en la realización de intereses socialmente ilegítimos e incluso abiertamente criminales…se aplican algoritmos de gráficas para visualizar de distintas maneras cada red ilícita, se calculan dos indicadores de centralidad para identificar a los individuos/agentes sociales más importantes de cada red ilícita, se calculan dos indicadores de centralidad para identificar a los individuos/agentes sociales más importantes de cada red en términos de concentración de relaciones sociales y arbitraje de información, se analiza la direccionalidad de las relaciones establecidas entre agentes sociales, …estos procedimientos se complementan con otros de índole cualitativa para entender las causas y las consecuencias asociadas con cada red, por ejemplo, su alcance e impacto en instituciones del Estado.”
Con este fin los autores introducen conceptos como el de “Captura del Estado” y “Reconfiguración Cooptada del Estado” que les permiten establecer con mucha claridad las conclusiones de sus estudios. Se investigaron los casos de Guatemala, Colombia y México.
Más que los resultados y conclusiones alcanzadas en este estudio, a mí me interesa destacar el empleo del análisis de redes sociales como un potente método de investigación. Por lo que, a guisa de ejemplo, me remito a lo reportado en el libro citado en el caso de Soledad, un importante municipio de la costa atlántica de Guatemala.
A partir del análisis realizado, basado en información proveniente de documentos judiciales, reportes policiacos, notas de prensa y entrevistas realizadas a personajes relacionados con los hechos, los investigadores construyeron el grafo mostrado en la Figura 2. Esta gráfica –cuya complejidad es evidente- descubre, tras calcular lo que se llama el indicador de centralidad directa, que el nodo/agente con la mayor cantidad de relaciones sociales establecidas (el nodo al centro del grafo) es un funcionario público, específicamente la alcaldesa del municipio de Soledad. Pueden distinguirse otros tres nodos con alto grado de centralidad, los más cercanos al centro pero con relación también con los nodos periféricos, que representan a personajes del crimen organizado, funcionarios públicos y empresarios.
Mediante algoritmos computacionales, el grafo puede ser analizado desde distintas perspectivas y, por ejemplo, determinar también si la red es estable, si tiene sub redes y quienes la integran y como se enlazan con la red principal, que nodo/agente es el mayor mediador de información, es decir quien es el principal enlace entre la mayor parte de los agentes en la red y, por tanto, goza de mayor influencia entre éstos.
En fin, la metodología de análisis de redes sociales permite “desmenuzar” las relaciones establecidas entre los agentes y determinar diversas propiedades de la misma. La metodología es novedosa y debería ser de interés sobre todo para los estudiosos de las ciencias sociales. Se me ocurre que, por ejemplo, podría aplicarse para analizar las relaciones de poder, formales e informales, que se dan en una comunidad o institución determinada, y descubrir si el poder se concentra o se distribuye, cuál o cuáles son los nodos/agentes más importantes en la toma de decisiones, etcétera.
Aunque hay que concluir con una precisión de los propios autores: “El presente análisis no se fundamenta en una muestra significativa, estadísticamente representativa, sino en el análisis de caso ampliado. La metodología cualitativa que se aplicó consiste en el análisis ampliado de casos particulares que como tales, carecen del significado estadístico necesario para formular inferencias inductivas con grados de confianza verificables…El método de caso ampliado, usualmente asociado a procesos de ciencia reflexiva aplicados a la observación participativa en etnografía, consiste en extraer lo general de lo único, moverse de lo micro a lo macro, y conectar el presente al pasado en anticipación del futuro, todo a partir de teoría pre-existente.”