(#22). COMPLEJIDAD DE LOS FENÓMENOS SOCIALES Análisis de las características de los sistemas complejos y su relación con el estudio de los fenómenos sociales en los que el marketing se desarrolla como disciplina

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Todos hemos escuchado alguna vez que vivimos en un mundo “complejo”. Pero, ¿qué significa exactamente ese término cuando hablamos de fenómenos sociales? La complejidad rige el comportamiento de la naturaleza y también de las relaciones en la sociedad, por tanto, es muy recomendable adoptar una visión sistémica acerca de cualquier fenómeno que nos rodea, con el fin de tener la capacidad de entender y manejar esa complejidad.

En este post vamos a comentar algunos aspectos esenciales de los sistemas complejos, con el objetivo de que comprendamos que la economía, la psicología o el marketing  también  caben en ese gran saco de caos, no linealidad, incertidumbre o interconexión característico de los sistemas físicos y biológicos. Pondremos especial atención al ámbito del marketing donde, como se desprenderá de la interpretación de este artículo, la complejidad es especialmente relevante. Esto nos hará replantearnos algunas cuestiones relativas a la generación de conocimiento y toma de decisiones.

Pensamiento sistémico
La complejidad de los fenómenos sociales se refleja a través del pensamiento sistémico, que es la capacidad de ver el mundo como un sistema complejo, donde todo está conectado con todo, y donde el todo es más que la suma de las partes.
 
Un sistema es un conjunto de elementos que interaccionan entre sí con un objetivo común. Un motor de un coche, un bosque, el cuerpo humano o un equipo de baloncesto son ejemplos de sistemas.

La complejidad dinámica surge porque los sistemas tienen unas características importantes (Sterman, 2001):
 

  • Los sistemas cambian constantemente.
     
  • Los agentes (variables y constantes) en un sistema interactúan considerablemente unos con otros y con el mundo natural, y todo conecta con todo.
     
  • El fuerte vínculo entre los actores hace que nuestras acciones se retroalimenten ellas mismas (feedback).
     
  • Hay relaciones no lineales, donde los efectos no suelen ser proporcionales a la causa.
     
  • El sistema es históricamente dependiente, es decir, comportamientos pasados influyen.
     
  • La dinámica de los sistemas surge espontáneamente de su estructura interna. A menudo, pequeñas perturbaciones aleatorias son amplificadas y moldeadas por la retroalimentación, generando un patrón de comportamiento en el tiempo y en el espacio.
     
  • La capacidad y el comportamiento de los agentes en un sistema complejo cambia a lo largo del tiempo. La evolución conduce a la selección y proliferación de algunos agentes, mientras otros se extinguen.
     
  • El retraso en los canales de realimentación indica a largo plazo la reacción de un sistema a una intervención, a menudo diferente de las respuestas a corto plazo
     
  • La causa y el efecto están distanciados en el tiempo y en el espacio. Tendemos a buscar las causas próximas a los sucesos que tratamos de explicar

He aquí, los rasgos de un sistema complejo aplicados a un problema de marketing (Martínez & Martínez, 2009):
 

  • Cambio constante: Las actitudes y el comportamiento de los agentes en un sistema complejo cambian en el tiempo.
     
  • Unión y retroalimentación: Las actitudes y comportamientos pasados afectan al presente, y el presente afecta al futuro. Las actitudes y los comportamientos son variables endógenas en las que existe la retroalimentación.
     
  • Las relaciones entre los elementos son casi siempre no lineales y hay asimetría entre las actitudes y comportamientos de los clientes.
     
  • Dependiente de la historia: Un fallo en el servicio con un consumidor puede que lo haga cambiar de marca y no volver a comprarla jamás.
     
  • Una pequeña y negativa perturbación (como un rumor negativo sobre un producto o información perjudicial de una empresa) puede ser mayor debido a la realimentación, generando a priori un comportamiento colectivo inesperado (boicotear la empresa o defenderla). El comportamiento global emerge de los vínculos entre los elementos individuales.
     
  • Aprendizaje y adaptación: Los consumidores aprenden de la experiencia y cambian sus expectativas de consumo. Los efectos psicológicos, como contraste y asimilación dependen del tipo de consumidor y de la situación.
     
  • Retardos temporales: Hay diferentes tiempos de demora para causas similares. Una inversión similar realizada por 2 empresas para mejorar la actitud del cliente hacia la marca (ejemplo: adoptar un sistema de calidad) puede tener efectos diferentes dependiendo de la reputación de cada empresa.
     
  • Comportamientos contra-intuitivos: En muchos mercados competitivos, los consumidores satisfechos no son leales. Algunos programas de lealtad de marca deberían centrarse en crear monopolios en la mente del consumidor, en vez de mejorar la satisfacción del consumidor

Esta complejidad ocasiona dificultades en el desarrollo de la ciencia del marketing; Una muestra de la complejidad que subyace a la formación de las actitudes de las personas sobre los productos la tenemos en el fenómeno conocido como word of mouth (comunicación boca-oído). Como explicanRanaweera & Jayawardhena (2014), esas interacciones sociales entre los consumidores son relevantes a la hora de formar la opinión sobre un producto o marca, y pueden cambiar las propias opiniones personales.

El mundo, la vida…prácticamente todo es no lineal
La no linealidad es una característica de los sistemas complejos, de la vida, del mundo en sí mismo. Por ejemplo, según Lara, Salinero & Del Coso (2014), la relación entre el tiempo empleado en finalizar un maratón y la edad del deportista tiene forma de U. El trabajo muestra la peculiaridad de que un atleta a los 18 años tarda un tiempo similar en completar el maratón que un participante de 55 a 60 años. Para llevar a cabo su investigación, los científicos elaboraron una base de datos con los tiempos de más de 45000 corredores que participaron en el maratón de Nueva York en las ediciones de 2010 y 2011.
 


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Taleb (2012) habla de los fenómenos no lineales cuando se refiere a los eventos llamados “Cisne negro”, que rompen con lo establecido y producen cambios inesperados (ej. una guerra, un terremoto, un accidente aéreo, un crack bursátil, etc.). Otros ejemplos los recoge Silver (2012), como el efecto de la imprenta sobre la impresión de libros y diseminación del conocimiento, o la máquina de vapor sobre el crecimiento económico.

Sin llegar, a los extremos de esos eventos tan extraordinarios, usualmente los efectos no lineales se producen continuamente en marketing. Por ejemplo, Chung, Derdenger & Srinivasan (2013) cuantificaron el valor de la firma de Tiger Woods por Nike en términos de ventas de pelotas de golf de la marca de Oregón. Así, Nike vendió aproximadamente 1416000 pelotas de golf más cada mes desde que Woods estaba bajo su amparo. Desde 2000 a 2010 Nike consiguió un beneficio adicional de 103 millones de dólares proveniente de 9.9 millones en ventas de pelotas de golf. Esto habría hecho que Nike recuperara alrededor de un 57% de los 181 millones de dólares invertidos en Woods en su contrato de apadrinamiento con sólo la venta de pelotas de golf. No obstante, tras las infidelidades de Woods, y su escarnio público a finales de 2009, se produjo un descenso en los beneficios de pelotas de golf Nike vendidas de unos 1.4 millones de dólares en los cuatro meses posteriores al escándalo. Los siguientes gráficos reflejan claramente esas formas no lineales, en cuanto a ventas y cuota de mercado.

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Otro ejemplo de una temática similar lo tenemos en la evolución temporal de las ventas de Gatorade entre 2006 y 2008, incluyendo cuando la tenista María Sharapova firmó por la marca de bebidas para deportistas (Elberse & Verleun, 2012).  Como se puede apreciar, la curva es no lineal porque las ventas dependen fuertemente de la época del año, un factor que es mucho más importante que el que, en este caso, una estrella mediática fiche por la marca.
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Otro ejemplo interesante a este respecto es el de la marca de calzado Hush Puppies. Como indicaGladwell (2002), tenía unas ventas muy escasas en 1994, hasta el punto de que el propietario de la marca  pensaba eliminar progresivamente esos zapatos, y de pronto, empezó a ser utilizado por ciertos jóvenes en Manhattan, y luego posteriormente varios diseñadores comenzaron a incluirlas en sus colecciones. Es un ejemplo de cómo se transformó no linealmente de ser una marca desterrada a convertirse en la última moda. De 30000 pares de zapatos vendidos en 1994 se pasó a 430000 en 1995.

Las tesis de Gladwell
Gladwell (2002) identifica la Ley de los Pocos, Lo Pegadizo, y el Poder del Contexto, como claves en esa diseminación. La idea de los “Conectores” es central en la tesis de Gladwell. De hecho, el autor enfatiza en la importancia de éstos, los cuales pueden ser más o menos relevantes en función de su experiencia y capacidad de persuasión. Por ello, habla de los “Mavens”, o expertos conectores influyentes en los artículos de consumo. La clave para diseminar un “virus” social es  encontrar esos conectores adecuados. Gladwell comenta también del poder de “Lo pegadizo”, y pone el ejemplo de Marlboro, y su eslogan en 1954 “Winston tastes good like as cigarrote should” Ese incorrecto uso de “like” en lugar de “as”, era algo deliberado para provocar la atención y la atracción de los consumidores. Esa catchprhasetodavía es un latigillo entre los habitantes de Estados Unidos. 

Además, subraya el ejemplo del asesinato de una mujer en Nueva York, en 1964, Kity Genovese, que fue asediada por un delincuente durante una hora y media en la calle y brutalmente matada con 38 testigos. Ninguno de los cuales hizo nada por evitarlo, ni siquiera llamar a la policía. Posteriores experimentos han demostrado que esta mujer hubiera tenido más probabilidad de salvarse si hubiese sido vista por menos gente, ya que la responsabilidad de la gente se diluye en el grupo al pensar que algún otro había llamado a la policía, o que si nadie lo hace es porque no hay ningún problema aparente.

Habla, asimismo, de cómo se gestó y desarrolló Barrio Sésamo (cuando se refiere a la importancia de “lo pegadizo”). Psicólogos y sociólogos se encargaron de desarrollar el programa e hicieron diversos experimentos con niños para ver cuál era la mejor forma de diseñar el producto. Uno de los hallazgos más importantes fue desterrar la idea de los psicólogos sociales de que no se debía mezclar ficción y realidad. Cuando eso se hizo, los niños tuvieron una mayor atracción.

Comenta, asimismo, el estudio del profesor Zimbardo donde hizo como una especie de role-playing en una prisión ficticia. Aquellos que actuaban como guardianes empezaron a tener comportamientos muy violentos y se hubo de suspender el experimento. Es una muestra del Poder del Contexto.

Cuenta también el caso de Airwalk, una empresa dedicada a producir zapatillas para un pequeño segmento de consumidores: los skaters. Esta empresa quería expandirse y crecer, y para ello contrató a un publicista que era anteriormente ejecutivo de Converse. Este publicista contactó con varios jóvenescools de todo el país y periódicamente iba hablando con ellos sobre lo que llevaban puesto, sobre las últimas tendencias. Estos jóvenes actuaban como innovadores en el proceso de difusión de nuevas tendencias, y entonces este publicista realizaba campañas puntuales reflejando las tendencias de las que hablaban esos chicos. Ejemplos, como la preocupación por el Tíbet, James Bond, etc., es decir, cosas que se estaban poniendo de moda. Las ventas de Airwalk en mitad de los 90 se multiplicaron en relación a las que tenían unos años antes, la marca consiguió entrar en el segmento del surf, las bicicletas, etc., con una imagen de “alternativo”,  y de marca no dirigida a las grandes masas. Llegó a estar tercera en ventas por detrás de Nike y Adidas

Hormesis
La base de muchos fenómenos no lineales está relacionada con la hormesis, el efecto del estrés, los estímulos pequeños y los efectos de acumulación. En toxicología, la hormesis (del griego ὁρμάω “estimular”) es un fenómeno de respuesta a dosis caracterizado por una estimulación por dosis bajas y una inhibición para dosis altas, que resulta en una curva de respuesta a nuevas dosis en forma de J o de U invertida. Un contaminante o toxina que produzcan el efecto de hormesis tiene, pues, a bajas dosis el efecto contrario al que tiene en dosis más elevadas. Al parecer la hormesis es una característica de incontables medicinas: con las dosis recomendadas por los médicos tienen un efecto curativo, pero en caso de sobredosis se dan efectos dañinos para la salud.

También lo contrario puede ser cierto: la mayoría de los opiáceos tienen en grandes dosis un efecto analgésico, pero dosis muy pequeñas presentan efectos negativos. En el caso de vitaminas y oligoelementos, las dosis pequeñas no sólo son positivas, sino esenciales para la salud, mientras que grandes dosis son también peligrosas para la salud. Para los antibióticos está ampliamente aceptado que las dosis bajas no son recomendables precisamente porque pueden ser beneficiosas para las bacterias atacadas. Siempre se ha de acabar el tratamiento indicado por el médico incluso después de haber remitido la infección.

El principio de funcionamiento de la hormesis no siempre está claro. A menudo se consideran dos efectos completamente contrarios que funcionan en paralelo: un efecto positivo que ya se presenta en dosis muy pequeñas, y un efecto negativo que sólo aparece con las dosis más grandes; en el caso de dosis grandes, el efecto positivo es eclipsado por el efecto negativo (www.wikipedia.org). Este concepto de hormesis lo utiliza Taleb (2012) para ilustrar cómo funciona el rendimiento en deporte, cómo las dosis bajas de entrenamiento producen rápida adaptación y no mejoran, mientras que las muy altas producen sobreentrenamiento y bournout. Por tanto, hay que ciclar el entrenamiento con estrés, descanso y supercompensación. De este modo, Taleb (2012) justifica que no es bueno que al organismo se le de una constante dosis de alimento, ya que si se evita el estrés se vive menos. Hay que pasar hambre de vez en cuando para vivir más. Taleb (2012), habla de los estresantes y del mecanismo de la sobrecompensación, y como los caballos buenos suelen perder ante malos y ganar a mejores que ellos, por el estrés que supone la motivación de competir ante mejores que tú. Y habla de que es mejor ir al gimnasio después de un día duro para estresar el cuerpo un poco más y así que aparezca la sobrecompensación. En cuanto a los estresantes, pone interesantes ejemplos como el de las mujeres que llevan su carga en la cabeza y cómo esto fortalece los huesos mucho más que cualquier medicina.

En marketing tenemos muchos fenómenos de hormesis. Por ejemplo, el referido a la relación entre la efectividad de la apelación al miedo en publicidad y su intensidad. El miedo aterroriza a la gente y puede llegar a hacerle cambiar su comportamiento. En psicología de la salud, por ejemplo, el miedo es usado para realizar campañas de prevención y concienciar a los ciudadanos (ver Gallopell-Morvan et al., 2011). Sin embargo, no están claros los efectos que producen este tipo de estrategias. Witte & Allen (2000)realizaron un metanálisis  descubriendo que la efectividad se incrementa cuanto mayor es la apelación al miedo. No obstante, otros estudios como los de Gallopel-Morvan et al. (2011) o Rossiter & Bellman (2005) sugieren que cuando el miedo es muy explícito la reacción es contraria a lo esperado, aparecen reacciones individuales de ansiedad, siendo los individuos más ansiosos los que reaccionan de forma más negativa. Por consiguiente, la credibilidad es fundamental para poder mejorar la probabilidad de que el mensaje enviado con la campaña sea aceptada. Goldstein, Martin & Cialdini (2010), por su parte, argumentan que la apelación al miedo suele funcionar pero sólo cuando hay instrucciones claras sobre qué actuación tiene que hacer el consumidor para paliar ese posible riesgo. De este modo, es probable que la relación entre la efectividad publicitaria y la intensidad de apelación al medio siga una curva de este tipo, que es una curva típica de hormesis:

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Histéresis
La histéresis es un conocido fenómeno físico en el que un material ferromagnético es imantado ante la presencia de un campo magnético de intensidad H. La inducción magnética B sólo empieza a crecer a partir de un determinado valor de H. Cuando el material se acerca a la saturación existen rendimientos decrecientes, por lo que incrementos muy grandes de H apenas producen efectos en B. Sin embargo, cuando el campo magnético se elimina, el material no se desmagnetiza, existe un magnetismo residual que se mantiene aunque la fuente generadora del campo magnético ya no esté (punto “b” de la figura mostrada debajo). Para que B vuelva a cero hay que desmagnetizar el material aplicando un campo en sentido opuesto, por ejemplo, aunque también se pueden emplear otros procedimientos.

Este fenómeno es comentado ampliamente en la investigación de Hanssens & Ouyang (2001) en el ámbito del marketing. La histéresis por tanto, nos hace pensar que realmente muchos fenómenos se rigen por este principio. Por ejemplo, sería plausible pensar que la relación entre la intensidad de acciones publicitarias y su efectividad podría ser modelada por el cuadrante superior derecho del gráfico mostrado debajo, donde se produce un efecto de saturación a partir de cierta intensidad, y donde cuando esa publicidad desaparece queda un residuo en la mente del consumidor que puede permanecer casi indefinidamente. La histéresis es una de las grandes oportunidades de investigación en marketing, y cuestiona muchísimo todos los modelos que pretenden relacionar la publicidad o cualquier otra inversión en comunicación de marketing y las ventas de la empresa.

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Efectos acumulativos
En relación a los efectos acumulativos, Aguado et al. (2013) por ejemplo, muestran que la administración prolongada de pequeñas concentraciones de mercurio es capaz de cambiar la estructura de las arterias. Según su investigación, la exposición a bajas dosis de mercurio aumenta los niveles de una proteína inflamatoria —la ciclooxigenasa-2 (COX-2)— y de una proteína productora de estrés oxidativo —la NADPH Oxidasa -, que pueden producir cambios en la morfología y en el número de células musculares lisas. El mercurio, de esta forma, y a largo plazo, podría ser un factor de riesgo ambiental para la enfermedad cardiovascular produciendo hipertensión, enfermedad coronaria, disfunción renal, aterosclerosis e infarto de miocardio.

Otro ejemplo de efectos acumulativos es el mostrado por The Interact Consortium (2013), quienes revelan que por cada 336 ml diarios de refresco azucarado, aproximadamente una lata, aumenta hasta un 22% el riesgo de padecer diabetes de tipo 2. Asimismo, Catalina-Romero et al. (2013) muestra que el estrés laboral se relaciona con un aumento de grasas en la sangre. Se asocia esta situación con la dislipidemia, una condición patológica que altera las concentraciones de lípidos y lipoproteínas en la sangre, lo que incrementa el riesgo de enfermedades cardiovasculares. Arrebola et al. (2014) encuentran que el contaminante PCB-153, y que se prohibió en España en los 80 todavía está presente en muchos alimentos ricos en grasas (especialmente en pez espada, atún y salmón) y afecta a largo plazo a la probabilidad de padecer cáncer en hombres.

El organismo reacciona al estrés de manera positiva, ya que crea las llamadas proteínas de estrés que hacen que las células se fortalezcan ante sucesivas exposiciones. El problema viene cuando el estrés es continuo, entonces esos efectos positivos empiezan a desvanecerse hasta convertirse en negativos. Dicho de otro modo, exponer el cuerpo ante situaciones de estrés puntuales lo fortalece, mientras que a situaciones permanentes lo deprime (Blank, 2014).

En marketing los efectos acumulativos también están presentes. De este modo, y como simple ejemplo, podríamos decir que cuando una persona se compra un coche a la edad de 30 años, esa decisión estará parcialmente basada en la acumulación de impactos de comunicación de marketing desde que era niño. Por tanto, ¿cómo influye la publicidad en las ventas de una marca? Es una pregunta tremendamente difícil de responder debido a los efectos a muy largo plazo que puede llegar a tener.

Comportamientos contraintuitivos
Los sistemas complejos también se caracterizan porque a veces tienen comportamientos contraintuitivos. Por ejemplo, se realizó un experimento en Drachten, una pequeña ciudad holandesa en la que se quitaron todas las señales de tráfico y se redujeron los siniestros (Taleb, 2012). Esto indica que a veces, una intervención realizada sobre un sistema, tiene efectos que desafían la intuición.
 
La interpretación de las estadísticas siempre se tiene que hacer con cautela, y hay que considerar que para estudiar un fenómeno y dar respuesta a algún problema las variables que influyen son casi innumerables. Muchas de esas variables probablemente no tendrán ningún efecto importante, pero hay otras que si se omiten del análisis sí. Por ejemplo, la polución del aire causa más mortalidad y enfermedades que fumar pasivamente, los accidentes de tráfico o la obesidad (Janke, 2014), siendo los niños especialmente vulnerables. Sin embargo si se analiza la correlación entre las entradas hospitalarias de niños con el nivel de polución del aire en una ciudad se puede llevar a una conclusión equivocada, ya que en muchas ciudades hay alertas que indican cuándo el aire está más contaminado, y eso hace que algunos niños se queden en casa y no salgan a la calle, lo que lleva a su vez a menor entradas hospitalarias. El no considerar esa variables desvirtúa y aminora la asociación entre polución del aire y efectos en la salud.
 
Causas y efectos distantes en el tiempo
Los sistemas complejos se caracterizan por ser históricamente dependientes, pudiendo haber mucha distancia entre el efecto y la causa que lo originó. Por ejemplo, es sobradamente conocido en medicina que la exposición del feto durante el embarazo a diferentes tóxicos repercute en su salud en el futuro (www.pehsu.org). Pero también hay efectos positivos. Así, Santos Concejero et al. (2014) demuestran que los atletas kenianos tienen un mejor rendimiento en pruebas de fondo porque tienen una mejor oxigenación cerebral en el lóbulo prefrontal, debido a  la exposición prenatal a la altitud y los altos niveles de actividad física durante la niñez.
 
Otro tipo de retrasos temporales los tenemos en el llamado gap traslacional (Taleb, 2012), que es la diferencia en tiempo entre un descubrimiento formal y su primera implementación. Por ejemplo, un gap de dos siglos entre el descubrimiento de los gérmenes y la aceptación de éstos como causa de enfermedad, 30 años entre la teoría  de la putrefacción de los gérmenes y el desarrollo de la antisepsia, y un retraso de 60 años entre la antisepsia y la terapia con medicinas. Esto nos indica que ciertos descubrimientos científicos no cambian inmediatamente la forma de proceder de la sociedad, ni mucho menos. Blank (2014), nos muestra varios ejemplos a lo largo de la historia de este hecho:

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Caos
Otro concepto importante que los profesionales del marketing deben conocer es la relevancia de los procesos caóticos y su relación con la predicción en marketing. La teoría del caos estudia los fenómenos no lineales. Concretamente, el caos es un proceso dinámico no lineal donde eventos aparentemente aleatorios son en realidad predecibles a través de unas simples ecuaciones deterministas. De esta forma, un fenómeno que parece localmente impredecible puede además ser globalmente estable, exhibir límites claros y ser muy sensible a las condiciones iniciales. En este tipo de fenómenos, pequeñas diferencias en los estados iniciales producen grandes diferencias en los estados finales o a través del tiempo (lo que se conoce como Efecto Mariposa).
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El siguiente es una muestra muy simple de cómo funciona el comportamiento caótico xt+1=rxt(1- xt),donde xt es un número entre 0 y 1 y representa la población en el año t como máximo porcentaje que soporta el hábitat, r es un número positivo y representa un ratio combinado entre la reproducción y la muerte, que puede estar entre 0 y 4.

Se puede articular una simple simulación en una página de Excel. Vemos como el sistema es muy sensible a las condiciones iniciales (valores de x), por lo que pequeños cambios en esos valores propiciarán resultados muy diferentes en el tiempo. El sistema tiene un comportamiento caótico sólo para ciertos niveles de r. A pesar de la imposibilidad de predecir con exactitud el estado futuro de esos sistemas, tienden a evolucionar dentro de una zona muy concreta del espacio de fases, situando una especie de pseudocentro de gravedad de los comportamientos posibles. El estado de un sistema dinámico es un sumario de todas sus propiedades en un momento del tiempo, y un proceso es una secuencia de estados cuya sucesión está gobernada por la ecuación dinámica. El espacio de fase es la colección de todos los estados que un sistema puede desarrollar. La teoría del caos (una de las aportaciones científicas más notables del siglo XX) nos ayuda a comprender cómo, por ejemplo, dos empresas que realizan la misma estrategia de marketing, invierten la misma suma de dinero y compiten con un producto casi idéntico, pueden llegar a obtener resultados totalmente dispares, ya que las condiciones iniciales nunca son idénticas.

Mundo pequeño e interconectado
En 1967, el psicólogo Stanley Milgram mandó cientos de cartas a gente en Nebraska pidiéndoles que le hicieran llegar un envío a un corredor de bolsa de Boston. La idea era que cada una de esas personas le mandara el envío al conocido que más posibilidades tuviera de acercarse al objetivo final. Milgram descubrió que los envíos que llegaban correctamente a su destino tenían una media de seis personas en la red, acuñando la clásica frase “seis grados de separación” (aunque parece ser que hay controversia sobre la originalidad de la misma). Aunque este experimento tuvo limitaciones y fue criticado en muchos sentidos (hubo envíos que nunca llegaron a su destinatario final), los científicos han aprendido recientemente que otras redes exhiben esta propiedad de “pequeño mundo”. Por ejemplo, en internet, que contiene más de tres billones de páginas, las webs están típicamente a 19 clics unas de otras.

Una red es una colección de nodos en un sistema y sus interconexiones. Esos nodos pueden ser empresas, departamentos, personas o roles, máquinas o nodos de conocimiento (conceptos destacados que sirven como hipervínculos) (Iacobucci, 1998).

Gladwell (2002) explica que los experimentos de Milgram inspiraron un juego, el cual consistía en unir a Kevin Bacon con otros actores. El programador informático Brett Tjaden creó una técnica para analizar todas las uniones entre actores. Kevin Bacon no fue el primero de la lista (hubo al menos 3 grados de separación) pero Rod Steiger (no sobrepasaba los 2 grados de separación).
 
El poeta británico John Donne, por su parte, escribió: “Ningún hombre es una isla, entero en sí mismo; todo hombre es un pedazo de algo, una parte de tierra firme. Si el mar se llevara un trozo, Europa perdería un Promontorio, como si se llevaran la casa de tus amigos o la tuya propia: la muerte de cualquier hombre me disminuye, porque soy parte de la Humanidad, y por eso nunca procures saber por quién doblan las campanas; doblan por ti”.

Por tanto, John Donne, en el siglo XVI ya hablaba de esa conexión entre todos, algo que también defendió el filósofo, matemático y político Gottfried Wilhelm von Leibniz en el siglo XVII.

¿Impredecibilidad?…Sobre todo incertidumbre
No se puede confiar en ninguna ley para hacer predicciones sobre sucesos futuros  ¿Qué ocurrirá si tomo una decisión específica? No se tiene ninguna certeza sobre lo que realmente ocurrirá. Taleb (2012) discute los sistemas complejos y sus interdependencias, y como hablar de causalidad en esos contextos (zoología, economía, etc.) es casi imposible. Sostiene que la predictibilidad de eventos específicos es muy difícil, es lo que llama causal opacity. No se puede aislar la causalidad en un sistema complejo, y pone el ejemplo de una investigación que demostró que es también la pérdida de densidad en los huesos lo que causa la vejez y no únicamente a la inversa como se creía anteriormente.

En marketing no se pueden hacer predicciones exactas sobre hechos futuros. No se pueden usar ecuaciones deterministas pero se puede reducir la incertidumbre mediante técnicas probabilísticas, es decir,  usando las matemáticas. Gracias a las aportaciones de grandes matemáticos como Fermat y Pascal, podemos emplear la estadística para intentar hacer predicciones en sucesos completamente aleatorios o donde no tenemos toda la información.

La aleatoriedad juega un importante papel en el marketing, pero es solo una parte de la historia. Se pueden hacer predicciones sobre sucesos aleatorios El marketing como ciencia se sitúa entre las leyes físicas y los sucesos aleatorios. Es necesario tener conocimientos matemáticos, especialmente estadísticos, para desarrollar nuestros conocimientos. La mala noticia es que cualquier persona puede tener éxito en los negocios  En marketing se predice usando la estadística; los modelos tienen una parte sistemática y parte aleatoria; las predicciones no serán exactas.

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Este es un ejemplo de una distribución de probabilidad. Puede ser generada por un modelo aleatorio, determinista o mixto. Hay que saber interpretarlo, ya que nos proporciona información  muy útil para hacer predicciones, siempre dentro de la incertidumbre inherente a los sucesos probabilísticos.

El factor suerte
Por si todo esto que hemos comentado no fuera suficiente, dentro de esos factores que no podemos controlar, no sabemos medir, o no tenemos suficiente información se encuentra la suerte. Y ésta también es importante en marketing. Desde el punto de vista científico podríamos decir que el único fenómeno completamente aleatorio en la naturaleza sería el que rige el momento de desintegración de un núcleo atómico, por lo que cualquier otro fenómeno estará dirigido por ciertas causas que determinen su comportamiento. No obstante, podemos relajar un poco esta afirmación, y (aunque sea inexacto) usar el lenguaje coloquial por el cual muchos de nosotros atribuimos a la “suerte” el que sucedan ciertos eventos que no tienen una causa fácilmente identificable.

Un ejemplo de cómo la suerte puede actuar en marketing lo cuenta Seize9 (2014):

“Si piensas en Andre Agassi, piensas en una melena, colores fluor y unos vaqueros. Pero los pantalones vaqueros para jugar el tenis no fueron diseñados para él. Peter Moore era el encargado de realizar algunos de los pósters más famosos de Nike. En uno de los más recordados, el de John McEnroe al más puro estilo Rebelde Sin Causa, Peter Moore quedó encantado con la imagen que proyectaba. Tanto que incluso se convirtió en el presidente del club de fans de McEnroe que Nike creó. También diseñó su colección completa, incluido un casi desconocido logo con las iniciales MC. En una ocasión, Moore preguntó a McEnroe “Si pudieras elegir una prenda para jugar, ¿cuál sería?” Y el rebelde dijo unos pantalones vaqueros. La línea se desarrolló en ese sentido, pero una vez producido, a McEnroe no le gustó demasiado. El siguiente en pasar por allí fue Andre Agassi, que quedó encantado y convertido para la eternidad en “el chico de los vaqueros”.

Conclusión
Vivimos en un mundo complejo, caracterizado por fenómenos no lineales, donde las causas son raramente proporcionales al efecto, donde existen retrasos temporales y donde todo está conectado con todo. La relación entre variables puede ser regida por curvas de hormesis o histéresis, lo que dificulta muchísimo la modelización para realizar predicciones.

Las aproximaciones lineales pueden ser una alternativa para ciertos casos, pero hay que reconocer abiertamente sus limitaciones para describir fenómenos no lineales, sobre todo a partir de los puntos en los que la respuesta a la dosis cambia. Esto nos lleva a tomar con mucha precaución los resultados de las investigaciones que no tienen en cuenta fenómenos como la hormesis, histéresis, retrasos temporales, efectos de acumulación, etc. Y esta es una de las grandes dificultades que se encuentran los profesionales e investigadores de marketing (y de otras disciplinas) para generar y acumular conocimiento.

Al final siempre vamos a tener la incertidumbre propia de manejar información incompleta, aunque ello no quiere decir que todo sea impredecible. No es así. Existe la posibilidad de predecir, pero siempre en el contexto de incertidumbre inherente a la probabilidad. Esa incertidumbre es característica esencial del mundo cuántico, pero también existe en el universo macroscópico cuando hablamos de fenómenos sociales. Metodologías como la dinámica de sistemas, los análisis fractales o la lógica borrosa, y herramientas que permiten el manejo de relaciones no lineales con las mínimas asunciones posibles sobre los datos, son algunas  alternativas interesantes para tratar de entender un poco mejor este mundo complejo. La heurística es también otra disciplina atractiva para no “perder la cabeza” ante esta locura de redes, nodos, y curvas imposibles que caracterizan a la naturaleza.

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