Durante el proceso de diseño y monitoreo de la investigación, la revisión exhaustiva de bibliografia y las conversaciones con algunos consultores, mentores, amigos y colaboradores me han hecho redefinir el objeto de estudio al que deseo acercarme con este trabajo y por lo tanto reformular la pregunta de investigación. Aprovecho este post para escribir de manera más libre (no-científica) y subjetiva a modo de autoreflexión sobre el proceso de diseño de la investigación y mi propio proceso de aprendizaje.
En primer lugar me gustaría recontextualizar mi foco de interés y a la vez justificar porque he decidido redefinir el objeto de estudio. Por un lado, decidí no centrarme más en los smart mobs sino en redes auto-organizadas (que Antonia Nemeth Baumgardner definía como multinivel-multinodal) que emergen con una clara voluntad de sostenerse en el tiempo y de escalarse a través de políticas win-win y culturas colaborativas. En este sentido, es importante añadir que -terminológicamente- el concepto smart mob está estrechamente vinculado a acciones espontáneas efímeras en el tiempo (no perdurables). Hay un interesantes paper de Howard Rheingold en DEMOS extraido de su libro Smart Mobs que hace hincapié en este punto (además de aportar información muy interesante de Kevin Kelly, Steven Johnson y Bernardo Huberman sobre el concepto de emergencia en sistemas complejos). La revisión de los aportes de estos autores (y la lectura del artículo de Arnau Monterde Las Mutaciones del movimiento red 15M, pag 315) me han sugerido nuevos temas para futuras investigaciones relacionadas con los smart mobs, como por ejemplo: La creación de identidades colectivas a través de fenómenos efímeros auto-organizados. Sin embargo, esta investigación busca poner el foco e indagar en otras cuestiones y sobretodo en otro tipo de redes.
Tal como se anunciaba anteriormente, la investigación quiere centrarse en el estudio de nuevos modelos organizacionales en redes auto-organizadas multinivel-multinodal que emergen con la clara voluntad de sostenerse en el tiempo (a diferencia de los smart mobs) e incluso de escalarse para poder operar con nuevos agentes que se vayan incorporando en la conversación. Ejemplos de estas redes serían las comunidades de desarrolladores de software libre, las comunidades de productores de contenidos no-privativos, las comunidades o redes de escuelas libres o alternativas, las comunidades o redes de voluntarios, o los movimientos sociales mediados (…).
Concretamente – y como caso de estudio- se propone investigar y analizar la red social Argentina Unida por la Permacultura (AUxP), una red -de miles de personas- que emerge de un fenómeno colaborativo motivado por un objetivo común: La divulgación de la permacultura en Argentina (i.e. desarrollar habitats sustentables y nuevas formas de relación en todo el país). Esta red, además, se articula a través de redes ad hoc (TICs) para coordinar acciones masivas en una área geográfica delimitada. Aún así, actualmente – tal y como han manifestado diferentes catalizadores de esta red- se encuentran con grandes dificultades para escalar los procesos colaborativos a millares de agentes (debido a la incorporación masiva de nuevos miembros en la red). ¿Cómo podemos escalar procesos colaborativos y de toma de decisiones a millares de agentes manteniendo la naturaleza «horizontal» de la red? Esta es la necesidad real de esta comunidad, y una de las motivaciones de la investigación.
Por lo que se busca averiguar qué estructuras informacionales-organizativas (topologías) emergen cuando los comportamientos-relaciones de los agentes se modifican. En el caso concreto de esta propuesta de investigación, se propone en primer lugar utilizar herramientas de la etnografia virtual para obtener datos empíricos que nos permitan simular un entorno artificial realista, para después correr simulaciones a través de Agent-Based Social Simulation, donde se modelará a los agentes para que actuen en base políticas win-win.
Quiero hacer especial hincapié en este punto (políticas win-win). En reinforcement learning, cuando un agente ejecuta una acción para obtener una recompensa, normalmente esta «daña o perjudica» a otro de los agentes del sistema (win-lose), por lo que el interés de la investigación parte del modelado de entornos con agentes que actúan motivados por políticas win-win (…). De esta manera además, se quiere observar que nuevas topologías emergen cuando los agentes operan en base a estas políticas, para obtener modelos organizacionales que puedan ser válidos para organizaciones reales como Argentina Unida por la Permaculura.
(Post In Progress)