In una societa' alcune reti relazionali sono piu' stabili di altre

I NEMICI DEGLI AMICI SONO ANCHE NOSTRI NEMICI

Stampa         Invia questo articolo

(AGI) - Bruxelles, 26 lug. - L'amico del nemico e' per noi davvero un nemico. Lo ha dimostrato un gruppo internazionale di ricercatori in uno studio pubblicato sulla rivista 'Proceedings of the National Academy of Sciences' e riportato dal notiziario europeo Cordis. In pratica, gli scienziati hanno dimostrato un'importante teoria sociale usando un 'massive multiplayer online game' (Mmog). I risultati ottenuti costituiscono la prima prova quantitativa della Teoria dell'equilibrio strutturale, secondo cui in una societa' alcune reti relazionali sono piu' stabili di altre. La Teoria dell'equilibrio strutturale si basa sui legami positivi e negativi fra tre individui e sostiene l'idea secondo la quale le persone hanno maggiori probabilita' di credere che "l'amico del mio nemico e' mio nemico" rispetto a fare un nemico di un amico di un amico. Il lavoro potrebbe aiutare gli scienziati a sviluppare modelli piu' realistici di reti umane complesse. La maggior parte degli studi contemporanei sulle reti sociali si basa sull'analisi di dati elettronici comprese e-mail, comunicazioni via telefono cellulare e shopping online. Questi elementi offrono vantaggi sostanziali rispetto ai metodi tradizionali, come i questionari, perche' permettono ai ricercatori di studiare dinamiche sociali su scala piu' ampia che mai. Questi studi pero' tendono a basarsi su parametri semplici (come eta', sesso, volume di interscambi) senza prendere in considerazione il piu' ampio spettro di interazioni umane reali. In questo recente studio, i ricercatori hanno fatto uso di un gioco online su ampia scala nel quale i giocatori hanno l'opportunita' di sperimentare vite alternative, si fanno amici e nemici e commerciano o litigano. Il vantaggio di usare un gioco del genere e' che queste interazioni sono registrate in 'file log', i quali possono essere analizzati. Il gioco oggetto dello studio, Pardus, conta circa 300mila giocatori. "Per me e' appassionante capire come interagiamo gli uni con gli altri per formare reti sociali complesse", ha commentato Renaud Lambiotte dell'Istituto di scienze matematiche dell'Imperial College di Londra nel Regno Unito. "Penso sia stupefacente il fatto che io non sono che un piccolo punto in una rete di persone tanto grande. Il nostro nuovo studio - ha spiegato - rivela piu' dettagliatamente che mai gli ingredienti chiave che rendono stabili tali reti". I ricercatori hanno analizzato dati su sei tipi d'interazione (tre legami 'positivi' e tre 'negativi'): amicizia; comunicazione e commercio (positive); ostilita'; aggressione e punizione (negative). Ognuna di queste definisce una rete di per se' e in quanto parte di una rete piu' ampia. I ricercatori hanno esaminato sia le reti individuali sia le interazioni tra tutte le reti. Hanno mostrato che, com'era prevedibile, le relazioni positive formano reti stabili nella societa'. Nelle relazioni positive, i giocatori erano piu' propensi a ricambiare azioni e sentimenti rispetto a quelle negative. Per esempio, se Ann dichiara che Beatrice e' sua amica, Beatrice probabilmente dichiarera' che Ann e' sua amica. Ma se Ann dichiara che Beatrice e' sua nemica, ci sono meno probabilita' che Beatrice faccia altrettanto. Si e' scoperto che alcune reti si sovrapponevano in modo esteso, poiche' i giocatori sono propensi a intraprendere interazioni simili e altri tendono a escludersi l'un l'altro. Le reti di amicizia e comunicazione si sovrapponevano, ovviamente, visto che gli amici parlano tra di loro. Le reti riguardanti commercio e ostilita' non si sovrapponevano per niente, il che prova che i nemici non fanno affari tra di loro. "Sembrano essere cose ovvie, visto che tutti noi preferiamo parlare con le persone che ci piacciono. Ma nessuno aveva mai fornito prima una prova a questa teoria su scala cosi' ampia", ha detto Lambiotte. Questa ricerca, che ha ricevuto finanziamenti da COST ('European Cooperation in Science and Technology'), fornisce un prezioso strumento matematico per studiare reti umane grandi e complesse. Il passo successivo per i ricercatori sara' sviluppare modelli per esaminare problemi biologici come il modo in cui diverse regioni del cervello comunicano tra di loro.