Critical Slowing Down, Not Intensity, of Collective Anger Predicts Surges of Social Movement Activity
Al analizar 60 millones de tweets de #BlackLivesMatter, este estudio demuestra que la creciente persistencia del enojo colectivo, más que su intensidad, sirve como una señal de alerta temprana confiable para predecir aumentos en la actividad de los movimientos sociales.
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Imagina el mundo de las ciencias sociales como una gigantesca y bulliciosa estación meteorológica. En lugar de rastrear la lluvia y el viento, los científicos aquí intentan pronosticar las "tormentas" del comportamiento humano: esos momentos repentinos y masivos en los que un grupo de personas decide actuar de forma conjunta, como una protesta que estalla o un movimiento que se vuelve viral. Durante mucho tiempo, los investigadores pensaron que podían predecir estas tormentas midiendo qué tan "enojada" estaba la multitud en un momento dado. Parecía lógico: si todo el mundo está gritando con rabia, se avecina un motín, ¿verdad? Pero este artículo sugiere que observar el volumen del grito no es toda la historia. En cambio, la verdadera pista podría ser qué tan pegajosa se siente esa ira. Piensa en ello como en una banda elástica: si la estiras y regresa a su posición original instantáneamente, es estable. Pero si la estiras y se tambalea lentamente, negándose a recuperar su forma original, está a punto de romperse. Este "tambaleo" es lo que los científicos llaman ralentización crítica (critical slowing down). Es un término sofisticado para un sistema que está perando su capacidad de rebote y quedándose atrapado en su estado actual, lo cual sucede a menudo justo antes de un gran cambio. Comprender esto es como tener una bola de cristal para el cambio social; podría ayudarnos a ver cuándo una conversación tranquila está a punto de convertirse en un rugido, permitiendo que líderes y activistas se preparen para el cambio antes de que ocurra.
Entonces, ¿qué hicieron realmente los investigadores? Decidieron probar esta teoría de la "banda elástica" a gran escala utilizando el movimiento #BlackLivesMatter. No se limitaron a mirar a unos pocos cientos de personas; excavaron en una montaña de datos: alrededor de 60 millones de tweets publicados entre 2015 y 2020. Su objetivo era ver si podían predecir los "oleajes" de actividad (esos días en los que el movimiento explotaba con nuevas publicaciones) observando los patrones climáticos emocionales que precedían a ellos.
Primero, abordaron la vieja idea: ¿La intensidad de la ira predice un oleaje? Revisaron el nivel promedio de ira en los tweets, día tras día. También observaron otras emociones negativas como la ansiedad y la tristeza. El resultado fue un giro inesperado en la trama: El promedio de la cantidad de ira no predijo nada. El hecho de que la gente estuviera enojada un martes no significaba que un gran oleaje fuera a ocurrir el miércoles. De hecho, el artículo encontró que los niveles más altos de ansiedad y tristeza eran en realidad mejores para señalar que un oleaje se acercaba, mientras que la intensidad de la ira en sí misma era un callejón sin salida para la predicción.
Luego, cambiaron su enfoque hacia la "pegajosidad" de la ira, la cual midieron utilizando un concepto llamado autocorrelación. En lenguaje sencillo, la autocorrelación pregunta: "¿Está lo que la gente siente ahora mismo fuertemente influenciado por lo que sentía ayer?". Si la respuesta es sí, la emoción es persistente; es decir, permanece y no regresa rápidamente a la normalidad. Esto es la "ralentización crítica" en acción.
Aquí está el gran descubrimiento: Cuanto más persistente se volvía la ira, más cerca estaba el movimiento de un oleaje masivo. A medida que los días avanzaban hacia un gran evento, la ira en los tweets no necesariamente se hacía más fuerte, sino que se volvía más "lenta" para recuperarse. Empezaba a quedarse por más tiempo, creando un patrón donde la ira de hoy era casi una copia perfecta de la de ayer. Los investigadores descubrieron que, a medida que el sistema se acercaba a un oleaje, esta autocorrelación aumentaba significativamente. Es como si la multitud se estuviera quedando atrapada en un bucle de ira, incapaz de dejarla ir, lo que señalaba que una transición era inminente.
También observaron la varianza (cuánto subían y bajaban los niveles de ira). Sorprendentemente, a medida que un oleaje se acercaba, la ira se volvía en realidad menos variable. No oscilaba salvajemente; se asentaba en un zumbido de ira constante y persistente. Esto es un poco diferente de la definición clásica de los libros de texto sobre la ralentización crítica, que a veces sugiere que las cosas se vuelven más caóticas antes de romperse, pero el artículo señala que investigaciones recientes respaldan esta idea de la reducción de la varianza en ciertos sistemas.
Para asegurarse de que no estaban viendo simplemente patrones en el ruido, los investigadores realizaron controles rigurosos. Mezclaron las fechas de los tweets de forma aleatoria, como si mezclaran un mazo de cartas, e intentaron encontrar los mismos patrones. Cuando lo hicieron, la "pegajosidad" de la ira desapareció. Esto sugiere que el patrón que encontraron en los datos reales era una señal genuina, no un error en su código informático. También verificaron si los tweets en línea coincidían con las protestas en el mundo real y encontraron un fuerte vínculo: cuando los tweets subían, el tamaño de las protestas también subía.
Entonces, ¿cuál es la conclusión? El artículo sugiere que no debemos limitarnos a escuchar los gritos más fuertes para predecir el próximo gran movimiento de un movimiento social. En su lugar, debemos observar los momentos en que la emoción deja de rebotar y comienza a quedarse estancada. No se trata de qué tan enojada esté la multitud; se trata de cuánto tiempo se niega esa ira a desvanecerse. Aunque el estudio no puede probar que esta ira cause el oleaje (solo lo predice), ofrece una nueva y poderosa forma de mirar la dinámica invisible de los grupos humanos. Resulta que la señal más importante de una tormenta inminente no es el trueno, sino la forma en que el aire se siente pesado y quieto justo antes de que comience la lluvia.
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