De simples reglas al comportamiento colectivo

Entre los diferentes aspectos a los que se puede prestar atención dentro de la investigación del comportamiento animal, el comportamiento colectivo es a día de hoy objeto de admiración en muchos campos de estudio, tanto de las ciencias como de las artes [1]. Muchos animales se organizan en estructuras supraindividuales, como los bancos de peces y las bandadas de aves; estas agrupaciones y cómo se organizan son actualmente uno de los desafíos más prominentes para la etología (la ciencia que estudia el comportamiento).

Es importante entender a qué nos referimos con comportamiento colectivo. Este se refiere a las pautas que se generan en grupos de animales y que hacen que el grupo actúe de una manera no previsible si se consideran los individuos de manera aislada. Es decir, es el comportamiento de un grupo como una sola entidad.

Cuando un sistema es amplio, el número de interacciones entre individuos aumenta, emergiendo así nuevos fenómenos comportamentales como por ejemplo el comportamiento del moho del fango [2], la formación de toros en los cardúmenes de peces [3], las formaciones en V en bandadas de pájaros [4] (figura 1), las balsas de hormigas [11] (figura 2) o incluso la mano invisible de Adam Smith.

Figura 1. Tomada de Portugal y col. 2014
Figura 2. Tomada de Mlot y col. 2010

A estos fenómenos se les denomina comportamiento emergente y se caracterizan porque su aparición es, o se piensa que es, espontánea. Se produce a partir de las relaciones existentes en los niveles más bajos del sistema (interacciones entre individuos). Conforme aumenta el tamaño del sistema, se genera un comportamiento colectivo en un orden de organización superior que no se puede inferir partiendo de los datos obtenidos del estudio individual o de grupos pequeños.

Es ahora cuando se están empezando a conocer y controlar las variables y principios que nos llevan desde el comportamiento individual al comportamiento colectivo [5]. Y es en el punto en el que los componentes individuales del grupo interaccionan donde cobra importancia estudiar las características individuales que permiten que se produzcan comportamientos emergentes.

Como es de esperar, las interacciones en la naturaleza son de muy variada índole, pero se ha observado que, en gran parte de las ocasiones, la interacción que da lugar a un comportamiento colectivo se basa en las relaciones que establecen individuos cercanos. Es decir, el comportamiento de un individuo está directamente influenciado por el comportamiento de un individuo aledaño, y así sucesivamente, de modo que el comportamiento resultante es fruto de la interacción de estos individuos cercanos, del “roce” entre vecinos [6].

Uno de los casos más estudiados de comportamiento colectivo es el movimiento. Siendo algunas de las variables estudiadas que influyen en el movimiento de otros individuos aledaños la posición, la velocidad y la aceleración del mismo [7, 8].

Para ilustrar cómo la posición de un individuo puede afectar el movimiento de sus vecinos, Couzin y colaboradores [5, 7] han desarrollado un precioso modelo matemático. En este modelo Couzin define tres zonas intrínsecas a un individuo (ver figura 3d): una zona de repulsión (zor), donde evitaría encontrar otro sujeto, una zona de orientación (zoo) donde se produciría un alineamiento con respecto a otro individuo y una zona de atracción (zoa) donde este se dirigiría hacia el individuo en dicha zona.

Lo interesante es que siguiendo simplemente estas tres reglas podemos observar distintos comportamientos colectivos. En la figura (3a), por ejemplo, podemos ver cómo, modificando los valores en el que los individuos tienden a alinearse con otros, se producen transiciones repentinas del estado del grupo. Pasando de una conformación en enjambre, a una en toro y finalmente a una altamente polarizada conforme el rango de alineamiento entre vecinos aumenta. Y lo más impresionante es que en cualquiera de los casos no hay nadie controlando el movimiento del grupo. Este emerge de las interacciones locales entre los individuos. Es como una orquesta tocando una complicada sinfonía sin director.

Figura 3

¿No es bonito que siguiendo una serie de reglas podamos parcialmente observar algo tan espectacular como es una formación en toro (ver figura 4)?

Figura 4. Tomado de Parrish y col. 1999

Giardina y sus colaboradores [9] sugieren que en muchos casos el comportamiento colectivo se autoorganiza, siendo reglas de comportamiento locales las que rigen el comportamiento individual dentro de grupos. Estas reglas se basan principalmente en la imitación de los individuos vecinos, lo que lleva a la aparición espontánea de patrones colectivos. Y así, a través de esta imitación, el grupo genera un comportamiento que muchas veces le permite realizar funciones que no pueden llevarse a cabo por cada uno de sus miembros individualmente. Este comportamiento ha sido denominado “cognición colectiva” por Couzin y sus colaboradores [10, 5].

Nosotros no somos una excepción. Desde los patrones en el tráfico hasta la manera en la que las ciudades están organizadas, pasando por supuesto por la bolsa, muchos investigadores estudian comportamiento colectivo en humanos usando la misma metodología. Pero esto es un tema para otro día.

Referencias

[1] S. Johnson. Sistemas emergentes: o qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades y software. Turner, 2003. isbn: 8475066224.

[2] E F. Keller y L A. Segel. “Initiation of slime mold aggregation viewed as an instability”. En: Journal of Theoretical Biology 26.3 (mar. de 1970), págs. 399–415. issn: 00225193. doi: 10.1016/0022–5193(70) 90092–5. url: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0022519370900925.

[3] J. K. Parrish. “Complexity, Pattern, and Evolutionary Trade-Offs in Animal Aggregation”. En: Science 284.5411 (abr. de 1999), págs. 99–101. issn: 00368075. doi: 10.1126/science.284.5411.99. url: http://www.sciencemag.org/content/284/5411/99.short.

[4] S J Portugal y col. “Upwash exploitation and downwash avoidance by flap phasing in ibis formation flight.” En: Nature 505.7483 (ene. de 2014), págs. 399–402. issn: 1476–4687. doi: 10.1038/nature12939. url: http://dx.doi.org/10.1038/nature12939.

[5] I D Couzin. “Collective cognition in animal groups.” En: Trends in cognitive sciences 13.1 (ene. de 2009), págs. 36–43. issn: 1364–6613. doi: 10.1016/j.tics.2008.10.002. url: http://www.sciencedirect. com/science/article/pii/S1364661308002520.

[6] A Cavagna e I Giardina. “Large-scale behaviour in animal groups”. En: Behavioural Processes 84.3 (2010), págs. 653–656. url: http://yadda.icm.edu.pl/yadda/element/bwmeta1.element.elsevier35bbee1f-06a6-32bf-849f-a57ae162da15.

[7] I D. Couzin y col. “Collective Memory and Spatial Sorting in Animal Groups”. En: Journal of Theoretical Biology 218.1 (sep. de 2002), págs. 1–11. issn: 00225193. doi: 10.1006/jtbi.2002.3065. url: http: //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519302930651.

[8] I D Couzin y J Krause. “Self-Organization and Collective Behavior in Vertebrates”. En: Advances in the Study of Behavior 32 (2003), págs. 1–75. issn: 00653454. doi: 10.1016/S0065–3454(03)01001–5. url: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0065345403010015.

[9] I Giardina. “Collective behavior in animal groups: theoretical models and empirical studies.” En: HFSP journal 2.4 (ago. de 2008), págs. 205–19. issn: 1955–2068. doi: 10.2976/1.2961038. url: http://www. tandfonline.com/doi/abs/10.2976/1.2961038.

[10] I Couzin. “Collective minds.” En: Nature 445.7129 (feb. de 2007), pág. 715. issn: 1476–4687. doi: 10. 1038/445715a. url: http://dx.doi.org/10.1038/445715a.

[11] Nathan J. Mlot, Craig A. Tovey, y David L. Hu. “Fire ants self-assemble into waterproof rafts to survive floods” En: PNAS 2011 108 (19) 7669–7673; published ahead of print April 25, 2011, doi:10.1073/pnas.1016658108