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Un estudio que pretendía encontrar un modelo teórico computacional de las actividades cooperativas finalmente revela que para que una actividad sea exitosa ayuda que las personas que actúan como castigadores dominen el grupo.
Cuando las personas viven juntas trabajan y colaboran juntas, y lo que nos impide aprovecharnos de los demás es el miedo a ser castigados. Si por el contrario se dan situaciones injustas con comportamientos egoístas por parte de ciertos individuos entonces se puede destruir un grupo o una sociedad.
El problema del castigo es interesante bajo el punto de vista evolutivo y antropológico porque no está claro cómo surgió. Se ha podido medir, incluso se sabe cómo afecta al cerebro (ver referencias), pero hasta ahora no había mecanismo que explicara su aparición.
Christoph Hauert de la Universidad de Harvard y su colaborador Karl Sigmund han investigado este problema con un modelo computacional. Crearon un modelo matemático que determinaba cómo se recompensa dentro de un grupo a los individuos cuando colaboran en una actividad. Según ellos puede haber tres tipos de individuos en cualquier comunidad: los colaboradores que son justos, comparten y reciben la recompensa a su esfuerzo, oportunistas que se benefician del trabajo de otros y castigadores que penalizan a los oportunistas.
Después de correr múltiples versiones del algoritmo en un ordenador con diferentes variables estos investigadores descubrieron que los castigadores deben de dominar para garantizar el éxito de la empresa como actividad colectiva. Pero irónicamente descubrieron que el esfuerzo debe de ser voluntario.
Según Hauert la explicación a este comportamiento se encuentra en las sociedades de cazadores y recolectores. Inicialmente cada miembro de la comunidad se preocuparía sólo de él mismo, alimentándose de lo que encontraba en la naturaleza, pero cuando se introdujeron las herramientas de caza los miembros empezaron a cazar en grupos para subsistir. Es de suponer que al cabo de varias semanas algún miembro se daría cuanta que podía beneficiarse de las piezas cobradas en la caza sin participar en la misma, oculto seguro detrás de un árbol, mientras que los demás participaban activamente.
En una de las simulaciones la participación en la actividad era obligatoria. Bajo esas condiciones (y según el modelo) otros miembros de la comunidad se dan cuenta que el mayor beneficio al menor coste se obtiene siendo un oportunista. Entonces los oportunistas pasan a dominar el grupo muy pronto y como resultado se deja de cazar y se vuelve a subsistencia a base de la recolección de frutos.
Los investigadores introdujeron entonces el cuarto tipo de individuo: los no participantes. Éstos si no participaban en la caza no se beneficiaban de ella. Según los resultados, bajo estas nuevas condiciones, el colectivo terminaba siendo dominado por castigadores que penalizaban a los oportunistas y la actividad de la caza finalmente tenía éxito.
Observaron además un comportamiento cíclico en el sistema. Algunos cooperadores surgían del grupo de no participantes que aumentaban con esto la recompensa hasta que el grupo era dominado por los oportunistas. Entonces aparecían en escena los castigadores que eran bienvenidos a actuar como policías (con coste para ellos mismos) para así castigar a los oportunistas.
El modelo predice que si los castigadores dominan el grupo antes de que los oportunistas se hagan con él entonces se puede asegurar una cooperación duradera por lo menos hasta que una nueva innovación aparezca (por ejemplo, el procesado de comida) y el ciclo comience de nuevo.
Según los autores la idea básica es que si la actividad es obligatoria los ladrones ganan y si es opcional la policía gana. Si hay una posibilidad de ser no participante entonces todos terminan siendo policías.
Este resultado proporciona el primer mecanismo que explica la aparición por evolución del castigo al mostrarse matemáticamente la situación más rentable para el grupo derivadas de los comportamientos individuales.
Sigmund trabaja ahora para ver si estos resultados teóricos se pueden reproducir en ensayos reales con estudiantes como voluntarios.
Fuente: Scientific American
Referencias: Resumen del artículo en Science. [1]
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