Tendencias Científicas
Investigadores italianos han creado un modelo informático que simula el proceso social que permite la acumulación de riqueza. Según este modelo, las personas más ricas no son las que tienen más talento, sino que su fortuna se debe particularmente a la suerte.
Para llegar a esta conclusión, los investigadores de la Universidad de Catania, en la Italia insular, generaron 1.000 individuos artificiales o agentes a los que asignaron aleatoriamente diferentes talentos y niveles de inteligencia, con la finalidad de que todos tuvieran alguna habilidad.
Esos talentos y niveles de inteligencia se distribuyeron según un promedio, con alguna desviación. Al inicio de la simulación, todos esos individuos tienen similares condiciones: algunos son más listos que la media, pero nadie es 1.000 veces más listo que los demás.
La simulación reflejó 40 años de la vida laboral de cada individuo y a lo largo de ese tiempo va introduciendo sucesos afortunados aleatorios que les permiten ganar dinero, así como acontecimientos desafortunados que les hacen perder dinero. El modelo permite así estudiar el papel que el azar juega en este proceso.
Después de esos 40 años, los investigadores clasificaron a los individuos según su riqueza y analizaron las características de los más exitosos. Asimismo calcularon la distribución de la riqueza generada por el sistema. Luego reiniciaron el sistema y repitieron el ejercicio varias veces.
Réplica de la vida real
En todas las simulaciones, el sistema dibujó un escenario parecido al de la vida real: el 20% de los individuos del sistema se había hecho con el 80% de toda la riqueza generada en el modelo.
El resultado es sorprendente porque replica el modelo social de acumulación de la riqueza establecido por el principio de Pareto, enunciado en 1896 por el economista y filósofo italiano Vilfredo Pareto.
Pareto observó que la gente en la sociedad italiana de la época estaba estructurada por un 20% de población que ostentaba el 80 % de algo, y el grupo mayoritario, formado por un 80% de población, que tenía el 20% de ese mismo algo. Son cifras aproximadas.
Otro resultado que arroja el modelo: las personas más ricas no son generalmente las que acumulan más talento: nunca coincide la consecución del máximo beneficio con el máximo talento, señalan los investigadores. Y añaden: "nuestra simulación demuestra que es una cuestión de suerte".
Es decir, los individuos que en el sistema habían conseguido mayor riqueza, concentraban también el mayor número de eventos afortunados que la simulación había distribuido aleatoriamente.
Para llegar a esta conclusión, los investigadores de la Universidad de Catania, en la Italia insular, generaron 1.000 individuos artificiales o agentes a los que asignaron aleatoriamente diferentes talentos y niveles de inteligencia, con la finalidad de que todos tuvieran alguna habilidad.
Esos talentos y niveles de inteligencia se distribuyeron según un promedio, con alguna desviación. Al inicio de la simulación, todos esos individuos tienen similares condiciones: algunos son más listos que la media, pero nadie es 1.000 veces más listo que los demás.
La simulación reflejó 40 años de la vida laboral de cada individuo y a lo largo de ese tiempo va introduciendo sucesos afortunados aleatorios que les permiten ganar dinero, así como acontecimientos desafortunados que les hacen perder dinero. El modelo permite así estudiar el papel que el azar juega en este proceso.
Después de esos 40 años, los investigadores clasificaron a los individuos según su riqueza y analizaron las características de los más exitosos. Asimismo calcularon la distribución de la riqueza generada por el sistema. Luego reiniciaron el sistema y repitieron el ejercicio varias veces.
Réplica de la vida real
En todas las simulaciones, el sistema dibujó un escenario parecido al de la vida real: el 20% de los individuos del sistema se había hecho con el 80% de toda la riqueza generada en el modelo.
El resultado es sorprendente porque replica el modelo social de acumulación de la riqueza establecido por el principio de Pareto, enunciado en 1896 por el economista y filósofo italiano Vilfredo Pareto.
Pareto observó que la gente en la sociedad italiana de la época estaba estructurada por un 20% de población que ostentaba el 80 % de algo, y el grupo mayoritario, formado por un 80% de población, que tenía el 20% de ese mismo algo. Son cifras aproximadas.
Otro resultado que arroja el modelo: las personas más ricas no son generalmente las que acumulan más talento: nunca coincide la consecución del máximo beneficio con el máximo talento, señalan los investigadores. Y añaden: "nuestra simulación demuestra que es una cuestión de suerte".
Es decir, los individuos que en el sistema habían conseguido mayor riqueza, concentraban también el mayor número de eventos afortunados que la simulación había distribuido aleatoriamente.
Aplicaciones sociales
La investigación fue más allá del modelo con 1.000 individuos que replicaban la dinámica social y las diferentes arquitecturas básicas de los individuos humanos relacionadas con la acumulación de riqueza.
Los investigadores querían saber cómo aplicar este descubrimiento a procesos económicos de la vida real. Y para ello analizaron los diferentes modelos que se usan para financiar la investigación científica, que pretenden recuperar el dinero invertido.
Introdujeron el factor suerte en tres modelos reales de financiación de la ciencia: el que distribuye el presupuesto homogéneamente entre todos los grupos de investigación; el que se asigna aleatoriamente a un grupo concreto de científicos; y el tercero, que asigna los recursos en función de los éxitos pasados de los científicos.
La simulación armada con esta información y la introducción del factor suerte determinó que el mejor rendimiento se obtiene cuando el presupuesto de I+D se distribuye homogéneamente entre todos los científicos.
Hay otras dos posibilidades que también presentan rendimientos interesantes: distribuir al azar el 10% del presupuesto entre todos los grupos, y también el 20% del presupuesto.
Los investigadores concluyen que este modelo puede aplicarse a empresas y sistemas educativos para estimular la participación y obtener a cambio los mejores resultados.
La investigación fue más allá del modelo con 1.000 individuos que replicaban la dinámica social y las diferentes arquitecturas básicas de los individuos humanos relacionadas con la acumulación de riqueza.
Los investigadores querían saber cómo aplicar este descubrimiento a procesos económicos de la vida real. Y para ello analizaron los diferentes modelos que se usan para financiar la investigación científica, que pretenden recuperar el dinero invertido.
Introdujeron el factor suerte en tres modelos reales de financiación de la ciencia: el que distribuye el presupuesto homogéneamente entre todos los grupos de investigación; el que se asigna aleatoriamente a un grupo concreto de científicos; y el tercero, que asigna los recursos en función de los éxitos pasados de los científicos.
La simulación armada con esta información y la introducción del factor suerte determinó que el mejor rendimiento se obtiene cuando el presupuesto de I+D se distribuye homogéneamente entre todos los científicos.
Hay otras dos posibilidades que también presentan rendimientos interesantes: distribuir al azar el 10% del presupuesto entre todos los grupos, y también el 20% del presupuesto.
Los investigadores concluyen que este modelo puede aplicarse a empresas y sistemas educativos para estimular la participación y obtener a cambio los mejores resultados.
Referencia
Talent vs. Luck: The Role of Randomness in Success and Failure. A. Pluchino. A. E. Biondo, A. Rapisarda. arxiv.org/abs/1802.07068:
Talent vs. Luck: The Role of Randomness in Success and Failure. A. Pluchino. A. E. Biondo, A. Rapisarda. arxiv.org/abs/1802.07068:
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