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Por qué las redes sociales estan causan un cambio de época?
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  1. 1. ¿Por que las redes sociales están causando un cambio epocal?Grupo de los Jueves 2011
  2. 2. Aclaración Esta no es una charla!!!! acerca de que es eldospuntocerismo y/o queson o como funcionan las redes sociales sociales!!!!!
  3. 3. Cambios Disrupciones Discontinuidades Crisis Ci i Revoluciones R olu io s ¿ g ¿Alguien comprende cabalmente lo que está pasando?
  4. 4. Apabullantesestadísticas:@ + 2,800,000 emails / seg@ + 2,000,000 IM / seg@ + 10.000 Gb / seg de tráfico@ + 2 500 000 000 googleos / día 2,500,000,000@ + 1000,000,000 videos en Youtube@ Facebook superó los 800,000,000 usuarios y Twitter 200,000,000@GGoogle ti l tiene + 1 500 000 000 000 URL i d 1,500,000,000,000 URLs indexadas d@ Hay +320 exabytes (3.230 Gb) de info almacenada@ Se suben + 3,000,000,000 de fotos mensualmente a facebook@ Se gastan + 13,000,000,000 minutos diarios en facebook (17’ / p)@ Hay + 180,000,000 de blogs leidos diariamente por +400,000,000@ Wikipedia = + 17,000,000 artículos, 260 idiomas, 91.000 personas p , , , , p@ + 70.000.000 de Gb se envían por celulares por día.@ Se suben 25 horas de videos por minuto a Youtube
  5. 5. Los números No son (sólo) son tan grandes que d tecnologías… tecnologías … se trata de un pierden todo cambio social bi i l significado… q que se apropia p p de ellas hay que creer en lo imposible Kevin Kelly
  6. 6. 40 años 10 añosGráfico: Thomas Baekdalhttp://www.baekdal.com/media/market-of-information
  7. 7. Egipto 2011 g pt
  8. 8. #spanishrevolution #15M
  9. 9. Israel
  10. 10. 0 cup wal tre0cc pywallst eet
  11. 11. Chile
  12. 12. "La mitad del mundo tiene algo que decir, perono puede; l otra mitad no tiene nada que decir, lapero no calla." ~ Robert Lee Frost
  13. 13. Antonio Gramsci (1891-1937)“La crisis consisteprecisamente en el hechode que lo viejo está qmuriendo y lo nuevo nopuede nacer: en esteinterregno aparece unagran variedad desíntomas mórbidos” (Cuadernos de la Carcel)
  14. 14. “La economia es la impredecible ciencia de la interdependencia” nterdependencia Loretta Napoleoni
  15. 15. La palabra clave es:Complejidad
  16. 16. • Son sistemas extensos• Compuestos por una enorme cantidad de  componentes en interacción / transacción en interacción / transacción (condición acción) capaces de intercambiar materia, energía o información y de  materia energía o información y de adaptar sus estados internos como consecuencia de tales  interacciones• Dan lugar a “comportamientos emergentes” que suelen ser “l b “libres d de escala” (auto‐organización) l ”( ó )• Evolucionan en el “borde del caos” en el  del caos
  17. 17. T > TC Fase azarosa(no hay polarización)“Anarco-Gas Social”
  18. 18. T < TCPolarización “Mundo congelado”
  19. 19. T ~ TC“Estado crítico” : “evolución en el borde del caos”
  20. 20. “El modelo de la pila de arena” p• Las avalanchas son el fenómeno emergente Las avalanchas son el fenómeno emergente (e inevitable), es decir que:• El “estado crítico” es el atractor del sistema
  21. 21. La probabilidad de que un nodo se conecte conotro que tiene k links es proporcional a k:Otra vez aparecen las “Power laws”
  22. 22. Hay fenómenos con y escalas características ntajePorcen Altura de las personas Velocidad de los automóviles
  23. 23. …pero también hayfenómenos libres de escalasPorcenta de las ciudades aje c Población en las ciudades Power laws = distribuciones de probabilidad Power laws = distribuciones de probabilidad Si α < 3 tienen varianza infinita
  24. 24. El mej ejempl l m jor em lo: l s ract les los fr tal
  25. 25. Leyes de potencia: y s p t
  26. 26. Leyes de potencia: y s p t
  27. 27. Son la arquitecturade la complejidad
  28. 28. Leyes de potencias en finanzas
  29. 29. Recordar: Black-Scholes y CAPM
  30. 30. "Power Laws in Economics and Finance" (2009) Finance", (2009),Annual Review of Economics, 1, p. 255-93.
  31. 31. σ→∞‐3 σ 99.73% +3 σ
  32. 32. Cisnes negros Mediocristán Extremistán Escalable Libre de escala Aleatoriedad controlada Incertidumbre extrema Miembro típico (mediocre) No hay miembro típico Ganar/Perder poco p Ganar/Perder todo Histórico Actual Sujeto a atenuación Sujeto a aceleración Físico Informacional Suma de pequeños eventos Acople de grande episodios Fácil de predecir Difícil de predecir Evolución E l ió Revolución R l ió Distribuciones normales Leyes de potencias
  33. 33. Algunasconclusiones l i
  34. 34. Creemos que la probabilidad deeventos futuros es predecible examinando acontecimientos pasados
  35. 35. “En algun lugar debe haber unbasural donde están amontonadasb ld d dlas explicaciones.” ~ Julio Cortázar explicaciones Estamos convencidos de que el análisis del pasado ayuda a gestionar el futuro
  36. 36. Diseñamos sistemas a prueba deindividuos, pero no de manadasindividuos
  37. 37. A mayor frecuencia de ocurrencia de un hecho, menor sensibilidad a lo inesperado Pensamos que el riesgo puede medirse calculando la desviación estandar
  38. 38. ¿Cómo gestionar?: OpenGov• Cambios en: – los procesos p – la forma de organizarnos – la forma de relacionarnos – la cultura• Controlar la plataforma (no el contenido): ¡¡¡Chau broadcasting!!!• Transparencia (OpenData)• Participación (escucha activa, consulta, implicación, colaboración, delegación, …) i pli ión l b r ión d l ión )• Descentralización: heterarquías Hay una ciberciudadania emergente

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