Por qué las redes sociales estan causan un cambio de época?

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  • 1. ¿Por que las redes sociales están causando un cambio epocal?Grupo de los Jueves 2011
  • 2. Aclaración Esta no es una charla!!!! acerca de que es eldospuntocerismo y/o queson o como funcionan las redes sociales sociales!!!!!
  • 3. Cambios Disrupciones Discontinuidades Crisis Ci i Revoluciones R olu io s ¿ g ¿Alguien comprende cabalmente lo que está pasando?
  • 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. 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. 40 años 10 añosGráfico: Thomas Baekdalhttp://www.baekdal.com/media/market-of-information
  • 7. Egipto 2011 g pt
  • 8. #spanishrevolution #15M
  • 9. Israel
  • 10. 0 cup wal tre0cc pywallst eet
  • 11. Chile
  • 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. 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. “La economia es la impredecible ciencia de la interdependencia” nterdependencia Loretta Napoleoni
  • 15. La palabra clave es:Complejidad
  • 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. T > TC Fase azarosa(no hay polarización)“Anarco-Gas Social”
  • 18. T < TCPolarización “Mundo congelado”
  • 19. T ~ TC“Estado crítico” : “evolución en el borde del caos”
  • 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. La probabilidad de que un nodo se conecte conotro que tiene k links es proporcional a k:Otra vez aparecen las “Power laws”
  • 22. Hay fenómenos con y escalas características ntajePorcen Altura de las personas Velocidad de los automóviles
  • 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. El mej ejempl l m jor em lo: l s ract les los fr tal
  • 25. Leyes de potencia: y s p t
  • 26. Leyes de potencia: y s p t
  • 27. Son la arquitecturade la complejidad
  • 28. Leyes de potencias en finanzas
  • 29. Recordar: Black-Scholes y CAPM
  • 30. "Power Laws in Economics and Finance" (2009) Finance", (2009),Annual Review of Economics, 1, p. 255-93.
  • 31. σ→∞‐3 σ 99.73% +3 σ
  • 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. Algunasconclusiones l i
  • 34. Creemos que la probabilidad deeventos futuros es predecible examinando acontecimientos pasados
  • 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. Diseñamos sistemas a prueba deindividuos, pero no de manadasindividuos
  • 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. ¿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