En la era digital, el fenómeno de la viralidad se ha convertido en un tema de estudio crucial para entender cómo se propagan las ideas, creencias e innovaciones. Recientemente, un grupo de investigadores de la Universidad de Vermont y del Santa Fe Institute ha publicado un estudio en Physical Review Letters que ofrece una nueva perspectiva sobre este fenómeno, introduciendo un modelo matemático que explica los «cascadas autorreforzadas». Este modelo no solo analiza cómo se difunden las ideas, sino también cómo evolucionan en el proceso.
El modelo de cascadas autorreforzadas
Tradicionalmente, la propagación de ideas y enfermedades se ha explicado mediante modelos de ramificación simples, donde un individuo infectado o que ha escuchado un rumor lo transmite a otros de manera predecible. Sin embargo, este nuevo enfoque reconoce que lo que se propaga no es estático; las ideas pueden cambiar y adaptarse en el camino, lo que a su vez influye en su capacidad para seguir expandiéndose.
El profesor Sid Redner, coautor del estudio, compara este proceso con los incendios forestales, que pueden intensificarse al atravesar áreas densas o debilitarse en espacios abiertos. Esta metáfora ilustra cómo las condiciones pueden afectar la propagación de información, chistes o enfermedades, sugiriendo que su fuerza puede aumentar o disminuir en función del contexto social y comunicativo.
El modelo propuesto plantea que cada vez que una idea se difunde, tiene la posibilidad de aumentar o disminuir en intensidad. Si una idea se debilita demasiado o no encuentra una audiencia receptiva, se extingue. En contraste, si mejora, aunque sea levemente, puede generar cascadas de gran escala en diversas circunstancias. Este enfoque ha llevado a resultados sorprendentemente complejos, revelando distribuciones «fat-tailed» que son características de los contenidos virales en las redes sociales.
El autor principal del estudio, Laurent Hébert-Dufresne, destaca que esta variabilidad en el éxito de las ideas no requiere suponer un estado crítico especial para que algo se vuelva viral. En su lugar, emerge de manera natural a medida que la calidad de lo que se está propagando cambia durante su difusión.
Las implicaciones de este estudio van más allá de la teoría, abriendo nuevas vías para comprender la formación de creencias, la desinformación y el contagio social. Juniper Lovato, coautora del estudio, indica que este trabajo proporciona una base teórica para explorar cómo las historias y narrativas evolucionan y se difunden en las redes sociales.
El equipo de investigación planea validar este modelo utilizando datos del mundo real de plataformas como Bluesky, que permiten distinguir entre los reposts puros y aquellos que han sido modificados. Con ello, esperan no solo profundizar en el estudio de la propagación de ideas, sino también regresar a sus orígenes en la modelización de incendios forestales, aplicando las herramientas adquiridas en este nuevo contexto.
