Las redes como mencionamos en el vídeo anterior nos ayudan a representar las estructuras de los sistemas. Pero también es interesante estudiar como es que estos cambias en el tiempo para describir su dinámica y posibles retroalimentaciones. La dinámica es el cambio en el tiempo. Podría ser interesante estudiar un sistema en un instante sin embargo, hay pocos sistemas que son estáticos, es decir que no sufren cambios. Como mencionamos en el vídeo anterior, la dinámica puede representarse con otra red diferente a la estructural. Sin embargo no es la única manera de representar la dinámica. you que el espacio de estados tiende a crecer exponencialmente con el número de variables, en muchas situaciones es difícil visualizar esta red de estado. Otra manera de visualizar la dinámica es simplemente viendo cómo va cambiando el estado en el tiempo como se hace en un vídeo. La dinámica también puede estudiarse a escalas múltiples, you que en algunos sistemas los cambios relevantes ocurren a escalas de segundos y en otros a escalas de años. También hay sistemas donde hay cambios relevantes a escalas múltiples. Por ejemplos los cambios que se dan en nuestro cuerpo son a escalas múltiples, nuestras neuronas disparan a escalas de milisegundos, nuestro corazón late o respiramos a escalas de segundos, digerimos comida y dormimos en escalas de horas, nuestros tejidos se regeneran en escalas de días y crecemos y envejecemos en escalas de años. Simplemente el aprendizaje puede darse you sea en escalas de segundos o también en escalas de años. Un concepto importante del pensamiento sistémico desarrollado dentro de la cibernética es el de retroalimentación. Esta nos dice que el efecto de un elemento de un sistema puede regresar al mismo elemento. Por ejemplo, podemos imaginar que estoy atrapado en el tráfico. Digo imaginar porque me muevo en bicicleta. Los humanos somos animales que tendemos a imitar bastante. Entonces por ejemplo si yo empiezo a tocar el klaxón de manera exagerada, es muy probable que otros conductores me imiten y también empiecen a tocar el klaxón. Si quieren hagan el experimento. Si hay una masa crítica de conductores desesperados, los klaxónes se propagarán aunque sea de manera inconsciente, y al haber más gente tocando el klaxón probablemente ellos sigan tocando el klaxón. Esta es una retroalimentación positiva, you que mi acción de tocar el klaxón se propaga por el sistema de conductores a través de nodos desesperados y la acción me vuelve a afectar a mi por lo que sigo tocando el klaxón hasta que haya un cambio que rompa esta dinámica. La retroalimentación positiva puede generar una reacción en cadena, pero también existe la retroalimentación negativa, la cual tiende a minimizar la propagación de los cambios. Tomando otro ejemplo social, también imitamos la formación de opiniones. Supongamos que tenemos que elegir entre dos opciones, ir a la huelga o no. Hay gente que nunca va a cambiar de opinión, pero otros que sí y su decisión dependerá en muchos casos de lo que opine la mayoría de las personas con las que esté en contacto. Entonces si por ejemplo yo estoy a favor de ir a la huelga y las personas que están a mi alrededor con las cuales yo tengo contacto también están a favor, será más difícil que yo cambie mi opinión. Esta retroalimentación negativa reduce las probabilidades de que a la larga haya un cambio en mi opinión. La retroalimentación negativa tiende a estabilizar la dinámica you que inhibe los cambios, por el contrario la retroalimentación positiva promueve los cambios. Dependiendo de nuestro propósito podríamos preferir la retroalimentación negativa o positiva o combinaciones de ambas. Un concepto relacionado con la retroalimentación es el de prealimentación. En la retroalimentación los efectos de un elemento regresan a través de las interacciones que hay en el sistema. En la prealimentación se trata de influir en la dinámica antes de que ocurra cierto evento para poder regular mejor el sistema. Por ejemplo si el pronóstico meterológico sugiere que va a llover, yo puedo decidir llevar un paraguas, si en verdad llueve tal vez no me moje tanto. En este caso el pronóstico me prealimenta cambiando mi comportamiento. O bien otro ejemplo, el servicio de mantenimiento que se la da a un avión, automóvil u otro máquina prealimenta el estado futuro de la máquina con la intención de evitar fallas. En otras palabras la prealimentación trata de influir en el futuro a partir de un estado presente, mientras que la retroalimentación trata de hacer un cambio en el presente a partir de un evento pasado. Los seres vivos constantemente realizamos ciclos de retroalimentación y prealimentación, solo que normalmente los llamamos adaptación La adaptación es la habilidad de un sistema para cambiar su estado como respuesta a una perturbación. La anticipación actúa antes de que una perturbación ocurra para preservar al sistema. Tanto la adpatación como la anticipación son necesarias para que un sistema perdure. Sería deseable poder predecir o bien anticipar todo lo que le podría ocurrir a un sistema y así evitar cualquier daño. Sin embargo debido a la complejidad de un entorno que está cambiando constantemente y a las interacciones hemos visto que esta predicción es limitada. Para esto es deseable que los sistemas puedan adaptarse a todos aquellos cambios que no sean posibles de predecir. La adaptación y la anticipación nos permiten enfrentar a la dinámica del entorno de un sistema de manera activa. Esto es porque implica cambios en el sistema. Sin embargo un sistema también enfrentar de manera pasiva a la dinámica de su entorno. ¿Cómo se puede lograr esto? Será el tema del próximo vídeo.
