La descentralización estructural y la heterogeneidad funcional en la producción colectiva de conocimiento: una justificación teórica y computacional del paradigma P2P

Laburpena

Generalmente, cuando alguien se encuentra con el término P2P, suele pensar en conceptos como piratería o copyright. Esto se debe a la popularidad de una serie de herramientas digitales que permiten a sus usuarios compartir ficheros sin intermediarios utilizando protocolos peer-to-peer o P2P. Sin embargo, el concepto que se esconde detrás de estas siglas es mucho más profundo y anticipa un cambio de paradigma con implicaciones muy relevantes en el ámbito de la economía, la política, la ciencia o la educación. En especial, el paradigma P2P anticipa un desarrollo sin precedentes en la auto-organización de las sociedades y la producción colectiva de conocimiento. Michel Bauwens define el término P2P como la dinámica relacional de las redes distribuidas, distinguiendo este tipo de redes tanto de aquellas con una topología centralizada en un único nodo como de las denominadas redes descentralizadas o federadas, que tendrían distintos nodos centrales conectados entre sí. En otras palabras, las redes distribuidas serían aquellas en las que todos los nodos tendrían la libertad de conectarse entre sí intercambiando información libremente, sin necesidad de nodos centrales con poder de filtro. Esta investigación analiza las sociedades desde la perspectiva del procesamiento de información y su apropiación por parte de agentes inteligentes, analizando el impacto del paradigma P2P en las propiedades emergentes de los sistemas sociales. Para ello, analiza los principales aspectos de este paradigma, justificando teórica y computacionalmente cómo la minimización de la homogeneidad funcional, así como la maximización de la descentralización en las estructuras de comunicación, se traduce en la emergencia de procesos de inteligencia colectiva y auto-organización. Este paradigma, tanto relacional como atributivo, se centraría en las dinámicas entre pares (peer-to-peer o P2P) y guardaría relación con los nuevos modelos de generación de conocimiento, el incremento de fuentes de acceso abierto y la creciente producción intelectual de obras de dominio público. Para demostrar la validez del paradigma P2P en relación a su capacidad para incrementar la innovación y la adaptación de las sociedades, se han desarrollado una serie de simulaciones. La implementación de estos modelos computacionales se ha llevado a cabo a partir de elementos tomados tanto de los algoritmos genéticos como la modelización basada en agentes. La combinación de ambos paradigmas ha permitido aplicar una síntesis de metodologías, denominada algoritmos basados en bacterias, que ha permitido simular sociedades artificiales con un enfoque acotado al posible impacto de las variables principales del paradigma P2P: la descentralización estructural y la heterogeneidad funcional. Esta tesis demuestra, a través del análisis estructural y funcional de un conjunto de escenarios, que un incremento de ambas variables produce comunidades con mayor capacidad de adaptación a entornos dinámicos, favoreciendo la emergencia de fenómenos de inteligencia colectiva. Esto es, a mayor descentralización y diversidad, mayor participación y generación de innovación. En conclusión, esta investigación pone en valor el papel de las redes distribuidas y heterogéneas en el desarrollo de una verdadera sociedad del conocimiento, justificando la defensa de modelos abiertos y descentralizados para la gestión y el procesamiento de la información en entornos digitales, así como la apuesta por nuevos modelos organizativos y productivos.