En su artículo publicado en The New York Times el 11 de junio de 2013, la periodista Monica Davey documenta que Chicago ha experimentado un importante descenso de los tiroteos y la delincuencia.
Los homicidios en Chicago en 2013 cayeron a un nivel que no se veía desde principios de la década de 1960: disminuyeron un 34 % entre 2012 y 2013.
Su explicación de este importante descenso de la delincuencia es que, en los últimos meses, hasta 400 agentes al día, trabajando horas extra, han sido enviados a solo 20 pequeñas zonas consideradas las más peligrosas de la ciudad.
La policía afirma que está frenando los tiroteos de represalia entre facciones de pandillas mediante un análisis exhaustivo de las decenas de miles de presuntos miembros de pandillas de la ciudad, los territorios que reclaman y sus rivalidades. La policía también se está centrando en más de 400 personas a las que ha identificado como vinculadas de tal manera que tienen más probabilidades de verse implicadas en un homicidio, como víctimas o como autores.
Nueva investigación: centrarse en los actores clave de las redes sociales
Mi investigación reciente con varios coautores (véase más abajo) busca analizar cómo dirigirse a los actores clave integrados en una red puede tener efectos importantes en la actividad total. Esto es particularmente cierto en el caso de la delincuencia: el éxito en la reducción de la delincuencia en Chicago se debió a centrarse en 400 actores clave, en lugar de destinar recursos a objetivos más generales.
Esto plantea dos preguntas importantes sobre el papel de las interacciones y las redes sociales en distintas actividades, como la delincuencia, la educación, la I+D, las finanzas y la difusión de las microfinanzas.
La primera se refiere al papel de los efectos de pares en estas actividades.
¿Hasta qué punto las personas de su red social influyen en que cometa más o menos delitos, participe en más o menos colaboraciones de I+D o conceda más o menos préstamos bancarios?
La segunda es qué relevancia empírica tiene la política de «actor clave» en situaciones del mundo real, donde el objetivo es dirigirse al agente cuya eliminación de la red reduce más la actividad total.
También queremos comparar la capacidad predictiva de la política de actor clave con la de otras políticas basadas en medidas más tradicionales de centralidad de redes y con la de otras políticas razonables, como dirigirse a los agentes más activos. En este artículo ofrecemos una visión general de estas políticas aplicadas a la delincuencia, la I+D, la educación, las finanzas y las microfinanzas.
Delincuencia
En cuanto a la delincuencia, consideremos el estudio de Lindquist y Zenou (2014), en el que analizamos a personas mayores de 16 años en Suecia que han sido sospechosas de al menos un delito. Tenemos acceso al registro policial oficial de todas las personas sospechosas de cometer delitos en Suecia. En este registro, la policía lleva constancia de quién es sospechoso de cometer un delito junto con quién. En este contexto, existe un vínculo (delictivo) entre dos personas si se sospecha que han cometido un delito juntas (y posteriormente son condenadas). Tanto los datos sobre condenas como los datos sobre sospechosos incluyen el tipo de delito, la fecha del delito y la sanción recibida. Analizamos el efecto relativo de eliminar al actor clave en aquellos casos en que este deja de formar parte de la red activa. Para ello, creamos una variable indicadora para cada persona que señala si ha fallecido durante el período pertinente y si ha sido encarcelada. Nuestros resultados indican que, en el mundo real, la política de actor clave supera a la política de eliminar a un actor al azar en un 9,58 %. La política de actor clave también supera a la política de eliminar al actor más activo en un 3,16 %, y a la de eliminar al actor con mayor centralidad de vector propio y de intermediación en un 8,12 % y un 2,09 %, respectivamente.
Redes de I+D
En cuanto a las redes de I+D, seguimos el estudio de König et al. (2014), en el que determinamos cuáles son los actores clave —o, más exactamente, las empresas clave— en las redes de I+D. En otras palabras, nuestro objetivo es determinar qué empresas son cruciales para una industria, en el sentido de que, si salen del mercado (es decir, quiebran), el costo en términos de actividad total o bienestar para las empresas restantes y los consumidores será el mayor posible. A partir del conjunto de datos MERIT-CATI, determinamos cuáles son las empresas clave durante un período de más de 40 años y mostramos que, por lo general, no son las que tienen el mayor número de colaboraciones de I+D (grado), el mayor número de patentes ni la mayor centralidad de vector propio, de intermediación o de cercanía y, más importante aún, no son las empresas con la mayor cuota de mercado de su sector. Curiosamente, General Motors, que recibió un rescate financiero en 2008 del presidente electo Obama, figuraba entre las empresas clave. Mostramos que, si General Motors hubiera salido del mercado en 1990, el bienestar total se habría reducido un 8,37 %, mientras que la producción total habría disminuido un 2,14 %.
Educación
En cuanto a la educación, consideramos el estudio reciente de Hahn et al. (2014), en el que realizamos un experimento controlado en Bangladesh con alumnos de cuarto grado de escuelas primarias rurales. Tras realizar una encuesta de redes en la que pedimos a cada alumno que nominara a sus mejores amigos, formamos grupos aleatorios de cuatro alumnos en cada escuela y pedimos a cada grupo que completara distintas pruebas de matemáticas y conocimientos. La pregunta clave que queremos responder es: si, por azar, un alumno termina en un grupo con una centralidad promedio alta, ¿esto influye positivamente en su puntuación en las pruebas en comparación con alguien que queda en un grupo con una centralidad promedio más baja? También evaluamos el papel del liderazgo de grupo en los resultados académicos, observando el impacto en estos resultados de la persona con mayor centralidad del grupo. De las seis medidas de centralidad consideradas, encontramos que la centralidad de actor clave y la centralidad de Katz-Bonacich son las que más importan para explicar el rendimiento de los alumnos, tanto en grupo como individualmente. En ambas pruebas, la centralidad de Katz-Bonacich es la que mejor funciona. Estos resultados indican que la composición de un grupo en cuanto a centralidad importa tanto para los resultados individuales como para los grupales, y que las centralidades de actor clave y de Katz-Bonacich son fundamentales para dichos resultados.
Redes financieras
También analizamos las redes financieras a partir del estudio de Denbee et al. (2014). Utilizando datos diarios de enero de 2006 a septiembre de 2010, los autores identifican a los actores clave en materia de riesgo, es decir, los bancos que más contribuyen al riesgo agregado de liquidez. Muestran que los riesgos asumidos por los actores clave durante esos períodos varían mucho. También constatan que los actores clave de la red no son necesariamente los mayores prestatarios. De hecho, durante el auge del crédito, los grandes prestamistas y prestatarios tienen la misma probabilidad de ser actores clave. Este conjunto de hallazgos es relevante para las políticas públicas y ofrece orientación sobre cómo inyectar liquidez de manera eficaz para reducir el riesgo de la red, si el gobierno decide intervenir.
Por último, examinamos el papel de los actores clave en la difusión de los préstamos de microfinanzas en India a partir del estudio de Banerjee et al. (2013). Su pregunta clave es: ¿cómo afectan las posiciones en la red de las primeras personas de una aldea que reciben información sobre un nuevo producto a su difusión final? Estos autores muestran que la centralidad de comunicación de los puntos de introducción es un sólido indicador de la participación final en las microfinanzas y que, por lo tanto, puede orientar a quienes intentan difundir información sobre las microfinanzas en aldeas similares.
Este artículo se publica en colaboración con Vox EU. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde estas opiniones.
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Autor: Yves Zenou es profesor de Economía en la Universidad de Estocolmo
Imagen: Una pareja se toma de la mano mientras cruza una calle en Nueva York, el 4 de septiembre de 2013. REUTERS/Lucas Jackson
