Paradigma de la complejidad

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Psicologia Mind Map on Paradigma de la complejidad, created by Tatiana Arias Conde on 18/09/2020.
Tatiana  Arias Conde
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Paradigma de la complejidad
  1. El paradigma de la complejidad es un enfoque interdisciplinario que busca comprender y abordar fenómenos complejos en sistemas dinámicos, y puede aplicarse a un amplia variedad de campos. Como lo son las siguientes tres ideas, con sus tres razones y sus ejemplos.
    1. Emergencia de propiedades no predecibles.
      1. Los sistemas complejos a menudo exhiben propiedades emergentes que no pueden preverse a partir del estudio de sus componentes individuales.
        1. En un mercado financiero, las fluctuaciones de los precios de las acciones son el resultado de la interacción entre miles de inversores, y la aparición de burbujas financieras es una propiedad emergente que no se puede prever simplemente observando el comportamiento de un solo inversor.
        2. En los sistemas biológicos, las propiedades emergentes son comunes debido a las múltiples interacciones entre genes, proteínas y otros componentes. Estas propiedades no pueden preverse a partir del conocimiento de la secuencia de ADN de un organismo.
          1. El desarrollo de un organismo a partir de una única célula fertilizada es un ejemplo de propiedad emergente en biología. A partir de una célula inicial, se generan una variedad de tipos celulares especializados, tejidos y órganos a lo largo del tiempo, lo que resulta en la formación de un organismo multicelular complejo. Estas estructuras y funciones no pueden deducirse simplemente a partir de la secuencia de ADN de la célula inicial.
          2. En el campo de la economía y las finanzas, las propiedades emergentes también son evidentes. Los precios de los activos financieros, como las acciones, no pueden preverse de manera precisa debido a la interacción de miles de inversores y factores económicos.
            1. Durante la formación de una burbuja económica, como la burbuja puntocom en la década de 1990, los precios de las acciones de las empresas tecnológicas alcanzaron niveles extremadamente altos, a pesar de que algunos argumentaron que estas valuaciones no estaban respaldadas por fundamentos sólidos. La dinámica especulativa y la interacción de múltiples actores en el mercado contribuyeron a la emergencia de esta burbuja, que finalmente colapsó, causando pérdidas significativas para los inversores.
          3. Adaptación y autoorganización.
            1. Los sistemas complejos pueden adaptarse y autoorganizarse en respuesta a cambios en su entorno o condiciones internas.
              1. En un ecosistema, las especies animales y vegetales interactúan entre sí y con su entorno. Si una especie disminuye debido a la depredación excesiva, otras especies pueden proliferar para llenar ese vacío, lo que demuestra la capacidad de autoorganización y adaptación del ecosistema.
              2. Los sistemas biológicos a menudo exhiben adaptación, lo que significa que los organismos pueden ajustar sus comportamientos o características en respuesta a cambios en su entorno para sobrevivir y reproducirse.
                1. La evolución de las especies es un claro ejemplo de adaptación en sistemas biológicos. A lo largo de generaciones, las poblaciones de organismos pueden desarrollar características específicas que les ayuden a sobrevivir en su entorno, como el camuflaje en insectos para evitar la detección por depredadores, o el desarrollo de resistencia a antibióticos en bacterias en respuesta a la presión selectiva.
                2. Los sistemas sociales también pueden mostrar autoorganización, donde la estructura o el comportamiento del sistema emergen de las interacciones entre sus miembros sin una dirección central.
                  1. Un ejemplo de autoorganización en sistemas sociales es el fenómeno de los mercados. En un mercado libre, como el mercado de valores, los precios de las acciones se determinan a través de la interacción de numerosos inversores que compran y venden acciones en función de sus percepciones y estrategias individuales. La fluctuación de los precios y la formación de tendencias en el mercado son ejemplos de autoorganización, ya que no hay una entidad central que controle los precios, pero emergen patrones y comportamientos a partir de las interacciones individuales.
                3. Sensibilidad a las condiciones iniciales y efecto mariposa
                  1. Los sistemas complejos son sensibles a las condiciones iniciales, lo que significa que pequeñas variaciones en el punto de partida pueden tener un impacto significativo en los resultados finales. Esto se conoce como el "efecto mariposa".
                    1. El clásico ejemplo del efecto mariposa es el clima. Una mariposa batiendo sus alas en un lugar puede, a través de una cadena de eventos, desencadenar un huracán en otro lugar. Esto ilustra cómo pequeñas perturbaciones iniciales pueden tener efectos desproporcionadamente grandes en sistemas complejos como el clima.
                    2. Los sistemas complejos, especialmente aquellos que exhiben comportamiento caótico, son altamente sensibles a las condiciones iniciales, lo que significa que pequeñas diferencias en las condiciones iniciales pueden llevar a resultados radicalmente diferentes con el tiempo.
                      1. El clásico ejemplo del efecto mariposa ilustra la sensibilidad a las condiciones iniciales en sistemas caóticos. Se dice que el aleteo de una mariposa en Brasil podría, a través de una serie de interacciones y cambios en la atmósfera, influir en la formación o no de un huracán en el Atlántico. Esta sensibilidad a las condiciones iniciales es una característica fundamental de la teoría del caos y destaca la imprevisibilidad a largo plazo de ciertos sistemas complejos.
                      2. En el ámbito de las redes sociales y la difusión de información en línea, las pequeñas acciones o eventos iniciales pueden tener un impacto desproporcionadamente grande en la propagación de información o comportamientos a través de la red.
                        1. En las redes sociales, un solo tweet o publicación viral puede desencadenar una cascada de reacciones en cadena. Por ejemplo, un mensaje que se vuelve viral en Twitter puede llevar a que miles de personas lo compartan, comenten o se involucren en conversaciones relacionadas. Esto muestra cómo una acción inicial (el tweet original) puede tener un efecto mariposa en la difusión de información en la red y puede llevar a resultados impredecibles en términos de qué contenido se vuelve popular.
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