La distribución de ingresos puede deberse a eventos fortuitos

Si eres tan inteligente, ¿por qué no eres rico? Resulta que pueder ser sólo una casualidad.

Las personas más exitosas no son las más talentosas, solo las más afortunadas, confirma un nuevo modelo informático de creación de riqueza. Tomarlo en cuenta puede maximizar el rendimiento de muchos tipos de inversión.


Emerging Technology from the arXiv 

La distribución de la riqueza sigue un patrón bien conocido a veces llamado una regla de 80:20: el 80 por ciento de la riqueza es propiedad de un 20 por ciento de la población. De hecho, un informe el año pasado concluyó que solo ocho hombres tenían una riqueza total equivalente a la de los 3.800 millones de personas más pobres del mundo.

Esto parece ocurrir en todas las sociedades a todas las escalas. Es un patrón bien estudiado llamado ley de poder que surge en una amplia gama de fenómenos sociales. Pero la distribución de la riqueza se encuentra entre las más controvertidas debido a los problemas que plantea sobre la justicia y el mérito. ¿Por qué tan pocas personas tienen tanta riqueza?

La respuesta convencional es que vivimos en una meritocracia en la que las personas son recompensadas por su talento, inteligencia, esfuerzo, etc. Con el tiempo, muchas personas piensan que esto se traduce en la distribución de riqueza que observamos, aunque una buena dosis de suerte puede desempeñar un papel.




Pero hay un problema con esta idea: mientras que la distribución de la riqueza sigue una ley de poder, la distribución de las habilidades humanas generalmente sigue una distribución normal que es simétrica con respecto a un valor promedio. Por ejemplo, la inteligencia, medida por las pruebas de CI, sigue este patrón. El coeficiente intelectual promedio es de 100, pero nadie tiene un coeficiente intelectual de 1.000 o 10.000.

Lo mismo ocurre con el esfuerzo, medido por las horas trabajadas. Algunas personas trabajan más horas que el promedio y otras trabajan menos, pero nadie trabaja mil millones de veces más que nadie.

Y sin embargo, cuando se trata de las recompensas por este trabajo, algunas personas tienen miles de millones de veces más riqueza que otras personas. Además, numerosos estudios han demostrado que las personas más ricas generalmente no son las más talentosas por otras medidas.

¿Qué factores, entonces, determinan cómo los individuos se hacen ricos? ¿Podría ser que la oportunidad juegue un papel más importante de lo que nadie esperaba? ¿Y cómo pueden explotarse estos factores, cualesquiera que sean, para hacer del mundo un lugar mejor y más justo?

Hoy recibimos una respuesta gracias al trabajo de Alessandro Pluchino en la Universidad de Catania en Italia y un par de colegas. Estos muchachos han creado un modelo informático de talento humano y la forma en que las personas lo utilizan para explotar oportunidades en la vida. El modelo permite al equipo estudiar el papel del azar en este proceso.

Los resultados son algo así como una revelación. Sus simulaciones reproducen con precisión la distribución de la riqueza en el mundo real. Pero los individuos más ricos no son los más talentosos (aunque deben tener un cierto nivel de talento). Ellos son los más afortunados. Y esto tiene implicaciones significativas en la forma en que las sociedades pueden optimizar los rendimientos que obtienen por las inversiones en todo, desde empresas hasta ciencias.

El modelo de Pluchino y compañía es sencillo. Está formado por N personas, cada una con un cierto nivel de talento (habilidad, inteligencia, habilidad, etc.). Este talento se distribuye normalmente alrededor de algún nivel promedio, con alguna desviación estándar. Así que algunas personas son más talentosas que el promedio y otras lo son menos, pero nadie es más talentoso que nadie.

Este es el mismo tipo de distribución que se observa para varias habilidades humanas, o incluso características como la altura o el peso. Algunas personas son más altas o más pequeñas que el promedio, pero nadie es del tamaño de una hormiga o un rascacielos. De hecho, todos somos bastante similares.

El modelo de computadora grafica a cada individuo a lo largo de una vida laboral de 40 años. Durante este tiempo, los individuos experimentan eventos afortunados que pueden explotar para aumentar su riqueza si tienen suficiente talento.

Sin embargo, también experimentan eventos desafortunados que reducen su riqueza. Estos eventos ocurren al azar.

Al final de los 40 años, Pluchino y sus colegas clasifican a los individuos por riqueza y estudian las características de los más exitosos. También calculan la distribución de la riqueza. Luego repiten la simulación muchas veces para verificar la robustez del resultado.

Cuando el equipo clasifica a los individuos según la riqueza, la distribución es exactamente igual a la que se ve en las sociedades del mundo real. "Se respeta la regla '80 -20 ', ya que el 80 por ciento de la población posee solo el 20 por ciento del capital total, mientras que el 20 por ciento restante posee el 80 por ciento del mismo capital", informan Pluchino y compañía.

Eso puede no ser sorprendente o injusto si el 20 por ciento más rico resulta ser el más talentoso. Pero eso no es lo que pasa. Las personas más ricas no suelen ser las más talentosas o cercanas a ellas. "El éxito máximo nunca coincide con el talento máximo, y viceversa", dicen los investigadores.

Entonces, si no es el talento, ¿qué otro factor causa esta distribución desigual de la riqueza? "Nuestra simulación muestra claramente que tal factor es simplemente pura suerte", dicen Pluchino y compañía.

El equipo lo muestra clasificando a los individuos según el número de eventos afortunados y desafortunados que experimentan a lo largo de sus carreras de 40 años. "Es evidente que las personas más exitosas también son las más afortunadas", dicen. "Y los menos exitosos también son los más desafortunados".

Eso tiene implicaciones significativas para la sociedad. ¿Cuál es la estrategia más efectiva para explotar el papel que juega la suerte en el éxito?

Pluchino y sus colegas estudian esto desde el punto de vista de la financiación de la investigación científica, un tema claramente cercano a sus corazones. Las agencias de financiamiento de todo el mundo están interesadas en maximizar su retorno de la inversión en el mundo científico. De hecho, el Consejo Europeo de Investigación recientemente invirtió $ 1.7 millones en un programa para estudiar la casualidad, el papel de la suerte en el descubrimiento científico, y cómo se puede explotar para mejorar los resultados de financiamiento.

Resulta que Pluchino y compañía están bien preparados para responder a esta pregunta. Utilizan su modelo para explorar diferentes tipos de modelos de financiamiento para ver cuál produce los mejores rendimientos cuando se tiene en cuenta la suerte.

El equipo estudió tres modelos, en los que la financiación de la investigación se distribuye por igual a todos los científicos; distribuido aleatoriamente a un subconjunto de científicos; o dado preferencialmente a aquellos que han tenido más éxito en el pasado. ¿Cuál de estas es la mejor estrategia?

La estrategia que ofrece los mejores rendimientos, resulta, es dividir los fondos de manera equitativa entre todos los investigadores. Y la segunda y tercera mejores estrategias involucran la distribución aleatoria al 10 o 20 por ciento de los científicos.

En estos casos, los investigadores pueden aprovechar mejor los descubrimientos casuales que hacen de vez en cuando. En retrospectiva, es obvio que el hecho de que un científico haya hecho un descubrimiento importante en el pasado no significa que sea más probable que lo haga en el futuro.

Un enfoque similar también podría aplicarse a la inversión en otros tipos de empresas, como pequeñas o grandes empresas, nuevas empresas de tecnología, educación que aumenta el talento o incluso la creación de eventos afortunados al azar.

Claramente, se necesita más trabajo aquí. ¿Qué estamos esperando?

Ref: arxiv.org/abs/1802.07068 : Talent vs. Luck: The Role of Randomness in Success and Failure

1802 07068

Leer más publicaciones en Calaméo

Complejidad: La economía como una suma de apuestas

En el corazón de la economía, un juego de azar




¿Tiene el billete de lotería el valor de dos dólares? ¿Debo tomar una póliza de seguro adicional? Apuestas simples se extienden a través de todas las ramas principales de la teoría económica. Y, de acuerdo con un nuevo informe de Ole Peters de SFI y Murray Gell-Mann, hemos sido erróneamente conceptualizando ellos por unos 350 años.
El documento, que aparece en la revista Chaos, presenta dos enfoques para la evaluación de los valores de apuestas-expectativa y promedios de tiempo. El enfoque de la expectativa-valor imagina todas las posibilidades y las medias a través de ellos de una manera lineal aditivo. En palabras del matemático del siglo 17 Christiaan Huygens ,: "si alguien debe poner 3 chelines en una mano sin decirme cuál, y 7 en el otro, y me des la elección de cualquiera de ellos; Digo, es lo mismo que si me debería dar 5 chelines. "La perspectiva temporal de la media se imagina que un juego de azar se reproduce varias veces y calcula qué pasa con el tiempo. A menos que la repetición es aditivo, las dos perspectivas dan diferentes respuestas.
"El primer punto de vista, teniendo en cuenta todos los mundos paralelos, es la adoptada por la economía convencional", explica Gell-Mann. "La segunda perspectiva a lo que ocurre en nuestro mundo a través del tiempo, es el que se explora y que no se ha apreciado en la economía hasta el momento."
En vez de mirar cómo los individuos optimizar la riqueza a través de mundos paralelos, la perspectiva basada en el tiempo considera cómo optimizar la riqueza a medida que pasa el tiempo. "Lo que sucede cuando cambiamos perspectivas es sorprendente. Muchos de los problemas clave de la teoría económica abiertos tienen una solución elegante dentro de nuestro marco," dice Peters.
El documento Chaos ilustra los diferentes enfoques a través de un juego de azar. Tirar una moneda; Si sale cara muestra su riqueza se multiplica por 1,5, si sale cruz muestra se multiplica por 0,6. Sigue repitiendo el juego de azar. Mientras que el valor esperado (el promedio de todos los mundos posibles) crece exponencialmente, su riqueza en cualquier realidad se atenúan exponencialmente con el tiempo.
Debido a que la evaluación de apuestas simples está en el centro del campo, la perspectiva temporal puede informar a todas las ramas de la economía. "Resulta que la diferencia entre cómo se comporta la riqueza individuo a través de mundos paralelos y cómo se comporta el paso del tiempo cuantifica cómo cambia la desigualdad de la riqueza", dice Peters. "También permite refinar la noción de mercados eficientes y resolver el rompecabezas de la prima de riesgo."

Segunda nota

Como consecuencia de la crisis financiera, muchos empezaron a cuestionar los diferentes aspectos del formalismo económica.

Esto incluyó Ole Peters, miembro del Laboratorio de Matemática de Londres en el Reino Unido, así como profesor visitante del Instituto de Santa Fe en Nuevo México, y Murray Gell-Mann, un físico que fue galardonado con el Premio Nobel 1969 de Física por su contribuciones a la teoría de las partículas elementales de la introducción de los quarks, y ahora es un miembro distinguido en el Instituto de Santa Fe. Encontraron que sea especialmente curioso que un campo tan importante para nuestra forma de vivir juntos como una sociedad parece tan seguro de que muchos de sus preguntas claves.

Así que le preguntaron: ¿Podría haber una dificultad fundamental que subyace a nuestra teoría económica actual? ¿Hay alguna supuesto oculto, posiblemente cientos de años de antigüedad, por detrás de no uno, sino muchos de los problemas científicos actuales de la teoría económica? Tal problema fundamental podría tener graves consecuencias prácticas porque la teoría económica informa a la política económica.

Tal y como informan en la revista Caos, desde AIP Publishing, la historia que surgió es un ejemplo fascinante de la historia científica, de cómo evoluciona la comprensión humana, se queda atascado, consigue despegarse, ramas, y así sucesivamente.

"Nos encontramos, por ejemplo, que Daniel Bernoulli cometió un error poco visible, pero consecuente en 1738 que fue corregido por Laplace en 1814, pero de nuevo por Menger en 1934", dijo Peters. "Este es uno de los factores que frenaba el desarrollo de nuestra perspectiva."

Los conceptos clave de tiempo y el azar son el centro de su trabajo. "Las cuestiones de carácter económico se situó en el comienzo del pensamiento formal sobre la aleatoriedad en el siglo 17", explicó. "Todos estos son conceptos relativamente jóvenes, no hay nada en Euclides acerca de la teoría de probabilidades." Pienso en ello simplemente en términos de: ¿Debo apostar dinero en un juego de dados? ¿Cuánto debo pagar por un contrato de seguro? ¿Cuál sería un precio justo por una renta vitalicia?

"Todas estas preguntas tienen que ver con el azar, y la manera de tratar con ellos en el siglo 17 era de imaginar mundos paralelos que representan todo lo que podría suceder", dijo Gell-Mann. "Para evaluar el valor de algunas de riesgo incierto, una media se toma entre los mundos paralelos."

Este concepto sólo se ha cuestionado en la mitad del siglo 19, cuando se utilizó la aleatoriedad formalmente en un contexto diferente en la física. "Aquí, la perspectiva surgió siguiente: para evaluar algunos de riesgo incierto, preguntarse cómo le afectará en un mundo sólo-es decir, aquella en la que vive, a través del tiempo", continuó Gell-Mann.

"El primer punto de vista, teniendo en cuenta todos los mundos paralelos, es la adoptada por la economía convencional", explicó Gell-Mann. "La segunda perspectiva a lo que ocurre en nuestro mundo a través del tiempo, es el que se explora y que no se ha apreciado en la economía hasta el momento."

El impacto real de esta segunda perspectiva proviene de reconocer la omisión del concepto clave de tiempo de los tratamientos anteriores. "Tenemos unos 350 años de teoría económica que es la aleatoriedad de un modo sólo-por considerar mundos paralelos", dijo Peters. "Lo que sucede cuando cambiamos perspectivas es sorprendente. Muchos de los problemas clave de la teoría económica abiertos tienen una solución elegante dentro de nuestro marco."

En cuanto a las aplicaciones para su trabajo, su concepto clave se puede utilizar "para derivar todo un formalismo económica", dijo Peters. En su artículo, Peters y Gell-Mann explorar la evaluación de un juego de azar. Por ejemplo, esta apuesta es mejor que la apuesta? Este es el problema fundamental de la economía. Y a partir de una solución conceptualmente diferente viene un nuevo formalismo completa.

Ellos pusieron a prueba después de su amigo Ken Flecha-un economista que fue el ganador conjunto del Premio Memorial Nobel de Economía con John Hicks en 1972, sugirió la aplicación de la técnica de los contratos de seguro. "Predice nuestra perspectiva o explicar la existencia de un mercado de seguros grande? Lo hace, a diferencia de la teoría del equilibrio general competitivo, que es el formalismo dominante en la actualidad", dijo Peters.

Y así un significado diferente del riesgo surge toma demasiado riesgo no sólo es psicológicamente incómodo, pero también conduce a pérdidas de bienes en dólares. "Una buena gestión del riesgo que realmente impulsa el rendimiento con el tiempo", agregó Peters. "Esto es importante en el replanteamiento actual de los controles de riesgo y la infraestructura del mercado financiero".

Este concepto va mucho más allá de este reino y en todas las principales ramas de la economía. "Resulta que la diferencia entre cómo se comporta la riqueza individuo a través de mundos paralelos y cómo se comporta el paso del tiempo cuantifica cómo los cambios desigualdad de la riqueza", explicó Peters. "También permite refinar la noción de mercados eficientes y resolver el rompecabezas de la prima de riesgo."

Una de las aplicaciones de importancia histórica es la solución de los 303 años de edad paradoja de San Petersburgo, que consiste en un juego de azar jugado por lanzar una moneda hasta que sale cruz y el número total de lanzamientos, n, determina el premio, lo que equivale a $ 2 a la enésima potencia. "El premio esperado diverge-no existe", explicó Peters. "Esta apuesta, sugerido por Nicholas Bernoulli, se puede ver como la primera rebelión contra la dominación del valor que la expectativa promedio a través de mundos paralelos que se estableció en la segunda mitad del siglo 17".

¿Cuál es el siguiente paso para su trabajo? "Estamos muy interesados ​​en desarrollar plenamente las implicaciones para la economía del bienestar y las cuestiones de la desigualdad económica. Este es un tema sensible que necesita ser tratado con cuidado, incluyendo el trabajo empírico", señaló Peters. "Se está haciendo mucho detrás de las escenas-ya que esta es una forma conceptualmente diferente de hacer las cosas, la comunicación es un reto, y nuestro trabajo ha sido difícil publicar en las principales revistas de economía."

Sus resultados descritos en el caos se generalizan fácilmente, lo que es necesario reinterpretar el formalismo completo. Pero "no se puede añadir mucho en términos prácticos, y se pone un poco técnico". Así que es un futuro "elemento de tarea" para Peters y Gell-Mann.

"Nuestro papel caos es una receta para acercarse a una amplia gama de problemas," dijo Peters. "Así que ahora vamos a través de todo el formalismo con nuestros colaboradores para ver dónde más nuestra perspectiva es útil."...

Lea el artículo on Phys.org (February 2, 2016)

Read the paper in the journal Chaos (February 2, 2016)

La dictadura de la aleatoriedad.. ?

Economistas avergonzados por los datos recurren a un correo electrónico influyente en un experimento sobre el sesgo

El correo electrónico semanal que yo y otros más de 20.000 recibimos de la Oficina Nacional de Investigación Económica, todos los lunes a las 4:15 am ET es algo que realmente espero con interés.



El correo electrónico de esta semana, el último en aparecer en orden de procesamiento. (NBER)

Es una lista de más de una docena de a veces fascinantes nuevos documentos de trabajo de algunos de los mejores economistas académicos en torno a temas que van desde jugadores de la NFL hasta la quiebra de un molino colectivo francés en un episodio de historia económica de 600 años. Sin embargo, una profunda injusticia fue revelada a principios de este año por uno de los propios documentos en el correo electrónico semanal.



Los documentos se presentan en el correo electrónico con el fin de cuando fueron recibidos y procesados. Se trata básicamente de azar e imposible de manipular, pero resulta que el fin importa mucho.

Los trabajos presentados por primera vez en el correo electrónico son mucho más propensos a ser vistos, descargados, y escrito en el mundo más amplio debido tiempo, no por algún mérito particular. El primer papel de hasta, por ejemplo, es un completo 30% más de probabilidades de ser visto, descargado, y citado por otros investigadores. Cuanto más lejos vas abajo en la lista, menor será el número de puntos de vista y las descargas, hasta el último papel, que ve un pico.
Y esto es de un grupo de personas que son desproporcionadamente probable que sean expertos en la materia, con intereses muy específicos. En lugar de encogerse si fuera poco, el grupo ahora va a asegurarse de que cada papel se ve en cada posición en aproximadamente el mismo número de personas.
Bajo el antiguo régimen, muchos excelentes trabajos recibieron menos atención por ninguna razón real. Los investigadores lo atribuyen a lo que se llama primacía sesgo, incluso el público en general, con formación altamente y comprometidos para este boletín son víctimas de la tendencia a prestar más atención a lo que ocurra primero.
Debido a la forma en que está estructurado sólo títulos de papel se enumeran en la parte superior-lo que tienes que hacer clic a través al sitio NBER para ver un resumen y descargar el papel. Eso se sumó a la tendencia a tan sólo mirar a una o dos antes papeles en lugar de desplazarse por toda la lista. (NPR tiene una gran entrevista con uno de los autores del artículo, disponible aquí, que da más detalles)
Un grupo de economistas no es uno que tomar estos datos a la ligera. A partir de un correo electrónico enviado por el presidente NBER Jim Poterba ayer (03 de septiembre) para los suscriptores de la lista que menciona explícitamente el artículo anterior:
Para evitar las desigualdades a través de los documentos de trabajo que se derivan de las diferencias de colocación lista, comenzando la próxima semana, el orden de los trabajos en cada una de las más de 23.000 mensajes de "Novedades de esta semana" que enviamos será determinado al azar. Esto significa que más o menos el mismo número de destinatarios del mensaje verá una ponencia presentada en la primera posición, en la segunda posición, y así sucesivamente.
Los grandes ganadores, más allá de la gente que es un poco tarde en la presentación de sus documentos, podrían ser los autores del estudio que llevó a este cambio. Consiguen un raro ejemplo de lo que los economistas llaman un "experimento natural" que debe producir algunos nuevos datos fascinantes sobre cómo el orden de visualización afecta el comportamiento.

Tratamientos aleatorias ayudan a prevenir epidemias

Los tratamientos aleatorios pueden ser más eficaces para detener los brotes de enfermedades
Los matemáticos han encontrado que variando el tiempo de los tratamientos , los médicos pueden ser capaces de aumentar las probabilidades de que un brote de enfermedad morirá de repente

Por Calla Cofield

Aunque las vacunas tienden a llegar lo
largo de muchos meses, la aleatoriedad
en los programas de tratamiento en realidad
puede ayudar a controlar un brote de la enfermedad .

Juntar gatos es un juego de niños en comparación con juntar gente para tomar dosis de la vacuna contra la gripe en las últimas semanas del verano, cuando el trabajo, escuela, farmacia horas limitadas, días de playa y un sinnúmero de otros factores conspiran para interferir. Como resultado, las vacunas tienden a tardar en ser suministradas lo largo de muchos meses. En lugar de resistirse a esta tendencia , algunos matemáticos piensan ahora que los funcionarios de salud pública pueden un día ser más receptivos a este sistema. Un poco de aleatoriedad en los programas de tratamiento en realidad puede ayudar a controlar un brote de la enfermedad .

Esta conclusión proviene de un análisis de las opciones de tratamiento de los brotes de enfermedades infecciosas a través de la lente de la teoría de la complejidad , que intenta dar sentido a los sistemas que son fundamentalmente impredecibles. Los investigadores que utilizan la teoría de la complejidad de estudiar los brotes de enfermedades se han identificado casos raros en que el brote va a morir de repente . Digamos, por ejemplo, los trabajadores de salud administran antibióticos para combatir un brote de meningitis bacteriana , causando infecciones a disminuir . Un modelo de la enfermedad clásica sugiere que cada persona infectada debe ser aislado y tratado antes de que la enfermedad puede desaparecer. Pero la teoría de la complejidad muestra que en ocasiones , la enfermedad se extinguirá debido a factores aleatorios e impredecibles.

Este " evento de extinción al azar " es imposible de predecir, pero una nueva investigación muestra que calendario prudente de los tratamientos puede aumentar las probabilidades de una ocurrencia . Saber cómo varían para hacer eventos de extinción azar más probable podría ser especialmente útil en los países en desarrollo, donde los suministros farmacéuticos son a menudo limitados y tratamientos no están disponibles todo el año , sino que se da en ráfagas de un cierto número de veces al año . Este suele ser el caso cuando una organización de ayuda administra tratamientos a distancia .

Ira Schwartz, un matemático aplicado y físico en el Laboratorio de Investigación Naval de EE.UU. , y sus colegas utilizaron una simulación por ordenador que modela el comportamiento general de las enfermedades infecciosas en una población de 8.000 personas. La simulación tiene en cuenta el elemento de aleatoriedad y comparó los resultados de dos escenarios diferentes : una en la que se suministra el tratamiento a intervalos regulares de tiempo y otra a intervalos aleatorios . Compararon estos dos escenarios para las enfermedades infecciosas como la meningitis bacteriana , enfermedades venéreas y la peste , que se tratan principalmente con antibióticos.

Los resultados muestran que en los casos en que las ráfagas de tratamiento sólo podían ser administradas entre dos y ocho veces por año , el programa de aleatorización creado una disminución exponencial en el tiempo para un evento de extinción al azar : en otras palabras , una enfermedad murió hacia fuera más rápidamente . "La investigación demuestra por qué los programas de tratamiento aleatorios funcionan", dice Schwartz, un co - autor del artículo , que fue publicado en PLoS ONE en agosto.

En 2008 Schwartz co -autor de otro documento que utiliza modelos similares para probar el efecto de la vacunación al azar en los nuevos miembros de la población ( niños ) , y mostró disminuciones similares en el tiempo de extinción enfermedad.

En el nuevo estudio , los investigadores especulan que si los tratamientos de la enfermedad se entregan dos veces al año, seis meses de diferencia , una enfermedad puede tener tiempo para reponer fuerzas entre las dosis. En un programa de aleatorización , sin embargo , esas dosis podrían venir más cerca juntos , aumentando la probabilidad de que la segunda dosis tendría atacar la enfermedad , mientras que el último está en un estado debilitado . Este uno-dos aumenta la posibilidad de que ocurra un evento de extinción aleatoria. ( Aunque los investigadores pueden calcular la probabilidad de tal evento , siguen siendo en última instancia impredecible. ) Por esta razón , los investigadores concluyen que cuando los recursos son limitados , el tratamiento debe ser distribuido a un porcentaje mayor de la población en unos pocos , legumbres estrechamente distribuidos al azar , en lugar de muchos pequeños pulsos distribuido a menos personas .

Con más investigación sobre la interacción aleatoria entre el tratamiento y la enfermedad , es posible que los científicos proporcionarán más sugerencias sobre cómo administrar mejor los tratamientos , sobre todo en lugares donde los suministros y recursos humanos son limitados.

Charles Doering , director en funciones del Centro para el Estudio de Sistemas Complejos de la Universidad de Michigan, dice que el equipo de Schwartz es uno de los pocos grupos que exploran cómo la aleatoriedad en los programas de tratamiento puede afectar el progreso de enfermedades infecciosas. Aunque los investigadores utilizaron modelos bien establecidos de cómo se propagan y sobreviven las enfermedades en las poblaciones humanas, sus técnicas matemáticas para la toma de aleatoriedad en cuenta, desarrollados a partir de la mecánica cuántica , es difícil de aplicar a modelos de enfermedad . "Uno nunca sabe", dice . " Si ha cambiado cualquiera de la estructura del modelo, puede que las conclusiones podrían cambiar. " Pero el trabajo puede inspirar nuevas investigaciones en grandes simulaciones o experimentos de laboratorio que ponen a prueba estas teorías en las poblaciones de microorganismos vivos . " Esto le da un punto de partida, una hipótesis de trabajo para investigar ", añade .

Scientific American