Investigadores de la Universidad de Michigan han añadido una nueva dimensión a las matemáticas utilizadas para predecir el resultado de todo tipo de competiciones, incluidos deportes, juegos y clasificación social, tanto en humanos como en animales.
Esta dimensión, que él llama “profundidad competitiva”, puede integrarse en una variedad de sectores importantes y rentables. Puede, por ejemplo, ayudar a los ganadores de proyectos en enfrentamientos deportivos, medir las preferencias de los consumidores, clasificar las universidades y evaluar las prácticas laborales.
Pero también proporciona un marco único para comparar y obtener información sobre un amplio espectro de interacciones competitivas. Siempre que los investigadores tengan datos, ya sean de juegos de mesa o de peleas de babuinos, su modelo puede calcular la profundidad de la competencia con ganadores y perdedores.
“El modelo no sabe si está obteniendo un conjunto de datos deportivos o un conjunto de datos de animales”, dijo Max Jurdy, estudiante de doctorado en física en la UM y autor del nuevo estudio. “Lo que estamos tratando de hacer es crear una forma general de medir la desigualdad en varios de estos entornos diferentes”.
En este marco, cuanto más desigual es la competencia, más profunda es. Así pues, en las competiciones intensivas los competidores están más estratificados en términos de habilidad y estatus. Por eso puede resultar sorprendente saber que, en este contexto, los juegos y deportes humanos tienden a terminar en el extremo superficial del espectro.
Pero eso es así por diseño, dijo Mark Newman, profesor de física y sistemas complejos de la UM.
“Un deporte como el baloncesto, por ejemplo, no es en realidad un deporte superficial”, dijo Newman. “Hay una enorme variedad de habilidades y puedes jugar en muchos niveles diferentes. Pero la gente no lo hace porque el estudiante promedio de secundaria no tendría el beneficio de enfrentarse a un profesional de la NBA”.
Jerdee señaló que incluso dentro de la NBA, los peores equipos tienen mayores probabilidades de reclutar mejores jugadores jóvenes como una forma de mejorar sus equipos.
“Declarar algo superficial puede tener una connotación negativa, pero también se puede decir que es más competitivo, menos predecible o más interesante”, dijo Jordy. “Todos describen lo mismo”.
Mientras que los humanos tienen reglas y estructuras para promover la igualdad y concursos interesantes, otros animales no las tienen.
Pensemos en las gallinas, el animal responsable de expresar el “orden jerárquico”. Dentro de una bandada, existe una jerarquía clara en la que las aves más fuertes eliminan a las que están más abajo en el orden jerárquico con poco riesgo de “perder” la competencia o ser los mejores en una demostración de dominio.
Por lo tanto, utilizando la evaluación de Jurdy y Newman, el baloncesto tiene menos de 1 capa de profundidad, mientras que los pollos se clasifican más cerca de 20 capas. La jerarquía social de las hienas es aún más rígida y predecible, con más de 100 capas de profundidad.
Las interacciones competitivas en la sociedad humana, incluidas las clasificaciones universitarias y las clasificaciones sociales dentro de los grupos de amigos de la escuela secundaria, se ubican entre los deportes y las competencias con animales en términos de profundidad.
Además de predecir la profundidad de la competencia, el nuevo modelo también puede predecir el “ganador” de determinadas competiciones. Por lo tanto, el método se puede utilizar para predecir clasificaciones universitarias, proyectar las preferencias de los consumidores o predecir el resultado de eventos deportivos, incluso entre competidores que nunca se han enfrentado antes.
Para demostrar esta capacidad predictiva, el equipo demostró que el equipo de fútbol de la UM de 2022 habría tenido un 89 % de posibilidades de vencer a la Universidad de Wisconsin si hubieran jugado entre sí.
