Simulaciones matemáticas explican por qué se ayuda a parientes lejanos

Pero ¿por qué ayudar a los parientes lejanos? Las simulaciones matemáticas de un antropólogo de la Universidad de Utah sugieren que el "nepotismo socialmente impuesto" dirige este comportamiento.

La teoría clásica de la selección de parentesco sostiene que "no deberíamos ser terriblemente agradables con los parientes lejanos porque no hay mucha ganancia genética", explica Jones en un artículo publicado en 'Plos One'. "Sin embargo, lo que los antropólogos han observado una y otra vez es que una gran cantidad de personas son bastante altruistas hacia los parientes lejanos", añade.

Jones buscó ampliar la teoría clásica con su concepto de nepotismo socialmente impuesto, lo que él llama una "versión mejorada de la teoría de la selección de parentesco" en su trabajo. El nepotismo socialmente impuesto "depende de la regulación moral de la conducta de acuerdo a las normas socialmente transmitidas", escribe en el estudio.

Los hallazgos sugieren que "una gran parte de por qué una persona ayuda a su pariente, incluidos los parientes lejanos, no es necesariamente porque le gusten sus parientes sino porque es su deber, su responsabilidad y a otras personas le importa si lo haces", dice. La teoría básica de la selección de parentesco carece de normas sociales, por lo que "una persona como un individuo decide por su cuenta la cantidad de ayuda que ofrece a alguien sólo por lo mucho que le gusta o no le gusta", destaca Jones.

"Pero con el nepotismo socialmente impuesto, un individuo ayuda a alguien aún más por las presiones sociales para hacerlo y recompensas sociales de ayudar. Mejora la reputación, algo que se convierte en más ayuda de otras personas", describe. Este experto señala que el nepotismo socialmente impuesto "puede ayudar a explicar el fenómeno de la reciprocidad generalizada, en la que los miembros de sociedades a pequeña escala basadas en el parentesco comparten alimentos y otros bienes debido a que se supone que deben hacerlo, sin esperar un retorno concreto de los destinatarios".

LAS RELACIONES FAMILIARES, DISTINTAS EN HUMANOS Y ANIMALES

Esta teoría de la selección de parentesco refleja el hecho de que "los humanos son una especie muy especial debido a lo bien que han creado reglas sociales y las hacen cumplir", según este experto. Y añade: "Esto significa que las relaciones entre parientes funcionan de forma diferente en los seres humanos que en otras especies".

Jones realizó simulaciones por ordenador sobre sociedades a pequeña escala con entre decenas y cientos de personas. En cuanto a las naciones grandes y desarrolladas, este investigador explica que en su teoría "sigue siendo importante que las personas sean familiares". "No funciona con sólo un grupo aleatorio de personas. Y aunque las matemáticas no funcionan para grupos muy grandes del tamaño de las naciones, la simulación puede ser todavía relevante en la medida en la que pensamos de otras personas como nuestros parientes lejanos", dice Jones.

"Las emociones que se desarrollaron en sociedades a pequeña escala todavía podrían influir en cómo la gente trata a parientes lejanos o a aquellos en los que se piensa como familiares distantes en las sociedades modernas. Eso es especulativo, pero es una posibilidad", argumenta.

La teoría clásica de selección de parentesco se basa en una famosa fórmula biológica llamada la regla de Hamilton, que se centra en cómo evolucionó el altruismo entre parientes y sostiene que un organismo puede pasar más de sus genes a la siguiente generación a costa de sacrificar algo de su propio bienestar para aumentar la aptitud de un pariente, pero eso es así para los parientes más cercanos y no para parientes lejanos. Es decir, que "una persona debe ayudar a las personas de forma proporcional a la parte de los genes que comparten", resume Jones.

LA REPUTACIÓN JUEGA UN PAPEL EN LA AYUDA A LOS DEMÁS

Su nuevo modelo matemático o simulación muestra que es posible vencer la regla de Hamilton si los parientes lejanos se ayudan entre sí según su reputación. El prestigio de cada jugador depende de lo mucho que ayude a otras personas y de la reputación de aquellos a los que echa una mano.

"Cuando se trabaja a través de la matemáticas, resulta que la selección natural puede favorecer un esquema en el que ayudar a algunos miembros de un grupo con parentesco --que nunca devolverán la ayuda--, aumenta la reputación y lleva a otros miembros del grupo a ayudar". Este trabajo parte de uno anterior del propio Jones que implica lo que él llama el juego de los hermanos Karamazov, basado libremente en la novela.

"Dos hermanos tienen la oportunidad de ayudar a un tercer hermano -expone--. Si los dos deciden independientemente uno del otro si le ayudan, se aplica la regla de Hamilton. Pero si uno se acerca al otro con una propuesta, 'Le ayudaré si tú también lo haces', entonces el nivel de altruismo respecto a los parientes puede ser mayor de lo que predice la regla de Hamilton".

En comparación con ese simple juego de tres personas, el nuevo análisis "presenta un caso más complicado que implica un juego con una gran cantidad de jugadores de capacidad variable", detalla Jones. "Los jugadores se recompensan entre sí según su reputación, donde el prestigio es una función de la cantidad de ayudas a otros jugadores, y de sus reputaciones", explica.

Las simulaciones por ordenador empleadas en este estudio utilizaron la teoría de juegos, la cual "tiene un montón de personas que optan por estrategias diferentes y obtienen beneficios en función de cuáles son las estrategias que elijan y qué estrategias de otras personas escogen", y la genética de poblaciones, en la que "los beneficios son más descendencia".

MAYOR ÉXITO DE QUIEN AYUDA SIN ESPERAR NADA A CAMBIO

Las personas en la simulación siguieron una de dos reglas matemáticas, que Jones dice que reflejan las normas sociales que dictan cuánto una persona ayuda a los demás y viceversa: reciprocidad casi equilibrada, en la que se ayuda a otras personas en función de lo que ellas te ayuden, y reciprocidad generalizada, en la que una persona ayuda mucho incluso a alguien que no tiene capacidad de devolverle la ayuda porque otras personas lo ven, les gusta lo que ven y aporta una reputación y una recompensa a quien ayuda.

"Ambas normas están circulando alrededor y se puede ver cómo compiten entre sí en una simulación -apunta Jones--. Algunas personas siguen la reciprocidad casi equilibrada y otras personas se rigen por reciprocidad generalizada y un cierto compromiso. Algunos jugadores son muy fuertes y pueden ayudar fácilmente a otras personas y otros son débiles y no pueden".

Después de ejecutar la simulación "para una amplia gama de valores", Jones encontró que las personas que se centran en la reciprocidad generalizada ganan en el juego evolutivo. "Las personas que ayudan a los parientes lejanos, incluso cuando estos no pueden devolverles la ayuda, tienen más descendientes que los que insisten en la compensación", señala.

"Si usted está ayudando a parientes lejanos y no le devuelven la ayuda, entonces, todos los individuos de reciprocidad equilibrada [aquellos que esperan el pago a cambio de ayuda] están mirando y diciendo: 'Qué perdedor' -señala Jones--. Pero si ayuda a los demás y espera algo a cambio en algún momento pero no siempre, entonces tendrá más éxito evolutivamente."