Teoría de la Influencia Económica Distribuida (TIED)

Título en inglés: Distributed Economic Influence Theory (DEIT)

🔬 Resumen conceptual:

La Teoría de la Influencia Económica Distribuida (TIED) sostiene que la toma de decisiones económicas en contextos reales no puede comprenderse adecuadamente sin considerar la estructura y dinámica de las redes económicas complejas en las que están insertos los agentes. Bajo esta teoría, las decisiones no son independientes ni puramente racionales, sino interdependientes, adaptativas y emergentes.

🧩 Fundamentos científicos y conceptos clave:

1. Redes económicas complejas

Las redes económicas están formadas por nodos (agentes económicos como individuos, empresas, instituciones) y enlaces (relaciones económicas como transacciones, contratos, flujos de información o influencia). Estas redes presentan propiedades típicas de sistemas complejos:

Topologías no triviales: como redes escala-libres, redes pequeñas-mundos y modularidad.
Dependencia de la estructura de red: la posición relativa de un agente (por ejemplo, su centralidad de intermediación) afecta su capacidad para influir y ser influido.

Referencia conceptual: Barabási & Albert (1999); Newman (2003)

2. Interdependencia decisional

Las decisiones de un agente están influenciadas no solo por su información privada, sino también por:

Observación de decisiones pasadas o proyectadas de otros (aprendizaje social).
Expectativas compartidas dentro de su vecindario económico.
Influencias normativas y heurísticas colectivas.

Este fenómeno es coherente con la teoría de juegos en redes y la racionalidad limitada de Simon, donde los agentes operan con información parcial y modelos mentales incompletos.

3. Retroalimentación adaptativa

La toma de decisiones es un proceso iterativo y adaptativo. Las elecciones individuales afectan la red (por ejemplo, precios, reputación, capital social), y estos cambios retroalimentan la conducta futura.

Este bucle es característico de sistemas dinámicos no lineales, donde pueden emerger fenómenos como sincronización, autoorganización o inestabilidad (como burbujas financieras o contagio económico).

Referencia conceptual: Arthur (1994), Farmer & Foley (2009)

4. Influencia distribuida y no jerárquica

En redes complejas, la influencia no se concentra exclusivamente en actores dominantes (como bancos centrales o grandes corporaciones), sino que está distribuida de forma asimétrica. Incluso agentes periféricos pueden detonar efectos sistémicos si están conectados a través de caminos críticos (efecto mariposa en red).

📈 Implicaciones empíricas y predictivas

Los choques económicos locales pueden escalar globalmente si afectan nodos clave o atraviesan comunidades de alta conectividad.
La propagación de comportamientos irracionales puede ser modelada como procesos de difusión en redes, análogos a modelos epidemiológicos (como el SIR).
La eficiencia del mercado puede deteriorarse cuando se da una sobredependencia de señales de otros agentes (herding behavior).

🔬 Métodos de validación:

Simulaciones multiagente con arquitecturas de red diversas (Watts-Strogatz, Barabási-Albert, etc.).
Análisis empírico de redes financieras, cadenas de suministro o plataformas digitales.
Experimentos controlados de laboratorio con manipulación de estructuras de conexión e información.
Big data y minería de redes económicas reales (por ejemplo, transacciones en blockchain, redes de inversión).

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