Bloqueo, entropía y cadenas de Markov

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Por Henrik Hernandez - Tocororo Cubano

Bloqueo, entropía y cadenas de Markov. Una lectura probabilística del colapso inducido en sistemas sociales

Introducción

Los procesos de colapso social rara vez se manifiestan como rupturas súbitas o eventos espectaculares. Con mayor frecuencia, se desarrollan como degradaciones progresivas, casi imperceptibles en sus inicios, pero acumulativas en el tiempo. El bloqueo económico impuesto a determinados países —y de manera prolongada en el caso cubano— suele analizarse desde perspectivas jurídicas, políticas o morales. Sin embargo, estas aproximaciones dejan sin explicar un fenómeno clave: por qué el deterioro ocurre incluso cuando no hay un acto explícito de destrucción.

Este artículo propone una lectura alternativa que combina la termodinámica social con un modelo probabilístico clásico: las cadenas de Markov. El objetivo no es matematizar la realidad social, sino mostrar cómo el bloqueo actúa alterando las probabilidades de transición entre estados funcionales de una sociedad, incrementando la entropía sistémica y empujando al sistema hacia escenarios de degradación cada vez más probables. El colapso, desde esta perspectiva, no es un acto político puntual, sino un destino estadístico inducido.

Entropía social y degradación sistémica

En termodinámica, la entropía describe la tendencia de los sistemas a perder capacidad de realizar trabajo útil si no reciben energía organizada. Trasladado al ámbito social, el concepto permite analizar cómo una sociedad ve erosionada su eficiencia cuando se fragmentan sus flujos energéticos, logísticos e informacionales. La entropía social no implica caos inmediato, sino pérdida gradual de coherencia, previsibilidad y eficiencia.

El bloqueo económico funciona precisamente como un mecanismo que acelera este proceso. Al impedir la optimización tecnológica, encarecer las rutas logísticas y forzar soluciones improvisadas, introduce una disipación constante de energía social. El sistema sigue operando, pero cada vez necesita más recursos para sostener las mismas funciones básicas. Este aumento de esfuerzo sin aumento proporcional de resultados es la manifestación concreta de la entropía inducida.

Cadenas de Markov: una herramienta para pensar el desgaste

Las cadenas de Markov describen sistemas que evolucionan entre estados discretos, donde el estado futuro depende únicamente del estado presente, no de la trayectoria histórica completa. Esta propiedad, conocida como “memoria corta”, las hace especialmente útiles para modelar procesos de desgaste estructural, donde lo relevante no es cómo se llegó a una situación, sino en qué estado funcional se encuentra el sistema en cada momento.

Aplicadas a sistemas sociales, las cadenas de Markov no deben entenderse como modelos exactos, sino como estructuras heurísticas que permiten visualizar cómo cambian las probabilidades de transición bajo presión externa. No describen intenciones ni decisiones conscientes, sino tendencias probabilísticas emergentes en sistemas complejos sometidos a estrés continuo.

Estados sociales y transiciones bajo bloqueo

Una sociedad puede conceptualizarse, de forma simplificada, como un sistema que transita entre distintos estados funcionales: funcionamiento estable, funcionamiento tensionado, supervivencia improvisada, colapso parcial y colapso sistémico. En condiciones normales, las probabilidades de permanecer en estados de alta funcionalidad son elevadas, mientras que las transiciones hacia estados degradados son menos frecuentes y, en muchos casos, reversibles.

El bloqueo altera esta matriz de transición. Reduce la probabilidad de permanecer en estados estables y aumenta la probabilidad de transitar hacia estados de mayor desgaste. Lo crucial es que no necesita provocar el colapso directamente. Basta con modificar ligeramente las probabilidades, de modo que, con el paso del tiempo, los estados degradados se vuelvan estadísticamente dominantes. El colapso emerge entonces no como una decisión, sino como una consecuencia acumulativa.

El colapso como destino probabilístico

Desde esta perspectiva, el colapso social inducido por el bloqueo no es un evento puntual, sino una deriva. Cada crisis logística, cada interrupción tecnológica, cada sobreesfuerzo humano aumenta la probabilidad de que el sistema permanezca en estados de baja eficiencia. Incluso cuando hay recuperaciones parciales, el sistema rara vez regresa al estado inicial de alta coherencia, porque la entropía acumulada ha reducido sus grados de libertad.

Las cadenas de Markov permiten entender por qué el desgaste prolongado es tan eficaz como herramienta de coerción. No necesita espectacularidad ni violencia visible. Opera silenciosamente, desplazando el equilibrio probabilístico del sistema hacia estados cada vez más costosos de sostener. El tiempo se convierte así en un aliado del bloqueo, no en su enemigo.

Bloqueo y normalización del deterioro

Uno de los efectos más profundos de este proceso es la normalización del deterioro. Cuando un sistema permanece demasiado tiempo en estados de supervivencia improvisada, estos dejan de percibirse como transitorios y se integran en la expectativa social. Desde el punto de vista markoviano, el sistema se acerca a una distribución estacionaria dominada por estados de baja eficiencia.

Esta normalización no implica pasividad ni falta de resistencia. Al contrario, suele ir acompañada de enormes esfuerzos adaptativos. Pero esos esfuerzos, al no poder traducirse en mejoras estructurales sostenidas, se convierten en parte del costo entrópico del sistema. La sociedad resiste, pero lo hace a un precio cada vez mayor.

Implicaciones geopolíticas y teóricas

La lectura conjunta de entropía social y cadenas de Markov permite reinterpretar el bloqueo como una forma de guerra probabilística de baja intensidad.

No busca controlar directamente el sistema, sino modificar su paisaje de probabilidades hasta que ciertos resultados se vuelvan casi inevitables. Esta forma de coerción es especialmente compatible con el orden internacional contemporáneo, donde la violencia directa es costosa en términos de legitimidad, pero el desgaste estructural puede negarse discursivamente.

Desde el punto de vista teórico, este enfoque refuerza la idea de que los sistemas sociales no colapsan solo por decisiones internas, sino por condiciones de contorno impuestas que alteran sus dinámicas de transición. El bloqueo no crea el colapso; crea el contexto en el que el colapso se vuelve estadísticamente probable.

Conclusión

El uso de cadenas de Markov como herramienta conceptual permite comprender el bloqueo económico no como una secuencia de sanciones aisladas, sino como un dispositivo de alteración probabilística del metabolismo social. Al incrementar la entropía inducida, el bloqueo empuja al sistema hacia estados funcionales cada vez más degradados, sin necesidad de imponer una ruptura directa.

Esta lectura no sustituye otros enfoques, pero añade una capa explicativa crucial: el colapso no siempre llega por choque, sino por deriva. En sistemas sometidos a presión constante, el futuro no se decide por voluntad política, sino por la lenta reconfiguración de las probabilidades. Entender este proceso es esencial para analizar no solo el caso cubano, sino cualquier sociedad sometida a coerción estructural prolongada.

Glosario de términos clave:

Cadena de Markov: Modelo probabilístico que describe la transición entre estados, donde el estado futuro depende solo del estado presente.

Entropía social: Medida de la pérdida de eficiencia, coherencia y capacidad organizativa de un sistema social.

Estado funcional: Condición operativa de una sociedad en términos de estabilidad, eficiencia y capacidad de reproducción social.

Colapso inducido: Proceso de degradación sistémica provocado por condiciones externas que alteran las dinámicas internas del sistema.

Distribución estacionaria: Estado probabilístico en el que un sistema pasa la mayor parte del tiempo tras un largo período de evolución.

Fuentes consultadas: 

Georgescu-Roegen, N. (1971). The entropy law and the economic process. Harvard University Press.

Kemeny, J. G., & Snell, J. L. (1976). Finite Markov chains. Springer.

Prigogine, I. (1980). From being to becoming: Time and complexity in the physical sciences. W. H. Freeman.

Smil, V. (2017). Energy and civilization: A history. MIT Press.

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