El intento científico de medir el alma del mundo

En 1998 empezó a montarse una red de aparatos repartidos por el mundo con una tarea insólita: escuchar si el planeta entero sentía algo a la vez. Se llamó Global Consciousness Project (GCP), «Proyecto de Conciencia Global».¹ Es, en cierto modo, un pariente lejano de lo que hace este Observatorio, y por eso conviene contar bien qué hizo, qué dijo haber encontrado y por qué sus críticos no lo dan por bueno.

La idea

Lo coordinó Roger Nelson, que había sido coordinador de investigación del laboratorio PEAR de la Universidad de Princeton entre 1980 y 2002; el GCP nació como una extrapolación de los experimentos de ese laboratorio. Se financió con donaciones privadas, a través del Institute of Noetic Sciences.¹

La hipótesis era esta: cuando muchísima gente comparte una emoción intensa al mismo tiempo, la salida de un generador de números aleatorios se desvía un poco del azar.

Qué medía exactamente

La red estaba hecha de generadores de números aleatorios físicos —no programas, sino aparatos que sacan sus bits de un fenómeno de la naturaleza— conectados por internet a un servidor. Cada aparato entrega una vez por segundo una «prueba»: la suma de 200 bits, cuyo valor esperado es 100.¹² En 2001 eran unos 38 aparatos;³ en 2004 llegaban a entre 65 y 70 repartidos por el mundo.²

No se buscaba que un aparato se desviara por su cuenta, sino que los aparatos se movieran juntos más de lo que el azar permite. El estadístico principal, la «varianza de red», mide ese exceso de correlación entre ellos.²

Cada «evento» que se analiza —un atentado, un terremoto, una ceremonia, una final de fútbol— se escoge porque provoca un compromiso «amplio y profundo» entre mucha gente. Su duración y el cálculo que se le aplicará se anotan en un registro formal antes de mirar los datos.¹²

Qué afirman sus autores

Tras unos 17 años y cerca de 500 eventos, sus autores dicen que el resultado acumulado se aleja del azar en unas siete desviaciones estándar,⁴ una probabilidad de azar del orden de 10⁻¹³ según sus propios cálculos.² El propio Nelson lo describe como un efecto «pequeño pero persistente».⁵

El 11 de septiembre: donde se vio el problema

El caso más famoso son los atentados del 11 de septiembre de 2001. Nelson publicó que la red se había desviado del azar durante unas cuatro horas, desde poco antes del primer impacto.⁶²

Ese mismo año, Edwin May y James Spottiswoode, dos investigadores independientes, repitieron el análisis con los datos que el proyecto publica en abierto.³ Encontraron que el resultado formal era, en sus palabras, «fortuito»: con la ventana de cuatro horas que fijaba el protocolo, la prueba alcanzaba p = 0,035, justo por debajo del umbral habitual de 0,05; con una ventana unos minutos más corta, o 30 minutos más larga, ya no llegaba a la significación.³

Señalaron además que el protocolo estaba entonces poco claro: había dos descripciones contradictorias, una en el artículo publicado y otra en la web del proyecto (ambigüedad que después se corrigió), y que una mirada previa de Nelson a los datos pudo sesgar sin querer la elección de parámetros. Con el análisis descrito en la web, los datos «mostraban desviaciones de azar en todo momento». Y las probabilidades de 6.000 a 1 que había calculado otro investigador, Dean Radin, las explicaban por una desviación local ocurrida unas tres horas antes de los atentados. Concluyeron que los datos eran «consistentes con lo esperado por azar».³

Nelson respondió que probar otras ventanas era una selección de datos a posteriori inaceptable.² En el mismo número de la revista, Jeffrey Scargle publicó una revisión crítica de los análisis de Nelson y de Radin.⁷

La crítica de fondo: elegir la ventana después

Con datos aleatorios, cualquier serie larga tiene tramos que parecen raros: eso es lo que significa «aleatorio». Si el tramo se elige después de ver los datos, casi siempre se encuentra alguno «significativo». Por eso el proyecto registra sus hipótesis antes, y por eso la discusión sobre el 11 de septiembre giraba en torno a si ese registro fue lo bastante claro. May y Spottiswoode calcularon con simulaciones que una curva acumulada como la del proyecto tiene aproximadamente un 50 % de probabilidades de salirse en algún momento de la banda de p = 0,05 aunque solo haya azar.³

Compruébalo tú mismo. Este bloque genera en tu navegador un día entero de ruido puro —no hay ningún efecto escondido— y te deja elegir la ventana:

Es un modelo simplificado, no el estadístico exacto del proyecto. Sirve para una sola idea: la significación de un resultado depende de cuándo se decidió qué mirar.

Qué concluyó el propio Bancel

Peter Bancel había analizado los datos junto a Nelson durante años.⁵ En 2017, tras 17 años, publicó su balance en la revista Explore: la suma de casi 500 eventos se aleja del azar en unas siete desviaciones estándar, pero el experimento no ha hallado evidencia de una conciencia global como tal; sí de un efecto «orientado a metas», parecido al que se describe en otros experimentos con generadores aleatorios. Una interpretación alternativa, escribe, es que el resultado se deba a un efecto anómalo asociado a las personas que participan directamente en el experimento.⁴

Nelson respondió que esa conclusión es «prematura, en el mejor de los casos», y que hay estructura en los datos que el modelo de Bancel no puede explicar.⁵ Es decir: ni siquiera dentro del proyecto hay acuerdo sobre qué significaría el resultado, si fuera real.

Fuera del proyecto se le clasifica como parapsicología. Sus críticos recuerdan que en cualquier serie aleatoria se esperan picos y fluctuaciones, y que no hay un plazo fijado para decir cuán cerca de un evento debe estar un pico.¹ También le reconocieron una virtud: May y Spottiswoode señalaron que publicar todos los datos en abierto es «un testimonio de la integridad y la curiosidad» de quienes participan.³

Cómo se comprueba una afirmación así

La lección es menos sobre la conciencia que sobre el método:

• Fijar antes de mirar. La hipótesis, el evento y la ventana se anotan antes de abrir los datos.
• Que otro lo repita con los mismos datos. Así se encontró el problema del 11 de septiembre, y fue posible porque el proyecto publicó los datos.
• Que el resultado sobreviva a cambiar los detalles. Si mover la ventana media hora lo destruye, es frágil.
• Que haya una teoría que diga qué debería pasar y qué no. Sin ella, cualquier resultado puede leerse como confirmación.

Qué medimos nosotros, y qué no

Anima Mundis mide algo mucho más modesto y mucho más fácil de comprobar: cuántas personas pulsaron «transmitir» y a qué hora UTC. No hay ninguna señal escondida que interpretar: cada punto del Observatorio es una emisión que alguien decidió hacer. No afirmamos que la gente esté conectada por un campo; contamos cuántas veces alguien dijo cómo estaba.

Y la hora del mundo, a las 00:00 UTC, no es un experimento: es una cita. Lo único que buscamos es que la gente coincida.