Seguimos analizando la complejidad de datos en la que nos movemos estos días, y las previsiones de futuro relacionadas. En la anterior entrada sobre Complejidad de la información hemos visto la horquilla probable de requisitos máximos de almacenamiento accesible por persona, que se situaría entre 2TB y 20PB. Todo esto, sin embargo, se vuelve más turbio al tomar en cuenta otros aspectos.

Cuando empezamos a pensar en el conjunto de la sociedad, y en las interacciones entre sus elementos, vemos más aspectos relevantes:

• Relaciones de indexación de tercer y cuarto orden
• Solapamiento de campos y conjuntos de referencias
• Limitaciones temporales en transmisión y proceso
• Variabilidad temporal

En primer lugar, cuando necesitamos indexaciones tomando en cuenta más de dos parámetros, la complejidad de la relación crece de forma exponencial con cada nivel, hasta fácilmente superar la capacidad de proceso de cualquier sistema n-dimensional. Dado que la mayoría de sistemas actuales funcionan en solo dos dimensiones, resulta muy fácil superar su capacidad.

Por otro lado, los campos de actuación de los distintos agentes necesariamente han de estar solapados para tener algún sentido mutuo. Este solapamiento entre campos y partes de campos entre una mayor cantidad de agentes, permite reducir a su vez los requisitos de almacenamiento de forma exponencial, e incluso la complejidad de las relaciones (aunque normalmente a un nivel exponencialmente inferior). La compartición e interrelación de conjuntos de referencias permite al mismo tiempo interactuar y reducir la complejidad de todo el sistema.

También están las limitaciones temporales de capacidad de transmisión y proceso por unidad de tiempo, actuando ambas en dos vertientes: reduciendo la complejidad máxima procesable por individuo, y estableciendo límites máximos de capacidad efectiva a lo largo de la vida útil potencial de cada uno.

Por último, tenemos un factor de ampliación en forma de aprendizaje y cambio a lo largo del tiempo, pasando de unos conjuntos de claves y datos a otros a lo largo de la historia. La frecuencia de este cambio viene dada en función de los anteriores parámetros aplicados a cada caso.

Con todo esto, tenemos que 6.700.000.000 individuos potenciales necesitan un alto nivel de solapamiento para organizarse dentro de las 100*7^7 claves máximas por individuo. De hecho, es raro que existan campos de 7^7 completamente aislados de cualquier otro, por lo que estos 100 campos máximos por individuo, no utilizados más de 10 y con un alto grado de solapamiento en la mayoría de los casos, se reducen a aprox. menos de 6.700.000.000*sqrt(100*7^7), o lo que es lo mismo 60.8E12, un valor perfectamente indexable en 64 bit y almacenable como índice en menos de 10PB.

Al menos, aplicado a estructuras lineales en un momento dado... pues la variación histórica hace que la cantidad de datos aumente constantemente, y el uso de estructuras jerárquicas da al traste con todo tipo de predicción relacionada con los datos en sí.

Una peculiaridad de las estructuras jerárquicas, es que aunque no resulte fácil para un mismo agente direccionar más de 7 niveles de forma cómoda, puede utilizar elementos de otros agentes para formar estructuras de 7*7 niveles sin perder la visibilidad de todo el proyecto, y pudiendo extenderla hasta el infinito a cambio de centrarse en una porción concreta. Unido a la capacidad de indexación de conjuntos de datos largos por medio de 7^7 claves por persona, es posible imaginar estructuras eficientes de hasta 7^7^7 o incluso 7^7! elementos. "Muy muchos" tal vez sea la mejor definición.

Desgraciadamente, tanto la historia como las estructuras jerárquicas disparan los ya considerables requisitos potenciales de 10E12 elementos de 2GB, incluso divididos entre 10.000 a ojo de buen cubero, por encima de las expectativas actuales a largo plazo.

De ahí que centrarnos en los datos resulte poco práctico, cuando incluso las relaciones entre ellos, manejables por un humano, pueden llegar a cifras astronómicas. Ya no digamos las relaciones manejables por una máquina con n-ésimo orden de complejidad.

(continuará...)