Economia Criativa uma mola propulsora

Trata-se de uma nova visão de conhecimentos cujo foco essencial é o estudo dos sistemas dinâmicos não lineares, de comportamento imprevisível, que perpassa disciplinas tradicionais e contraria o mecanicismo clássico. Podemos citar questões tão diferentes como os modelos matemáticos de acompanhamento das mudanças do clima ou o comportamento fractal da formação de cristais ou a plasticidade neuronal do cérebro humano ou mesmo as modernas teorias de gestão empresarial. Estas questões são apenas poucos exemplos, de um campo de estudo com milhões de variáveis e que tornam a sua imprevisibilidade um dos principais componentes de desafio para o estudo científico, engloba uma visão interdisciplinar acerca dos sistemas complexos adaptativos, do comportamento emergente de muitos sistemas, da complexidade das redes, da teoria do caos, do comportamento dos sistemas distanciados do equilíbrio termodinâmico e das suas faculdades de auto-organização.

A complexidade e suas implicações são as bases do denominado pensamento complexo de Edgar Morin, que vê o mundo como um todo indissociável e propõe uma abordagem multidisciplinar e multirreferenciada para a construção do conhecimento.

A proposta da complexidade é a abordagem transdisciplinar dos fenômenos, e a mudança de paradigma, abandonando o reducionismo que tem pautado a investigação científica em todos os campos, e dando lugar à criatividade e ao caos.

Segundo Edgar Morin (Introdução ao Pensamento Complexo, 1991:17/19): "À primeira vista, a complexidade (complexus: o que é tecido em conjunto) é um tecido de constituintes heterogêneos inseparavelmente associados: coloca o paradoxo do uno e do múltiplo. Na segunda abordagem, a complexidade é efetivamente o tecido de acontecimentos, ações, interações, retroações, determinações, acasos, que constituem o nosso mundo fenomenal. Mas então a complexidade apresenta-se com os traços inquietantes da confusão, do inextricável, da desordem no caos, da ambiguidade, da incerteza... Daí a necessidade, para o conhecimento, de pôr ordem nos fenômenos ao rejeitar a desordem, de afastar o incerto, isto é, de selecionar os elementos de ordem e de certeza, de retirar a ambigüidade, de clarificar, de distinguir, de hierarquizar... Mas tais operações, necessárias à inteligibilidade, correm o risco de a tornar cega se eliminarem os outros caracteres do complexus; e efetivamente, como o indiquei, elas tornam-nos cegos."

A Teoria da Complexidade está ligada a Teoria dos sistemas. Um sistema constitui-se de partes interdependentes entre si, que interagem e transformam-se mutuamente, desse modo o sistema não será definível pela soma de suas partes, mas por uma propriedade que emerge deste seu funcionamento. O estudo em separado de cada parte do sistema não levará ao entendimento do todo, esta lógica se contrapõe ao método cartesiano analítico que postulava justamente ao contrário.

Nesta perspectiva o todo é mais do que a soma das partes. Da organização de um sistema nascem padrões emergentes que podem retroagir sobre as partes. Por outro lado o todo é também menos que a soma das partes uma vez que tais propriedades emergentes possam também inibir determinadas qualidades das partes.

Os trabalhos de divulgação de Ilya Prigogine talvez sejam as melhores fontes para entender rigorosamente o papel do caos e sua relação com a incerteza. As teorias do caos, popularizadas pelo "efeito borboleta", (a qual a alusão em que o bater de asas de uma borboleta no pacífico poderia causar um tufão em outro lugar distante do planeta é apenas uma alegoria estilística para a interpretação real do fenômeno), estão relacionadas à não-lineariedade e à sensibilidade às condições iniciais.

Assim, relações deterministas, às vezes muito simples, podem gerar, após muitas interações, divergências de trajetórias significativas partindo de condições iniciais muito próximas.

A Teoria da Complexidade é aplicada nas mais variadas áreas do pensamento humano podendo destacar suas contribuições na linguística, pedagogia, matemática, química, física, meteorologia, estatística, biologia, sociologia, economia, arquitetura, medicina, psicologia, informática ou em ciências da computação ou da informação com consequências não só tecnológicas ou científicas, mas também filosóficas.

Publicado originalmente aqui.

Este artigo foi escrito por Gil Coutinho Machado Junior e publicado originalmente em Prensa.li.