Una persona tiende la mano a un desconocido al otro lado de la ciudad. Ese desconocido nunca le devolverá el favor: no volverán a encontrarse. Entonces, ¿para qué ayudar? Los biólogos llaman a esto reciprocidad indirecta: el bien no regresa de quien recibió la ayuda, sino de otra persona, a través de una cadena.
En el nuevo trabajo se enfrentaron dos variantes de este fenómeno. La primera es la ayuda «río arriba»: ayudo porque a mí me ayudaron alguna vez. La segunda es «río abajo»: ayudo para que piensen bien de mí. Los autores construyeron un modelo computacional en el que los agentes viven en una red, como personas en una ciudad, y pueden ser egoístas, ayudantes por experiencia o por reputación. En cada turno, alguien cambia su comportamiento mirando a sus vecinos. Y entonces descubrieron que todo depende de cómo se difunde la información. Si las noticias sobre las acciones se propagan por toda la red al instante, como los rumores en un pueblo pequeño, ganan los ayudantes por reputación. Si cada uno solo conoce su círculo cercano, los tres tipos coexisten.
Esto se parece a ajustar el volumen: demasiado bajo, no se oye; demasiado alto, hay ruido. Así aquí: una conectividad moderada crea islas de cooperación, protegidas de la invasión del egoísmo, pero no completamente aisladas. Los autores subrayan que, aunque la reputación a veces suprime la experiencia personal, en general sigue impulsando la ayuda mutua. Solo hay que configurar bien los canales por los que fluye la información sobre las buenas acciones.
En las redes sociales reales, una persona suele tener alrededor de cinco o seis contactos cercanos — casi como los «seis vecinos óptimos» del modelo.