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El miedo a la guerra hizo fluctuar la población europea neolítica

Por Redacción

Impactos indirectos de las guerras pudieron causar fluctuaciones significativas y a largo plazo de la población en sociedades no estatales, como la Europa neolítica (entre el 7000 y el 3000 a.C.).

Las guerras y los conflictos no solo causan víctimas directas, sino que también crean una atmósfera de angustia y miedo. Este miedo, al afectar a dónde y cómo se asienta la gente, podría haber influido sustancialmente en la forma en que se desarrolló la población en Europa, como se muestra en un estudio publicado en el Journal of the Royal Society Interface.

Desde el final de la última Edad de Hielo, el crecimiento de la población humana ha estado lejos de ser uniforme, marcado por períodos de rápida expansión seguidos de pronunciados descensos. Las razones detrás de estas fluctuaciones aún no se entienden en parte.

Investigaciones anteriores realizadas por los científicos del CSH (Complexity Science Hub Vienna) Peter Turchin, Daniel Kondor y un equipo internacional de colaboradores han demostrado que los conflictos sociales, en lugar de los factores ambientales (o además de ellos), podrían haber afectado significativamente a estos patrones. Ahora, añaden otra pieza al rompecabezas.

«A nivel mundial, los científicos han estudiado y debatido ampliamente la presencia y el papel de los conflictos en la prehistoria. Sin embargo, estimar sus efectos, como los que afectan a las cifras de población, sigue siendo difícil», explica Daniel Kondor del CSH. «Esto se complica aún más por los posibles efectos indirectos, como las personas que, por miedo, abandonan sus hogares o evitan ciertas zonas».

«Nuestro modelo muestra que el miedo al conflicto provocó descensos de la población en zonas potencialmente peligrosas. Como resultado, la gente se concentró en lugares más seguros, como las cimas de las colinas, donde la superpoblación podría provocar una mayor mortalidad y una menor fertilidad», explica Kondor.

La amenaza continua impediría el asentamiento de gran parte de las tierras restantes. El coautor Detlef Gronenborn, del Centro Leibniz de Arqueología (LEIZA) en Maguncia, Alemania, afirma: «Los resultados de los estudios de simulación coinciden perfectamente con la evidencia empírica del trabajo de campo arqueológico, como por ejemplo el yacimiento neolítico tardío de Kapellenberg cerca de Frankfurt, que data de alrededor del 3700 a. C.

«Al igual que allí, tenemos muchos ejemplos de abandono temporal de tierras agrícolas abiertas, asociado con una retirada de grupos a lugares bien defendibles e inversiones considerables en sistemas de defensa a gran escala como murallas, empalizadas y zanjas».

«Esta concentración de personas en lugares específicos, a menudo bien defendidos, podría haber llevado a un aumento de las disparidades de riqueza y estructuras políticas que justificaran estas diferencias», agrega Peter Turchin de CSH. «De esa manera, los efectos indirectos del conflicto también podrían haber jugado un papel crucial en el surgimiento de unidades políticas más grandes y el surgimiento de los primeros estados».

Para simular la dinámica de la población en la Europa neolítica, los investigadores desarrollaron un modelo computacional. Para probar el modelo, utilizaron una base de datos de sitios arqueológicos, analizando el número de mediciones de edad por radiocarbono de varios lugares y períodos de tiempo, bajo el supuesto de que esto refleja la escala de las actividades humanas y, por lo tanto, en última instancia, las cifras de población.

«Esto nos permite examinar las amplitudes y escalas de tiempo típicas del crecimiento y declive de la población en toda Europa», explica Kondor. «Nuestro objetivo era que nuestra simulación reflejara estos patrones».

En el futuro, el modelo podría ayudar a interpretar evidencia arqueológica, como signos de superpoblación o patrones de uso de la tierra, que a su vez pueden proporcionar el contexto y los datos necesarios para seguir mejorando el modelo. Este es un ejemplo típico de colaboración interdisciplinaria que CSH pretende fomentar.

«Usando métodos de ciencia de la complejidad, desarrollamos modelos matemáticos para analizar el ascenso y la caída de sociedades complejas e identificar factores comunes», explica Turchin. Esto implica recopilar grandes cantidades de datos históricos, administrados en bases de datos especializadas como el Banco de Datos de Historia Global Seshat.

«Para obtener la imagen más completa posible, la colaboración directa con los arqueólogos es de suma importancia. Este estudio es un gran ejemplo del potencial que puede tener esa colaboración interdisciplinaria», subraya Kondor.

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