Hola soy Marco Janssen, profesor en la Escuela de Sostenibilidad de la Universidad Estatal de Arizona, fui educado en matemáticas aplicadas y trabajo como asistente en asuntos ambientales, en este video les daré una presentación breve de un modelo basado en agentes que desarrollé con Kim Hill, un antropólogo quien es uno de los expertos mundiales en sociedades cazadoras recolectoras El objetivo de esta charla es mostrarles un ejemplo de un MBA basado en detalladas observaciones cuantitativas y cualitativas el modelo se focaliza en los Aché, una sociedad del Paraguay, quien fue estudiada por Kim Hill desde finales de los 70 la presentación será breve, pero si quieren saber más, pueden encontrar la publicación en Human Ecology y el modelo está disponible en la biblioteca de MBA, ahí pueden probarla cuando comenzamos a desarrollar el modelo basado en los Aché, el objetivo era captar el conocimiento de las observaciones etnográficas, que simulaban valores de salida que reflejaban las observaciones y hacerlo de tal modo que pudiera servir para otros casos no queríamos sólo simular los patrones que observamos; el modelo debía estar basado en una teoría consolidada; de hecho el modelo se basó en la teoría del forrajeo óptimo, que fue establecida por todo un cuerpo de estudios sobre conducta ecológica; también esperamos que el modelo nos permita ver algo nuevo acerca de los Aché y de las estrategias de forrajeo el modelo que desarrollamos está focalizado en la caza que genera el 80% de la comida para los Aché y que sólo es realizada por los hombres adultos, tuvimos acceso a bases de datos transversales; en los 90 los hombres Aché se entrenaron para medir varios aspectos en el bosque en el que viven, como parte del sistema de conservación; sistemáticamente ellos fueron al bosque y contaron lo animales que observaron y también tomaron nota de si los deberían cazar si es que estaban de caza; esta información nos permitió calcular la probabilidad de poder encontrar y cazar ciertas especies en un tiempo particular ellos también tomaron el tiempo de otros hechos vinculados con la caza, tomaron el tiempo de caza en un día, qué clases de presas ellos tienen y como escogen a los animales; para obtener los detalles de la información, el modelo consistió en 60000 parches de una hectárea que progresa en el tiempo por 5 minutos; esto parece mucha información que puede traer problemas computacionales, pero cada parche es actualizado por algunos minutos durante el tiempo de simulación de 1 año; los cálculos permitieron determinar la movilidad de los cazadores recolectores en esta diapositiva se ve la parte del parque donde los Aché cazan y que usamos para la simulación, pudimos hacer 6 tipos de presentaciones diferentes y sólo en la derecha se ven los lugares donde los Aché buscaron los datos de las presas y que usamos para calcular las probabilidades de los encuentros para este tipo de presentación esta diapositiva muestra la misma información que la diapositiva previa pero ahora proveniente del modelo de NetLogo que implementamos Una simulación tarda aproximadamente 1 minuto de una laptop estándar estas son fotos de algunas de las presas que incluimos en el modelo, la mayor parte de las presas tienen la misma disponibilidad durante todo el año, pero de cada presa tenemos información sobre sus hábitos, tasa de éxito y calorías que se pueden obtener de su carne estas especies poseen su propio territorio y este mapa muestra como las diferentes especies tienen diferentes espacios de encuentro y diferentes tipos de presentación ahora vamos a describir los fundamentos de las tomas de decisión de los agentes como dijimos antes, la simulación avanza cada intervalos de 5 minutos; la duración de la caza es de 6 horas por día; al comienzo del día ellos deciden a donde van a acampar en la tarde, cada campamento tiene 5 cazadores que representa un tamaño de grupo de 20 individuos, incluyendo 5 mujeres y 10 niños, llenamos el modelo con 15 cazadores sobre el paisaje que representan la densidad de población exploramos las consecuencias de diferentes supuestos de las conductas; empezamos con un bloque al azar de cazadores individuales, luego seguimos con los cazadores en 3 campamentos, que aún siguen cazando en forma coordinada y luego incluimos los movimientos coordenados de los cazadores en verdad ellos usan esta forma y pudimos ver otras cuando ellos están cazando, pero la habilidad para cazar y finalmente el modelo más complejo y que es también el más eficiente, incluye la observación de la cooperación en la caza; algunas de las especies; cuando algunas especies se cazan entre sí si es que se encuentran con ese animal en particular este diagrama muestra la decisión básica de los agentes, de cada agente, son decisiones acerca de a donde moverse, una vez que llegan por el camino pueden encontrarse con algún animal, el agente decide si va a cazar a ese animal o no, si lo hace tiene que llevar una serie de pasos hasta que termine la caza el cazador tiene una probabilidad de que la caza sea exitosa y si es exitoso entonces un animal es removido del paisaje; esta figura muestra las relaciones entre el modelo y los datos en las especies compartidas en la dieta; un modelo perfecto consistiría en tener los puntos alineados sobre la recta diagonal; el modelo no es perfecto hace un mejor trabajo que el no modelo, el no modelo es básicamente el avance relativo de los animales sobre el paisaje agregar la complejidad de la conducta nos lleva a un mejor ajuste con respecto a los datos, la versión de la caza se muestra en este dibujo; nosotros no calibramos el modelo, hicimos algunos supuestos sobre los mecanismos, supuestos más realistas nos llevaron a mejores ajustes con respecto a las observaciones aquí tenemos un modelo que representa a la conducta de la caza y sobre la que podemos hacer algunos análisis para comprender la conducta observada; tamaños diferentes de grupos y la cantidad de días que un grupo se queda en el mismo lugar; cada combinación correrá el modelo 100 veces por un año y registrará el promedio per capita de los días en que el grupo está sin comida; en grupos más grandes, la gente tiene menos probabilidad de quedarse sin comida, debido a que la caza en grupo permite compartir entre ellos; el retorno de los grandes grupos va para abajo debido a que los grupos grandes crecen en el bosque llevando a la búsqueda de animales para cada uno la mejor estrategia es moverse a un nuevo lugar en el paisaje y tener una medida de grupo de alrededor de 7 cazadores por grupo; que es una medida de grupo de 28 personas y esta es la línea donde podemos observar la estrategias de los Aché; entonces los Aché parece que siguen los pasos para balancear el riesgo junto con los beneficios para concluir hemos desarrollado un MBA basado en datos empíricos con la idea de usarlo para comprender la conducta observable de los grupos; hasta ahora hemos desarrollado un modelo más complejo para un caso en Sudáfrica En el caso sudafricano no tenemos observaciones directas ya que estamos estudiando un período que va entre 60.000 y 100.000 años; el modelo incluye también más recursos como moluscos, plantas, madera para fuego y material lítico para construir herramientas Sin embargo nosotros esperamos seguir desarrollando el modelo sobre los Aché de la mejor forma para poder entender el caso de la ecología; como no tenemos observaciones directas, podemos usar el modelo para explorar las consecuencias de las conductas diferentes y de los supuestos y compararlas con los datos de la arqueología de huesos y piedras con los datos simulados, gracias