vemos nuestro modelo, hace lo que queríamos que haga, ahora queremos analizarlo, por ejemplo podemos preguntar si mantenemos constante la influencia global, cuál es el efecto de los diferentes valores de la influencia social en la tasa total de adopción para cada tipo de agente; de hecho puede que mantengamos todos los parámetros constantes; cuál es el efecto de cambiar la influencia social bajo diferentes opciones; podemos mirarlo, podemos buscar y ver como a medida que modificamos la influencia social, cuánto se ve afectada la adopción por los influenciadores en relación a los regulares; antes de que pensemos en ello vamos a mencionar algunas cosas; 1ro que nada cuando hablamos de modelos basados en agentes, estos modelos son estocásticos, aún cuando los vemos corriendo los resultados varían aunque sea en forma leve todo el tiempo; entonces muchas veces es importante correr el modelo muchas muchas veces para poder entender si algo es un fenómeno que ocurre una sola vez o o es algo que se repite también puede que quieren modificar los parámetros de entrada en forma sistemática por ejemplo la influencia social, luego tomar los datos de todas las corridas con influencias sociales diferentes y analizarlas en formas distintas e interesantes; de hecho NetLogo tiene una herramienta que se llama Espacio de Conducta que nos permite correr esta clase de experimentos; cuando obtenemos estos experimentos con todos los datos, ustedes necesitan una forma de analizarlos uno puede usar cualquier paquete de estadística que hay por ahí para analizar los valores de salida de NetLogo, Excel, SAS, R; yo les voy a mostrar un poquito acerca de cómo analizar esos datos en R entonces voy a frenar ahora y les voy a mostrar como se corren los experimentos y luego les voy a mostrar como analizar el modelo en R, los datos Entonces abramos el espacio de conducta el espacio de conducta abre un conjunto en blanco de experimentos, vamos a crear un nuevo experimento al que llamaremos "experimento de influencia social" y dicho sea de paso les quiero hacer notar que NetLogo en forma automática coloca todos los parámetros que fueron definidos así uno puede elegir el que necesite y lo que queremos hacer variar es la influencia social, empecemos con 0.5 y podemos agregar un montón de valores o podemos ingresar un patrón para que sea usado por NetLogo y el patrón es definido acá como arranca, se incrementa y termina, entonces digamos que queremos que la influencia social que vaya de 0.1, que se incremente de a 0.1 y que termine en 1, entonces 0.1 0.2 y así sucesivamente; dejamos a todos los demás iguales, en realidad voy a incrementar el número de agentes un poco por arriba del valor por defecto en 100 para que nos de algunos agentes más en el modelo y nos permita un poco más de estocasticidad para obtener un promedio un poco más alto; dejamos la fracción de los influenciadores en 30%, dejamos que la red sea al azar, la densidad, puede que bajemos un poco la densidad, un poquito a 0.3 en vez de 0.5, sólo para que nos de una red un poco más estructurada, la siguiente cosa que tenemos que decidir es cómo haremos para que NetLogo corra el modelo para cada uno de los diferentes parámetros de entrada y por ahora voy a asignarlo a 10, eso quiere decir que lo va a correr 10 veces y tenemos que darnos cuenta de cuantas corridas, qué medidas queremos que NetLogo nos calcule y en forma esencial lo que tratamos de ver en este modelo, tratamos de reproducir el gráfico, durante muchas corridas, entonces podemos contar las tortugas que han adoptado, eso está en el gráfico, contemos a los regulares que han adoptado metemos un espacio para que se lea más fácil y luego contamos a los influenciadores que adoptaron, lo que vamos a medir es en cada paso, los que adoptaron, no estamos interesados en la adopción en su sentido amplio, sabemos que eventualmente se alcanzará un 100% de adopción, debido a como está armado el modelo; entonces lo vamos a dejar prendido setup y go para decirle como correr el modelo, podríamos por ejemplo usar una innovación que se vaya reiniciando, un comando de reinicio de difusión para que pueda hacer cosas diferentes, podríamos tener otro setup y asignar la difusión en la misma red y cosas así, pero por ahora vamos a usar el setup común y luego el tiempo es que si no se puede frenar uno puede asignar un tiempo como respaldo, ustedes siempre asignan algo así como 1000 o algo así, en nuestro caso sabemos que el modelo eventualmente se va a frenar y que eventualmente todos terminan adoptando por lo tanto no importa demasiado; podemos agregar algunas condiciones para que frene y algunos comandos finales para que el NetLogo los corra pero no los vamos a usar esta vez; hacemos click sobre OK, vamos a ver nuestro experimento aquí, ahora les digo como se corre, unas 100 veces va a correr lo cual tiene sentido debido a que estamos buscando 10 veces la influencia social y 10 interacciones en cada vuelta, podemos hacer click sobre RUN y nos va a preguntar si queremos que la salida sea en una grilla o en una tabla, a mi me gusta la salida de la tabla, es una salida que está basada en las columnas y también podemos manejar si va a correr en paralelo y que corra muchas veces en el fondo el código, ustedes saben lo pueden ver, es sobre la visualización, porque no queremos visualizar uno a la vez, pero que corran todos; le damos OK y entonces nos pregunta donde queremos guardar los datos, yo los voy a salvar en el escritorio en este caso y entonces empezamos a correr el modelo, cada una de las veces diferentes y cuando hace eso nos muestra una sola corrida, pero ustedes pueden ver que están corriendo muchas más debido a que en el fondo se corren muchas más, de hecho si quieren que corra más rápido pueden apagar que actualice la vista y el gráfico y de forma rápida corre todos los modelos, ahí frenó, todos los modelos terminaron en las próximas charlas vamos a hablar acerca de como correr el espacio de conducta en forma descabezada, ustedes pueden ver la documentación donde se menciona todo esto en el futuro; pero ahora tenemos nuestros datos y podemos analizarla y ese es el próximo paso