ok ya tenemos a nuestros influenciadores, tenemos nuestros regulares, están todos dicho sea de paso, deben saber que tanto los influenciadores y los regulares pueden también adoptar los diferentes aspectos ahora mismos; como dijimos lo que queremos hacer es refinar la regla de la adopción de forma que los influenciadores sólamente adopten basados en otro influenciador y que los regulares adopten basados en los regulares o en los consejos de los influenciadores; pero tienen un peso que es lo que opone a los influenciadores con los regulares podemos agregar un nuevo deslizador al que llamaremos "peso de los influenciadores" y este es probablemente una fracción, debido a que es una fracción de cuánto pesan los influenciadores frente a los regulares podemos hacer que vaya entre 0 y 1, 1 significa que sólo se confia en los influenciadores y 0 significa que no se confía para nada si confian en los influenciadores más que en los regulares, así podemos asignar el peso de estos influenciadores en 0.7 o algo por el estilo podemos volver al código y podemos empezar a modificar la regla de adopción ahora basados en esto lo que podemos hacer, vamos a adoptar lo que queremos es que los influenciadores se manejen en forma diferente de los que llamamos regulares en nuestro modelo esto sólo va a afectar la influencia social, la influencia de los medios no la vamos a tocar, sin importarnos; pero la influencia social se va a manejar en forma diferente una cosa que podemos hacer es que le podemos pedir que si nuestro linaje igual al de los influenciadores, son iguales, empecemos por uno solo, influenciador entonces quiero que hagan algo y si son iguales a los regulares quiero que hagan algo diferente; entonces si el linaje es de los influenciadores, entonces solo vas a ser afectado por los influenciadores, entonces en el vecindario de adopción, con los vínculos con los que adoptaron y influ de n breed es igual a los influenciadores porque sólo vas a adoptar, el único efecto es si viene de estos vecinos, que ya adoptaron y que son influenciadores y el vínculo en tu vecindario total sólamente va a ser de aquellos que son influenciadores de verdad, debido a que no conocés en este mundo, no te importa qué sucede con los regulares lo que hemos hecho y el resto del código ya no funciona porque va a contar a las tortugas que estén en 0, si adoptaron, entonces la influencia social se multiplica por los vecinos que adoptaron y esto es porque en verdad está haciendo nuevos vínculos con los vecinos si nuestro, queremos hacer algo un poco diferente si nosotros estamos basados en los influenciadores y nosotros somos regulares, influenciadores si somos regulares y debe haber algo esperando, la influencia de nuestros vecinos influenciadores y de nuestros vecinos regulares, copio y pego este código de abajo acá vamos a permitirles a los vecinos que adopten, ahora vamos a tener 2 conjuntos de vecinos que adoptaron, los vecinos que adoptaron quienes son regulares vs los vecinos que adoptaron y que son influenciadores pensemos en como vamos a querer hacer eso voy a chequearlo, ya volveremos sobre eso tenemos a los vecinos que adoptan ok tenemos a los vecinos que adoptan basados en los influenciadores pero con un peso sobre los regulares; una forma en la que fácilmente podemos hacer esto es que podemos contar la influencia social de nuestros vecinos regulares y contar la influencia social de nuestros vecinos influenciadores y entonces ponderar entre ambos esto va a ser la forma en que los vecinos influenciadores puedan adoptar, vamos a mirar son nuestros vecinos influenciadores los que adoptan y ese es el vínculo de los que adoptan en el linaje de los influenciadores y vamos a hacer lo mismo para nuestros vecinos regulares, los vecinos regulares que adoptan dejemos que el linaje de los regulares primero contamos el número de los vecinos influenciadores que adoptan y el total de los vecinos influenciadores y de los vecinos regulares que adoptan y el total del número de los vecinos regulares y en vez de dicho sea de paso, ir a este si el valor al azar es menos que esto y hacer toda esta comparación; lo que podemos hacer empezar a simplificar este cálculo un poco podemos decir primero que nada vamos a verificar que tenemos, que no estamos dividiendo por 0 si el total de los vecinos influenciadores es, la cantidad de los vecinos influenciadores es mayor que 0 vamos a dejar influenciadores sociales la influencia de los influenciadores la influencia de los vecinos que adoptan dividido por el total de vecinos influenciadores y vamos a hacer lo mismo para los vecinos regulares dejemos que los regulares influencien vecinos regulares que adoptaron dividido por el total de vecinos y ahora, todo lo que tenemos que hacer es sumar todo y entonces la influencia de los vecinos la influencia de los influenciadores multiplicado por el peso de los influenciadores más la influencia de los regulares multiplicado por el peso de los regulares, el peso de los regulares es definido, pero lo podemos definir rápido el peso de los regulares es igual a 1 menos el peso de los influenciadores verifiquemos oh! básicamente cometimos un pequeño error, queremos que esto sea "si es igual a los influenciadores" oh, olvidé lo de los vecinos totales algunos typos no hay nada que sea influencia de los influenciadores oh! está bien!, veamos algo que nos permita controlar cuando definimos una variable dentro de, en verdad eso va a esa área en particular, entonces vamos a en vez de usar "set" y luego vamos a definir la variable usando "let" por fuera de ello entonces, digamos asignamos la influencia de los influenciadores que sea 0 y la influencia de los regulares que sea 0, esto es algo que se usa mucho, en verdad ahora debido a que ahora siempre tienen un valor para la influencia de los influenciadores y para la influencia de los regulares; ok entonces ahora, luego de todo esto tenemos ahora una forma de ponderar la influencia de los vecinos, vamos a tomar la influencia de los influenciadores y la vamos a multiplicar por el peso de la influencia más la influencia de los regulares multiplicado por el peso de los regulares; en este punto, ya tenemos nuestra verificación para ver si el total de los vecinos es mayor que 0 y si no lo es, entonces le asignamos 0 de esa forma particular; podemos en este punto eliminar este comando; esta especie de verificación en el número de vecinos podemos ir y verificar y decir ok si no están adoptando, entonces finalice el valor al azar si es menor que la influencia social multiplicada por la influencia de los vecinos luego asignamos verdadero a la variable de adopción vamos a hacer un breve resumen; básicamente lo que hicimos fue contar el número de vecinos influenciadores y el número, el número total de los vecinos influenciadores que adoptaron, el número de los vecinos regulares, el número de los vecinos regulares que adoptaron; incluimos una nueva variable que guarda la influencia y la asignamos esa influencia al número de los que adoptaron dividido por los que quedaron libres; primero que nada verificamos que exista ese valor de 0 así no nos da el error de dividir por 0, lo vamos a usar como una nueva forma de ponderar la fracción de la adopción, que será esta influencia de los vecinos que es igual a la influencia de los influenciadores multiplicada por el peso de la influencia más la influencia de los regulares multiplicada por el peso de los regulares basados en todo eso ahora tenemos a los influenciadores y a los regulares que adoptan en formas distintas, podemos hacer click en setup y luego go; ah! por supuesto como esperábamos obtuvimos un error muy pequeño, pero qué es esto? dice que la división espera un parámetro de entrada que sea un número pero en vez obtuvo un conjunto de agentes; esto se debe a que en realidad tenemos definido a la influencia total de los vecinos como un conjunto de agentes y no como un número podemos rápidamente cambiar todo esto por "count" en vez de usar el conjunto de agentes setup, click en go y ahora funciona por supuesto tenemos que asegurarnos que este modelo esté funcionando, tenemos que pasar algún tiempo escribiendo algún código para debuguear y asegurarnos que los cálculos para estos individuos son diferentes que para este que está acá y así sucesivamente dado que esta charla está llegando a su fin, les voy a dejar eso como ejercicio, pero vamos a hablar un poco más cuando nos enfrentemos con la verificación y con la validación de los modelos