ok acá tenemos al R en la versión de Mac si están usando una PC, yo les recomiendo que miren RStudio, que también se puede usar en Mac pero debido a que la GUI de R es muy buena en Mac, por eso no lo utilizo una de las cosas que les voy a mostrar es como escribir una pequeña pieza de código en forma veloz, para poder leer los datos que vamos a analizar todo lo que hice en R y en el cuaderno de R, que se crea como un documento y siempre puedo usar como una forma de mirar mis datos; la 1ra cosa que es leer mis datos; hay un comando read.csv y NetLogo almacena sus salidas como un archivo csv, por lo que podemos seguir adelante y leerlo, yo lo puse en el escritorio, está ahí, ustedes tiene que ver cuál es la ruta para los datos de ustedes; voy a ver cual es el nombre de ese archivo, en forma rápida el nombre del archivo es model 7 social influence experiment; mejor lo copio de ahí y lo pego acá y una de las cosas que van a querer hacer cuando estén usando este comando csv en R ustedes van a querer saltar la información que está en el encabezado NetLogo en forma automática coloca mucha información al comienzo, el título, se muestra acá, simplemente lo pueden abrir el archvo, en mi Mac lo abre en Excel, pero en verdad el excel no es muy útil para analizar los datos, pero si miran el archivo, simplemente hacen doble click y lo va a cargar, ustedes van a ver que NetLogo en forma automática, lo ven acá, está la información del encabezado, en realidad no necesitamos esa información en R, lo que queremos analizar es el resto de los datos, así que nos vamos a deshacer de eso, vamos a saltarnos el encabezado, otra cosa que tenemos que hacer es simplemente modificar este pequeño estamos tratando de leer cadenas como datos y siempre lo vamos a hacer, entonces usamos el StringAsFactors que sea igual a FALSE; una vez que hicimos eso, podemos ahora controlar con un comando click sobre estos datos para poder leerlos, ahora en verdad trajimos los datos, podemos mirar desde dentro del R en sí mismo y pueden ver que tenemos una columna para cada uno de los parámetros más las salidas que hemos utilizado, ahora bien estos parámetros son un poco difíciles de leer de esta forma y entonces podemos usar el comando de los nombres de las columnas para tratar de re especificar cuales son los datos que queremos mirar si traemos nuestro, veamos la sección dicho sea de paso análisis podemos decir que los nombres de columnas de los datos tenemos que especificar que son estos nombres de columnas podemos decir, podemos saltearnos algunos c es un comando en R que básicamente quiere decir "combinar" todas estas cosas social peso de la influencia esto va acá, tenemos número de agentes la red la fracción de los influenciadores tenemos la influencia global tenemos la densidad del grafo, tenemos el paso de la corrida tenemos las adopciones la adopción de los reg y la adopción de los influenciadores tenemos este comando y ahora si lo hacemos de nuevo, podemos ver que tenemos los nuevos nombres, ahora tenemos los datos tenemos los nombres de columnas, vamos a juntar esos datos, a veces yo uso este comando que se llama "aggregate" y que es un comando nativo en R, que se llama "aggregate", que toma un marco de datos y algunas veces olvido exactamente cual es el comando, entonces lo escribo ahí y aparece la ayuda y dice que "aggregate" toma el marco de los datos, el "de" y la función, acá hay algunos ejemplos acá abajo, en este caso lo que estamos agrupando, lo que estamos agrupando a partir de qué aquí vamos a agrupar los datos, vamos a agrupar vamos a agregar el "de" el paso, porque queremos ver cada paso y vamos a totalizar por también la influencia social, estamos modificando y como vamos a totalizarlo? lo vamos a hacer mediante el promedio, entonces vamos a tomar todos los datos que tienen los mismos pasos y la misma influencia social y calculamos los promedios de cada corrida y los totalizamos tomando el promedio de esos datos; oh por supuesto debo especificar que quiero los datos de los pasos y de la influencia social; el procedimiento nos devuelve una cantidad de "cuidados" y estos son debido a que escencialmente tenemos un montón de cosas a las que no se les puede calcular el promedio; si miramos el encabezado de los datos originales, tenemos cosas como "random" y el promedio sobre esta etiqueta no es un valor numérico, entonces ahora tenemos los datos totalizados si los miramos se darán cuenta que hay solamente, disculpen tenemos los datos totalizados y hay un montón de valores diferentes aún; pero esencialmente se totalizó por este valor de influencia social y por el valor de paso, ustedes no van a ver el paso y el mismo valor social repetido; entonces ahora lo que nos queda por hacer es graficar esos datos y vamos a querer graficar los datos a lo largo del tiempo, ok? y por cada uno de los diferentes valores de la influencia social que es lo que estamos mirando, entonces imaginemos 3 cosas diferentes para mirar, 1 es el total de adopciones de todos, el otro de adopciones regulares y otro de las adopciones de la influencia, podemos graficar las adopciones regulares 1ro, entonces vamos a graficar los pasos y las adopciones, tenemos que decirle que use la información totalizada, lo que queremos hacer es, con la información totalizada, grafique la adopción en pasos y así se ve la salida yo sólo grafiqué estos datos de esta forma obtuvimos muchos puntos diferentes acá y esto es debido a que en realidad estamos viendo muchas influencias sociales diferentes, pero lo que queremos en verdad mirar es una sola influencia social por vez y podemos hacer eso diciéndole a NetLogo, que no use todos los datos sino simplemente que use los datos totalizados donde la influencia social es igual a 0.1 tenemos que agregar este comando al final que le dice que queremos todos los datos, todos las cuentas, perdón es igual igual y una vez que hicimos eso nos queda este gráfico que tiene un solo valor para los datos; otro pequeño problema es que estamos graficando todos los puntos, probablemente querramos algo tipo un gráfico de línea y entonces podemos asignar el tipo de gráfico a "línea" en vez de "puntos" y así queda ahora bien, tenemos el gráfico, hemos pasado algún tiempo con él, podemos agregar una línea adicional para otro tipo de dato, usamos el comando que se llama "líneas" y básicamente cortamos y pegamos el comando del gráfico y lo cambiamos al comando de las líneas y cambiamos los datos, perdón los datos próximos y ahora tenemos el punto 1 y el punto 3, tienen la misma característica de línea, podemos cambiar el tipo de línea a 2 por ejemplo uh, ahora vemos las líneas y los puntos y podríamos seguir dicendo, que es lo que puedo decir de estos datos, para qué los quiero usar, si es para algo más, pero luego podemos mirar, seguir haciendo esto un poquito más y más y más y más, entonces tenemos 0.5, 0.7, 0.9 en realidad ya lo hicimos para todos los valores, pero ahora podemos seleccionar a todos estos y graficarlos de nuevo y ahora obtenemos todos los puntos diferentes y lo que veremos que a medida que la influencia social se incrementa, la adopción también sube y sube y es lo que estamos esperando podríamos en vez de jugar con esto y hacer esto no con el número total de adopciones pero en vez de ello, hacerlo con la adopción de la influencia, luego podemos reconstruir el mismo gráfico pero sólo con los influenciadores que adoptan y ver cómo se ve eso y se ve muy similar a la adopción de los regulares, en realidad la adopción total la adopción completa y entonces sólo la adopción de los influenciadores entonces hemos creado una serie de gráficos y ahora podemos ver cómo lo hicimos en una forma simple, podemos hacer click en el gráfico en la mac, le damos salvar el gráfico y ustedes pueden también en forma programática, usando los comandos que les permite hacer eso en R, pero les quiero poner a un lado todo eso para la sección en donde hablaremos de ello, del análisis de los modelos, creo que le podemos dar una mirada rápida para que puedan analizar estos datos; esto es todo por hoy y nos vemos la próxima