ahora voy a hablar un poco acerca de por qué un replicador de un modelo debería escribir para poder mostrar que su replicación fue exitosa y para mostrar evidencia de ello una cosa en la que hay que pensar es en los estándares de las categorías de la replicación, de la que ya hablamos como la identidad numérica, la equivalencia distribucional y el alineamiento relacional también deben identificar las medidas focales, cuáles son las medidas que se van a usar para mostrar que se replicaron los resultados originales se van a usar, por ejemplo, en el modelo de difusión van a usar la curva de difusión a lo largo del tiempo para poder comunicar la replicación a alguien más es importante que hablemos cuánto contacto tuvieron los replicadores del modelo con los autores del modelo y la razón por la cual es debido a que esto puede indicar que hay algún contento que no estaba en la versión publicada del modelo original, por ejemplo el contacto, un breve correo del contacto, las discusiones fructíferas y encuentros personales para poder discutir los replicadores del modelo deben estar familiarizados con el lenguaje original para poder mostrarle a alguien más que está mirando la replicación alguna idea sobre cuan sofisiticada es la replicación el replicador del modelo debe examinar el código fuente original si lo hace, puede ser un indicador de que la replicación puede estar sesgada o puede estar influenciada por alguna de estas ideas han corrido ellos en verdad el modelo original o únicamente miraron los resultados? cuanto exploraron el espacio de los parámetros, que está presente en el texto original o en la descripción original del modelo? en algunos casos lo que yo sugiero es que si alguien quiere replicar el modelo quiere comunicar esa replicación a alguien más, debería tomar esto en cuenta, porque estos aspectos diferentes le dan al resto de la audiencia, el mundo científico, el resto de la audiencia, alguna información sobre como es la interacción, como es la relación con el modelo original para poder realizar la replicación no hay respuestas correctas a ninguna de estos planteos, no necesariamente por supuesto, el último conocimiento que el replicador tiene sobre el modelo original, más allá de lo que hay en la publicación original es más probable que el modelo sea más simple de replicar en cualquier forma para poder hacer esto posible, para el replicador del modelo para que pueda replicar el modelo en forma satisfactoria, basado sólo en el texto original, es importante que los autores de los modelos hagan cosas como proveer con descripciones detalladas del modelo conceptual, especificar los detalles del modelo, como el orden de los eventos, si la activación es al azar o no lo es, cuando los individuos ordenan y luego se activan, cuando las tortugas se activan porque una tiene la menor probabilidad de adopción del producto quien diseña el modelo, quien implementa el modelo, donde está la gente que lo hizo cómo puedo contactarlos cuál es la disponibilidad del modelo? es lo que está en el texto? es binario? está el código binario compilado disponible? está el código fuente? y por último los autores deben pensar en publicar el análisis de sensibilidad que muestre cosas más allá de los puntos principales en el texto para poder darle a los replicadores del modelo más información para que puedan entender que es lo que está pasando en el modelo, ok? una vez que todo esto está hecho, entonces exitosamente podemos completar la replicación, ya sabemos como replicar el modelo hay un beneficio tanto para el autor del modelo original, el conocimiento científico que parece ser el correcto, pero también hay beneficios para el replicador, éste obtiene nuevos conocimientos acerca del modelo y se incrementa el entendimiento que como comunidad tenemos acerca de como funcionan estos dos modelos y también incrementa la verificación del modelo porque potencialmente puede encontrar algunos bugs o errores en el modelo original, que se pudieron haber hecho de otra forma y también potencialmente mejora la validación los replicadores son, por definición, a menos que uno sea un replicador ingenuo un replicador ciego, nos fuerza a considerar las diferencias entre el modelo y el mundo real, que influencia la validación; la replicación es un proceso muy importante, algo que yo pienso debería ser reflexionado un poco más a menudo y les recomiendo que si quieren tener una oportunidad, agarren los papers y traten de replicar ese modelo