Hoy vamos a explorar las relaciones entre los MBA y otros métodos que se pueden usar
para explorar los sistemas complejos
En este contexto particular voy a empezar hablando de los MBA versus los MBE
(modelos basados en ecuaciones)
que es algo que estuvo dando vueltas por un tiempo, para describir un conjunto de
técnicas como el modelado analítico, o el modelado de la teoría de juegos
en donde se escriben primero las ecuaciones principales y luego se ve a
donde nos llevan. Esto a veces se compara debido a que los MBA en muchos sentidos
comienzan con los mismos principios
pero luego van hacia otras direcciones
en vez de buscar por una solución acabada
trata de encontrar una solución computacional al problema
entonces por qué se querrá usar MBA en vez de MBE?
Bueno, muchos MBE parten de supuestos acerca de cierta homogeneidad, de
hecho la tienen, ya que así generan las soluciones acabadas que los
hacen famosos
En muchos casos tenemos un sistema que es afectado dramáticamente por lo
heterogéneo y entonces usamos algo como MBA cuando no es
posible generar una solución acabada para un sistema heterogéneo
y entonces puede ser una buena forma de atacar el problema
También, muchos de los MBE son continuos y no discretos
Y esto nos lleva a algo que se llama el problema del lobo enano
Y la idea básica aquí cuando estamos modelizando algo
que es esencialmente una entidad discreta como un lobo, por ejemplo
si tengo un MBE que permite que la población de lobos
caiga a un décimo de un lobo o a un millonésimo de un lobo
es teóricamente, bajo los MBE, podría aún rebotar
y retornar desde ese nivel tan bajo
En verdad, una vez que el último lobo
o aún más importante, cuando la última pareja de lobos muere
no hay forma en este punto, para esa población, de rebotar
Lo que significa que usar una solución discreta puede brindar una mejor respuesta
Tampoco es el caso que todos los MBE son continuos
pero es una de las razones por las que los MBA presentan una ontología más natural
para ese espacio.
Muchos de los MBE están escritos desde un nivel de agregación
en vez de a nivel individual
lo cual requiere que se tenga un conocimiento de los patrones de conducta
totales en vez de que sea a nivel de los individuos del sistema
A veces es más fácil obtener descripciones a nivel individual
en vez de descripciones completas
y entonces a veces los MBA funcionan mejor en estos contextos
Vinculado con esto está el hecho de que la ontología de un MBE existe a nivel global
mientras que la ontología de un MBA se encuentra a nivel individual
haciendo que sea más fácil comunicar el MBA a alguien más
debido a que describimos conductas individuales
Además, los MBE no brindan detalles
sobre que hace un individuo particular dentro del modelo
Los MBA permiten bucear en los detalles
lo que implica que en muchos casos se puede volver atrás y percatarse
de la importancia del individuos para el sistema complejo
Podemos vincular todas estas nociones con el hecho de que los MBE son "de arriba
hacia abajo", empiezan por las entidades grandes y de ahí se modeliza para abajo
mientras que los MBA empiezan con la premisa de comprender los sistemas locales
y a partir de ahí, modelizar para arriba
Dicho esto, decimos que los MBE poseen varias ventajas sobre los MBA
Una de ellas es que usualmente son más generalizables
para los supuestos particulares que fueron asumidos para ese modelo
Por el otro lado, estos supuestos son a veces restrictivos
debido a las razones mencionadas previamente
y por lo tanto son difíciles de usar en muchas situaciones del mundo real
De hecho, se argumenta que los MBA pueden ser vistos como un complemento de los MBE
de hecho se puede armar un MBA que es una instanciación de un modelo de la teoría
de juegos y luego explorar las ramificaciones más allá de las soluciones
cerradas, que a veces se obtienen usando los MBE
Por supuesto, los MBE no son las únicas estrategias que se pueden usar
se pueden usar también modelos estadísticos que también usan ecuaciones
aunque se usan de un modo diferente
Aquí, la idea es que tomamos patrones de agregación de la conducta sobre el
mundo y luego inferimos el modelo relacionando las entidades de esos
patrones de agregación, así podemos hacer una regresión o algo por
el estilo. Y muchas veces cuando tenemos un modelo estadístico
es muy difícil vincularlos con los principios de una teoría de la conducta
que describa la forma en que los agentes realizan las acciones en ese sistema
además es necesario contar con los datos correctos para hacer un
modelo estadístico. Los MBA pueden complementar los modelos
estadísticos, construyendo a partir de los principios para generar datos estadísticos
que se pueden comparar con los datos estadísticos obtenidos del mundo real
Otra estrategia que puede usarse es la de realizar una serie de experimentos en
laboratorio, como los que se usan en los experimentos de economía de
la conducta. Los experimentos son útiles debido a que pueden generar teoría
se puede asignar una condición y luego ver si una teoría particular
se cumple en ese espacio
A veces los experimentos de laboratorio no son tan poderosos como podrían
debido a que rara vez se pueden escalar a las condiciones que vemos en el mundo
Vemos 6 o 7 individuos y observamos como interactúan
o como toman sus decisiones
los MBA pueden ser creados a partir de las experiencias de
laboratorio, se utilizan las reglas que inferimos de esas experiencias
para construir el MBA
Luego se puede explorar que hubiera pasado si cada uno hubiera actuado de
forma en que el experimento dice que la gente interactúa
y podemos usar eso para generar nuevas hipótesis acerca
de las cosas que vemos en el mundo, que no observamos en el laboratorio
construir un nuevo experimento en el lab
y ver si podemos encontrar evidencia para estas nuevas hipótesis
Podemos tratar de manejar los parámetros del modelo
más allá de lo que nos permita el experimento del lab
Muchas veces no podemos imponer, digamos en cientos de condiciones
diferentes, en el individuo, debido a que no podrá hacer todas esas tareas
Los MBA no se preocupan por la cantidad de condiciones
que se le imponen, si creamos los patrones de conducta de un experimento
podemos correrlas tantas veces como necesitemos
Los MBA pueden comprar los principios generativos que surgen de los experimentos
digamos que tenemos dos experimentos que nos dan evidencia diferente
sobre como funciona el mundo
podemos crear un MBA para cada uno de ellos
y observar cual de ellos se ajusta mejor al mundo real
Por último hay muchos modelos de computación agregados y formas de simular
para usar en vez de los MBA
Por ejemplo los modelos de sistemas dinámicos, son una forma de ver lo que
sucede desde el nivel del sistema hasta el mundo entero
utilizando flujos y niveles para decir algo acerca de como las diferentes partes
del mundo se afectan unas a otras. El problema es que la mayoría de estas
estrategias carecen del nivel individual y lo mejor que podemos
hacer es combinar algunas de estas estrtategias
con el nivel individual de las estrategias de los MBA