Hola soy Marco Janssen, profesor en la Escuela de Sostenibilidad de la
Universidad Estatal de Arizona, fui educado en matemáticas aplicadas y trabajo
como asistente en asuntos ambientales, en este video les daré una presentación
breve de un modelo basado en agentes que desarrollé con Kim Hill, un antropólogo
quien es uno de los expertos mundiales en sociedades cazadoras recolectoras
El objetivo de esta charla es mostrarles un ejemplo de un MBA basado en detalladas
observaciones cuantitativas y cualitativas el modelo se focaliza en los Aché, una
sociedad del Paraguay, quien fue estudiada por Kim Hill desde finales de los 70
la presentación será breve, pero si quieren saber más, pueden encontrar la
publicación en Human Ecology y el modelo está disponible en la biblioteca de MBA,
ahí pueden probarla
cuando comenzamos a desarrollar el modelo basado en los Aché, el objetivo era captar
el conocimiento de las observaciones etnográficas, que simulaban valores de
salida que reflejaban las observaciones y hacerlo de tal modo que pudiera servir
para otros casos
no queríamos sólo simular los patrones que observamos; el modelo debía estar basado
en una teoría consolidada; de hecho el modelo se basó en la teoría del forrajeo
óptimo, que fue establecida por todo un cuerpo de estudios sobre conducta
ecológica; también esperamos que el modelo nos permita ver algo nuevo acerca de los
Aché y de las estrategias de forrajeo
el modelo que desarrollamos está focalizado en la caza que genera el 80% de
la comida para los Aché y que sólo es realizada por los hombres adultos, tuvimos
acceso a bases de datos transversales; en los 90 los hombres Aché se entrenaron para
medir varios aspectos en el bosque en el que viven, como parte del sistema de
conservación; sistemáticamente ellos fueron al bosque y contaron lo animales
que observaron y también tomaron nota de si los deberían cazar si es que estaban de
caza; esta información nos permitió calcular la probabilidad de poder
encontrar y cazar ciertas especies en un tiempo particular
ellos también tomaron el tiempo de otros hechos vinculados con la caza, tomaron el
tiempo de caza en un día, qué clases de presas ellos tienen y como escogen a los
animales; para obtener los detalles de la información, el modelo consistió en 60000
parches de una hectárea que progresa en el tiempo por 5 minutos; esto parece mucha
información que puede traer problemas computacionales, pero cada parche es
actualizado por algunos minutos durante el tiempo de simulación de 1 año; los
cálculos permitieron determinar la movilidad de los cazadores recolectores
en esta diapositiva se ve la parte del parque donde los Aché cazan y que usamos
para la simulación, pudimos hacer 6 tipos de presentaciones diferentes y sólo
en la derecha se ven los lugares donde los Aché buscaron los datos de las presas y
que usamos para calcular las probabilidades de los encuentros para este
tipo de presentación
esta diapositiva muestra la misma información que la diapositiva previa pero
ahora proveniente del modelo de NetLogo que implementamos
Una simulación tarda aproximadamente 1 minuto de una laptop estándar
estas son fotos de algunas de las presas que incluimos en el modelo, la mayor parte
de las presas tienen la misma disponibilidad durante todo el año, pero
de cada presa tenemos información sobre sus hábitos, tasa de éxito
y calorías que se pueden obtener de su carne
estas especies poseen su propio territorio y este mapa muestra como las diferentes
especies tienen diferentes espacios de encuentro y diferentes tipos de
presentación
ahora vamos a describir los fundamentos de las tomas de decisión de los agentes
como dijimos antes, la simulación avanza
cada intervalos de 5 minutos; la duración de la caza es de 6 horas por día; al
comienzo del día ellos deciden a donde van a acampar en la tarde, cada campamento
tiene 5 cazadores que representa un tamaño de grupo de 20 individuos, incluyendo 5
mujeres y 10 niños, llenamos el modelo con 15 cazadores sobre el paisaje que
representan la densidad de población
exploramos las consecuencias de diferentes supuestos de las conductas; empezamos con
un bloque al azar de cazadores individuales, luego seguimos con los
cazadores en 3 campamentos, que aún siguen cazando en forma coordinada y luego
incluimos los movimientos coordenados de los cazadores
en verdad ellos usan esta forma y pudimos ver otras cuando ellos están cazando, pero
la habilidad para cazar y finalmente el modelo más complejo y que es también el
más eficiente, incluye la observación de la cooperación en la caza; algunas de las
especies; cuando algunas especies se cazan entre sí si es que se encuentran con ese
animal en particular
este diagrama muestra la decisión básica de los agentes, de cada agente, son
decisiones acerca de a donde moverse, una vez que llegan por el camino pueden
encontrarse con algún animal, el agente decide si va a cazar a ese animal o no, si
lo hace tiene que llevar una serie de pasos hasta que termine la caza el cazador
tiene una probabilidad de que la caza sea exitosa y si es exitoso entonces un animal
es removido del paisaje; esta figura muestra las relaciones entre el modelo y
los datos en las especies compartidas en la dieta; un modelo perfecto consistiría
en tener los puntos alineados sobre la recta diagonal; el modelo no es perfecto
hace un mejor trabajo que el no modelo, el no modelo es básicamente el avance
relativo de los animales sobre el paisaje agregar la complejidad de la conducta nos
lleva a un mejor ajuste con respecto a los datos, la versión de la caza
se muestra en este dibujo; nosotros no calibramos el modelo, hicimos algunos
supuestos sobre los mecanismos, supuestos más realistas nos llevaron a mejores
ajustes con respecto a las observaciones
aquí tenemos un modelo que representa a la conducta de la caza y sobre la que podemos
hacer algunos análisis para comprender la conducta observada; tamaños diferentes de
grupos y la cantidad de días que un grupo se queda en el mismo lugar; cada
combinación correrá el modelo 100 veces por un año y registrará el promedio per
capita de los días en que el grupo está sin comida; en grupos más grandes, la
gente tiene menos probabilidad de quedarse sin comida, debido a que la caza en grupo
permite compartir entre ellos; el retorno de los grandes grupos va para abajo debido
a que los grupos grandes crecen en el bosque llevando a la búsqueda de animales
para cada uno
la mejor estrategia es moverse a un nuevo lugar en el paisaje y tener una medida de
grupo de alrededor de 7 cazadores por grupo; que es una medida de grupo de 28
personas y esta es la línea donde podemos observar la estrategias de los Aché;
entonces los Aché parece que siguen los pasos para balancear el riesgo junto con
los beneficios
para concluir hemos desarrollado un MBA basado en datos empíricos con la idea de
usarlo para comprender la conducta observable de los grupos; hasta ahora
hemos desarrollado un modelo más complejo para un caso en Sudáfrica
En el caso sudafricano no tenemos observaciones directas ya que estamos
estudiando un período que va entre 60.000 y 100.000 años; el modelo incluye también
más recursos como moluscos, plantas, madera para fuego y material lítico para
construir herramientas
Sin embargo nosotros esperamos seguir desarrollando el modelo sobre los Aché
de la mejor forma para poder entender el caso de la ecología; como no tenemos
observaciones directas, podemos usar el modelo para explorar las consecuencias de
las conductas diferentes y de los supuestos y compararlas con los datos de
la arqueología de huesos y piedras con los datos simulados, gracias