vemos nuestro modelo, hace lo que queríamos que haga, ahora queremos
analizarlo, por ejemplo podemos preguntar si mantenemos constante la influencia
global, cuál es el efecto de los diferentes valores de la influencia social
en la tasa total de adopción para cada tipo de agente; de hecho puede que
mantengamos todos los parámetros constantes; cuál es el efecto de cambiar
la influencia social bajo diferentes opciones; podemos mirarlo, podemos buscar
y ver como a medida que modificamos la influencia social, cuánto se ve afectada
la adopción por los influenciadores en relación a los regulares; antes de que
pensemos en ello vamos a mencionar algunas cosas; 1ro que nada cuando hablamos de
modelos basados en agentes, estos modelos son estocásticos, aún cuando los vemos
corriendo los resultados varían aunque sea en forma leve todo el tiempo; entonces
muchas veces es importante correr el modelo muchas muchas veces para poder
entender si algo es un fenómeno que ocurre una sola vez o o es algo que se repite
también puede que quieren modificar los parámetros de entrada en forma sistemática
por ejemplo la influencia social, luego tomar los datos de todas las corridas con
influencias sociales diferentes y analizarlas en formas distintas e
interesantes; de hecho NetLogo tiene una herramienta que se llama Espacio de
Conducta que nos permite correr esta clase de experimentos; cuando obtenemos estos
experimentos con todos los datos, ustedes necesitan una forma de analizarlos
uno puede usar cualquier paquete de estadística que hay por ahí para analizar
los valores de salida de NetLogo, Excel, SAS, R; yo les voy a mostrar un poquito
acerca de cómo analizar esos datos en R entonces voy a frenar ahora y les voy a
mostrar como se corren los experimentos y luego les voy a mostrar como analizar el
modelo en R, los datos
Entonces abramos el espacio de conducta
el espacio de conducta abre un conjunto en blanco de experimentos, vamos a crear un
nuevo experimento al que llamaremos "experimento de influencia social" y dicho
sea de paso les quiero hacer notar que NetLogo en forma automática coloca todos
los parámetros que fueron definidos así uno puede elegir el que necesite y lo que
queremos hacer variar es la influencia social, empecemos con 0.5 y podemos
agregar un montón de valores o podemos ingresar un patrón para que sea usado por
NetLogo y el patrón es definido acá como arranca, se incrementa y termina, entonces
digamos que queremos que la influencia social que vaya de 0.1, que se incremente
de a 0.1 y que termine en 1, entonces 0.1 0.2 y así sucesivamente; dejamos a todos
los demás iguales, en realidad voy a incrementar el número de agentes un poco
por arriba del valor por defecto en 100 para que nos de algunos agentes más en el
modelo y nos permita un poco más de estocasticidad para obtener un promedio un
poco más alto; dejamos la fracción de los influenciadores en 30%, dejamos que la red
sea al azar, la densidad, puede que bajemos un poco la densidad, un poquito a
0.3 en vez de 0.5, sólo para que nos de una red un poco más estructurada, la
siguiente cosa que tenemos que decidir es cómo haremos para que NetLogo corra el
modelo para cada uno de los diferentes parámetros de entrada y por ahora voy a
asignarlo a 10, eso quiere decir que lo va a correr 10 veces y tenemos que darnos
cuenta de cuantas
corridas, qué medidas queremos que NetLogo nos calcule y en forma esencial lo que
tratamos de ver en este modelo, tratamos de reproducir el gráfico, durante muchas
corridas, entonces podemos contar las tortugas que han adoptado, eso está en el
gráfico, contemos a los regulares que han adoptado
metemos un espacio para que se lea más fácil y luego contamos
a los influenciadores que adoptaron, lo que vamos a medir es en cada paso, los que
adoptaron, no estamos interesados en la adopción en su sentido amplio, sabemos que
eventualmente se alcanzará un 100% de adopción, debido a como está armado el
modelo; entonces lo vamos a dejar prendido setup y go para decirle como correr el
modelo, podríamos por ejemplo usar una innovación que se vaya reiniciando, un
comando de reinicio de difusión para que pueda hacer cosas diferentes, podríamos
tener otro setup y asignar la difusión en la misma red y cosas así, pero por ahora
vamos a usar el setup común y luego el tiempo es que si no se puede frenar uno
puede asignar un tiempo como respaldo, ustedes siempre asignan algo así como 1000
o algo así, en nuestro caso sabemos que el modelo eventualmente se va a frenar y
que eventualmente todos terminan adoptando por lo tanto no importa demasiado; podemos
agregar algunas condiciones para que frene y algunos comandos finales para que el
NetLogo los corra pero no los vamos a usar esta vez; hacemos click sobre OK, vamos a
ver nuestro experimento aquí, ahora les digo como se corre, unas 100 veces va a
correr lo cual tiene sentido debido a que estamos buscando 10 veces la influencia
social y 10 interacciones en cada vuelta, podemos hacer click sobre RUN y nos va a
preguntar si queremos que la salida sea en una grilla o en una tabla, a mi me gusta
la salida de la tabla, es una salida que está basada en las columnas y también
podemos manejar si va a correr en paralelo y que corra muchas veces en el fondo el
código, ustedes saben lo pueden ver, es sobre la visualización, porque no queremos
visualizar uno a la vez, pero que corran todos; le damos OK y entonces nos pregunta
donde queremos guardar los datos, yo los voy a salvar en el escritorio en este caso
y entonces empezamos a correr el modelo, cada una de las veces diferentes y cuando
hace eso nos muestra una sola corrida, pero ustedes pueden ver que están
corriendo muchas más debido a que en el fondo se corren muchas más, de hecho si
quieren que corra más rápido pueden apagar que actualice la vista y el gráfico y de
forma rápida corre todos los modelos, ahí frenó, todos los modelos terminaron
en las próximas charlas vamos a hablar acerca de como correr el espacio de
conducta en forma descabezada, ustedes pueden ver la documentación donde se
menciona todo esto en el futuro; pero ahora tenemos nuestros datos y podemos
analizarla y ese es el próximo paso