Hola y bienvenidos a la unidad 6 de la Introducción al modelado basado en agentes
En esta unidad vamos a ver como se pueden analizar los MBA y esto nos lleva a la
pregunta, una vez que tengo un MBA, qué hago con él? La respuesta clásica es que
vamos a modificar algunas entradas y algunas salidas, ver qué sucede y entonces
analizar los resultados, esta es la respuesta principal que podemos dar
durante toda esta unidad vamos a ver como hacer eso, cómo podemos cambiar las
entradas en una forma estratégica para hacer que las salidas reflejen lo que está
sucediendo
para hacer esto, vamos a ver un nuevo modelo, quiero tener un modelo con el cual
trabajar
y éste está en algún sentido relacionado con el modelo que construimos en la unidad
4
que de hecho es el modelo de dispersión de enfermedades
En la unidad 4, estábamos buscando un modelo de dispersión de información
y ahora estamos buscando una enfermedad física
éste es un modelo interesante para tener en cuenta, se utiliza en muchos contextos
diferentes, es la base de hecho del modelo de dispersión de información
pero la idea básica es la siguiente:
si tenés una enfermedad, tenemos individuos que están infectados y cada
individuo puede infectar 5 personas antes de que se recupere
esto se denomina a veces el modelo de SIR el factor básico de reproducción
hay tres pasos en la infección, en el que la enfermedad va a infectar a 156 personas
porque la primer persona infecta 5 y a su vez estas personas infectan otras 5,
entonces en el paso 3, uno alcanza 156 personas infectadas, en el paso previo se
tiene 25, para llegar a 150, el paso anterior hay 5 para llegar a 55 y eso es
1 % de la dispersión original hasta llegar a 156
Por el otro lado, en muchos casos, las enfermedades se dispersan en forma veloz
por una comunidad y el nro de posibles infecciones rápidamente se cortará debido
a que la enfermedad se queda sin nuevos hospedadores
queremos investigar las relaciones entre estos ejemplos de rápido crecimiento y
los límites de los recursos, que pueden ocurrir y estas dos nociones ocurren en
muchos sistemas complejos para observar por fuera de las enfermedades, y por eso
es que estamos hablando de esto
este modelo que describí, es un tipo de estándar de abordaje epidemiológico
es aceptable que los recuperados tengan un tipo de abordaje como para modelizar la
dispersión de una enfermedad, de hecho en este caso estamos hablando de suceptibles
e infectados en cualquier caso
pero hay otras complicaciones en este modelo que no hemos tomado en cuenta
este modelo asume, por ejemplo, que existe información uniforme entre la población,
en otras palabras, cada persona tiene las mismas probabilidades de interactuar con
cualquier otro, y sabemos que ese no es el caso
yo no interactúo con la misma gente todos los días, pero hay alguna gente con la que
es más probable que interactúe que con otros
también hay susceptibilidades diferentes a la enfermedad
algunas personas pueden ser más susceptibles que otras personas
y por último, existe la posibilidad de interactuar con el entorno y puede ser el
caso, que algunas enfermedades que pueden dispersarse por un área concreta por un
tiempo determinado y entonces no es solo la gente en general la que está en riesgo
sino la gente que vive en esa área
debido a todas estas cosas, hay modos en los que podemos mejorar este modelo
estándar y con los MBA estamos frente a un buen modo de ver la dispersión de las
enfermedades
construimos este modelo especial, especialmente para este capítulo del libro
y lo voy a usar a lo largo de toda esta unidad para ver qué es lo que pasa
entonces déjenme que les muestre como funciona este modelo
aquí tenemos el modelo de dispersión de enfermedades, en caso de que no lo
encuentren fácilmente, está en la biblioteca de modelos de NetLogo, bajo la
etiqueta IABM textbook, bajo el capítulo 6
dispersión de enfermedades
voy a abrirlo y chequear todo
aquí vamos, aquí está el modelo, justo aquí, bien
y ustedes verán que hay una serie de diferentes parámetros, ahora hablaremos de
ellos, voy a cambiar esta variable de ambiente de NetLogo que se usa por defecto
vamos a usar la variable de "movilidad", en una primer corrida, como resultado
ustedes pueden configurar la cantidad de conexiones por nodo y el decaimiento de la
enfermedad, pero primero veamos el número de personas que puede infectarse
hacemos click en el setup y vemos como se crean una cantidad de individuos dispersos
por todo el mundo, la mayoría tienen color gris, lo que indica que no poseen la
enfermedad, pero hay tres que son rojos
y a medida que le permitimos al modelo que corra, vemos como se mueven y cuando se
mueven lo hacen a través del espacio, ahora
a medida que interactuan con otros individuos en el modelo, ellos se van
infectando también y ahora vemos que hay más infectados y este modelo es un modelo
simple espacial, dicho sea de paso, asume las mismas hipótesis del modelo SIR, los
supuestos originales del modelo SIR, es que la probablidad de que interactúen los
individuos es la misma, pero no lo es, sino que depende de como comienzo el mundo
tenga mayores o menores probabilidades de interactuar con individuos infectados
pero eventualmente el modelo termina infectando a toda la población y podemos
ver esta linda curva en forma de S que es similar al del proceso de difusión
la principal forma que vamos a investigar en las siguientes lecciones es como la
densidad de la población afecta la tasa actual de infecciones
si más gente vive en espacios pequeños eso implica que la enfermedad se dispersa
más rápido o más lento, si quieren pueden jugar incrementando la población
y ver si sucede más rápido o achicarla y ver si sucede más rápido y así continuando
definitivamente parece que en una baja población, la enfermedad tarda más en
dispersarse, lo cual es interesante, porque en verdad hay menos gente para
infectar de lo que habría en una población mayor, pero esto puede ser que sea
simplemente un tema de densidad de población y no tanto un tema de cantidad
Investiguemos eso!