Más allá de las variables de ambiente y las variantes de movilidad, tenemos
también una variante de red y quiero hacer esto no sólo para volver a la unidad 4
entre otras cosas, pero quiero que veamos algunas ideas acerca de qué podemos hacer
con este modelo, hacerlo versátil y como podemos analizarlo de formas muy diversas
entonces tenemos acá una de las redes, en este caso es una red aleatoria que fue
creada y vamos a usar el botón de "setup" y luego el de "go" y podemos ver como la
enfermedad se dispersa por toda la red, debido al hecho, que en este modelo
particular, algunos de los nodos no pueden ser vinculados al resto de la red, algunos
individuos no lo están, en realidad
siempre vemos un 100% de infección y entonces tenemos que pensar un poco más
acerca de como manejar eso y vamos a analizar el resultado del modelo
por ejemplo si decimos que queremos ver el grado, el promedio del grado de los
individuos, las conexiones que tienen por cada nodo
el número de, la dispersión total en la red, pero podemos buscar una infección
del 100%, pero también podemos decir, cuánta gente, por ejemplo, está infectada
luego de 50 ticks.
vamos a crear un experimento que haga eso
vamos a "behavior space"
y vemos uno que se llama grado, que está aquí
el promedio del número de conexiones por nodo desde la mitad hasta 4, con
incrementos de la mitad
y esto dice, cuántas conexiones en promedio tenemos por nodo
y podemos tener una mitad, porque podemos decir, aproximadamente, cada otra persona
tiene una conexión
podemos entonces repetir el modelo unas 10 veces
correrlo 10 veces para cada uno de estos valores
podemos contar el número de tortugas que están infectadas, como una medida de la
salida y podemos decirle que pare, luego de 50 ticks, básicamente le estamos
diciendo, corré 50 ticks, decime cuanta gente está infectada, eso es lo que quiero
y es mi medida de como es la densidad y como afecta la dispersión de la infección
entonces volvamos y corramos
y pondremos los resultados en R para poder analizarlos
no fue muy rápido
podemos ver el modelo corriendo, los ticks corren un poco más lentos que en otros
modelos, debido a que la red está usando más agentes, ya que un link es también un
agente
esto fue todo, volvamos al R
estamos de vuelta en R y vamos a comenzar del mismo modo que lo hicimos para el
grafo de resumen y el grafo del medioambiente, llamamos a la librería
hmisc, lo ponemos en nuestro archivo que ahora se llama grado, porque estamos
viendo los experimentos con los grados
vamos a poner algunos nombres de columnas para que sea más sencillo manipularlas
y ahora la salida de nuestro archivo es el número de infectados
no el tiempo en porcentaje en que se infectaron, es más como la serie de datos
del tiempo en ese sentido
pero todo se detiene en el tick 50 y ahí ponemos nuestros resultados, este es uno
de los pequeños cambios que tenemos que hacer en el espacio de conducta
y vamos a resumir esos datos de acuerdo al grado
y aquí vemos los datos resumidos, el grado que significa el desvío estándar, lo que
es interesante, que podemos tener desvíos estándar altos para estos rangos medios
y eso es básicamente porque en este caso la red no está muy conectada y en este
caso la red está casi conectada y en el medio tenemos estos casos con más o menos
individuos que pueden conectarse
hacemos el gráfico, si lo vemos acá
el gráfico se ve de esta forma y como pueden ver
tenemos este caso donde un montón de gente está infectada pero en algunos de los
grados intermedios
tenemos casos donde la gente no está infectada, por 50 y esto puede deberse a
que las infecciones están atrapadas en una pequeña parte de la red que no está
conectada al resto de la red
pero si entonces, salvamos esto, podemos ver los datos agregados, usando el comando
de R, agg, y podemos ver estas grandes variaciones, pero esta es una de las
razones por las que
a veces me gusta mirar todos los datos
porque no es realmente un tema de grandes variaciones, es un tema de tener un par de
puntos, donde la infección real queda atrapada en esta parte que no está
conectada con el grafo más grande y entonces tenemos que pensar en que estos
nodos no están distribuídos normalmente porque de hecho tienen este tipo de
distribución, bimodal, donde algunos datos están aquí y algunos otros están
aquí, este grafo está algo confuso, porque en verdad está mostrando estas barras
estándar bien grandes, pero debido a que los datos están divididos en dos modas
no es en verdad un gráfico muy informativo
no estamos diciendo nada acerca de los datos que están acá abajo
en vez de eso, podemos pensar en otro tipo de gráfico o pensar en cambiar el
modelo para permitirle que todos estén conectados a la red, por ejemplo, en ese
caso sería mejor la descripción de lo que está ocurriendo
creo que hemos visto una cuestión importante, el punto crítico aquí es que
podemos usar los datos de las redes del mismo modo, así como podemos usar
cualquier otra cosa, podemos controlar la salida, pero podemos tener una mirada del
tipo de coeficiente de racimos o algo más, de acuerdo a la variable independiente que
defina la estructura de la red