ahora vamos a hablar un poco de la replicación
la replicación es la implementación (lo que se denomina el modelo replicado) por
un científico o un grupo de científicos ( que se denominan los replicadores del
modelo) de un modelo conceptual que es descripto y también implementado por otro
grupo de científicos en un tiempo anterior (los constructores del modelo) y en los
modelos de red se los denomina como originales
la replicación o la reproducibilidad son conceptos base del proceso científico, a
veces se dice
que una pieza de conocimiento científico no es válida hasta que no se la replica o
alguien más la puede reproducir
los resultados deben ser replicados para ser considerados como parte del
conocimiento general científico
qué es lo que quiere decir replicación en términos de los MBA, lo que significa es
que uno describe los modelos conceptuales uno lo implementa y obtiene los resultados
que uno encuentra interesantes es decir que nos dice algo acerca del mundo
una instanciación de un modelo conceptual construye otra versión de aquel modelo y
también muestra si las mismas cosas son verdaderas
esto nos puede ayudar en un número de diferentes niveles y de eso vamos a hablar
un poquito hoy; por ejemplo
podría ser que uno mismo replica el modelo es un estándar rápido de replicación, pero
podría ser que uno construyó el modelo y luego lo replica más tarde y en un tiempo
diferente de la descripción conceptual
uno podría replicar en piezas diferentes de hardware
uno muestra que no es una cuestión contingente, una forma dura de verlo
uno puede tomar un modelo hecho en netlogo y replicarlo en swarm o repast o en otro
lenguaje, donde mostramos que los resultados que tenemos no son un efecto no
deseado de la versión particular del lenguaje que estamos usando
uno puede también hacerlo con una caja de herramientas, técnicamente netlogo y
repast están implementados en java, por eso están desarrollados en el mismo
lenguaje, pero son dos diferentes cajas de herramientas
los lenguajes que crean lenguajes que crean lenguajes
uno puede usar algoritmos diferentes, puede que los agentes sean levemente
diferentes, algo así, pero aún siguen mostrando los mismos resultados básicos
y por último uno puede pedirle a alguien más que implemente el modelo y por
supuesto lo pueden hacer en tiempos diferentes, en diferentes hardwares, en
lenguajes diferentes, el punto es que la replicación tiene que tener alguno de
estos aspectos para ser verdadera
también está el aspecto de los autores, donde una persona diferente es la que
implementa el modelo
antes de hacer una replicación, alguna de las que mencionamos, es importante
establecer un estándar de replicación, un estándar de replicación es un criterio que
especifica si uno ha alcanzado o no una replicación exitosa
hay tres categorías generales para los estándares de replicación, estas fueron
mencionadas por Axtell y un grupo de autores en 1996
ellos básicamente dicen que hay que ver la identidad numérica
dados los mismos valores de entrada tienen que producir los mismos valores de salida
que en el otro modelo
la equivalencia distribucional, dados estos conjuntos de valores de entrada
son los valores de salida los mismos desde el punto de vista estadístico?
los mismos que los del modelo original? es una distribución sobre una curva
con una significación estadística para que tenga sentido, no se las puede separar
y tiene que haber un alineamiento relacional, esta idea básica dice que si
modifico los valores de entrada para arriba, eje x, los valores de salida, eje
y, van para abajo y esto sucede también en el modelo replicado
entonces básicamente antes de empezar con la replicación, decimos
voy a replicar a partir de estas dimensiones, voy a implementarlo en una
computadora diferente, en un lenguaje nuevo, con una persona diferente y voy a
buscar la equivalencia distribucional
probablemente sea importante establecer estos estándares de replicación así uno
puede comprometerse con los objetivos antes, no cambiar los objetivos antes de
seguir adelante con todo el proceso
esta es la idea sobre la replicación y en las próximas charlas voy a hablar un poco
que significa en términos de la autoría de un modelo, la publicación y que modelo de
replicación deberíamos utilizar