ahora voy a hablar un poco acerca de por qué un replicador de un modelo debería
escribir para poder mostrar que su replicación fue exitosa y para mostrar
evidencia de ello
una cosa en la que hay que pensar es en los estándares de las categorías de la
replicación, de la que ya hablamos como la
identidad numérica, la equivalencia distribucional y el alineamiento
relacional
también deben identificar las medidas focales, cuáles son las medidas que se van
a usar para mostrar que se replicaron los resultados originales
se van a usar, por ejemplo, en el modelo de difusión van a usar la curva de
difusión a lo largo del tiempo
para poder comunicar la replicación a alguien más es importante que hablemos
cuánto contacto tuvieron los replicadores del modelo con los autores del modelo y la
razón por la cual es debido a que esto puede indicar que hay algún contento que
no estaba en la versión publicada del modelo original, por ejemplo
el contacto, un breve correo del contacto, las discusiones fructíferas y encuentros
personales para poder discutir
los replicadores del modelo deben estar familiarizados con el lenguaje original
para poder mostrarle a alguien más que está mirando la replicación alguna idea
sobre cuan sofisiticada es la replicación
el replicador del modelo debe examinar el código fuente original
si lo hace, puede ser un indicador de que la replicación puede estar sesgada o puede
estar influenciada por alguna de estas ideas
han corrido ellos en verdad el modelo original o únicamente miraron los
resultados?
cuanto exploraron el espacio de los parámetros, que está presente en el texto
original o en la descripción original del modelo?
en algunos casos lo que yo sugiero es que si alguien quiere replicar el modelo
quiere comunicar esa replicación a alguien más, debería tomar esto en cuenta, porque
estos aspectos diferentes le dan al resto de la audiencia, el mundo científico, el
resto de la audiencia, alguna información sobre como es la interacción, como es la
relación con el modelo original para poder realizar la replicación
no hay respuestas correctas a ninguna de estos planteos, no necesariamente
por supuesto, el último conocimiento que el replicador tiene sobre el modelo
original, más allá de lo que hay en la publicación original
es más probable que el modelo sea más simple de replicar en cualquier forma
para poder hacer esto posible, para el replicador del modelo
para que pueda replicar el modelo en forma satisfactoria, basado sólo en
el texto original, es importante que los autores de los modelos hagan cosas como
proveer con descripciones detalladas del modelo conceptual, especificar los
detalles del modelo, como el orden de los eventos, si la activación es al azar o no
lo es, cuando los individuos ordenan y luego se activan, cuando las tortugas
se activan porque una tiene la menor probabilidad de adopción del producto
quien diseña el modelo, quien implementa el modelo, donde está la gente que lo hizo
cómo puedo contactarlos
cuál es la disponibilidad del modelo? es lo que está en el texto? es binario? está
el código binario compilado disponible? está el código fuente?
y por último los autores deben pensar en publicar el análisis de sensibilidad que
muestre cosas más allá de los puntos principales en el texto para poder
darle a los replicadores del modelo más información para que puedan entender que
es lo que está pasando en el modelo, ok?
una vez que todo esto está hecho, entonces exitosamente podemos completar la
replicación, ya sabemos como replicar el modelo
hay un beneficio tanto para el autor del modelo original, el conocimiento
científico que parece ser el correcto, pero también hay beneficios para el
replicador, éste obtiene nuevos conocimientos acerca del modelo
y se incrementa el entendimiento que como comunidad tenemos acerca de como funcionan
estos dos modelos
y también incrementa la verificación del modelo porque potencialmente puede
encontrar algunos bugs o errores en el modelo original, que se pudieron haber
hecho de otra forma y también potencialmente mejora la validación
los replicadores son, por definición, a menos que uno sea un replicador ingenuo
un replicador ciego, nos fuerza a considerar las diferencias entre el modelo
y el mundo real, que influencia la validación; la replicación es un proceso
muy importante, algo que yo pienso debería ser reflexionado un poco más a
menudo
y les recomiendo que si quieren tener una oportunidad, agarren los papers y traten
de replicar ese modelo