y si jugamos con este modelo por un rato? sabemos es muy bueno, pero es demasiado
simple, yo quisiera en verdad mirar aquellas enfermedades con un medioambiente
enfermedades que se pueden expandir a través de puertas de laboratorio o algo
asi. Luego por ejemplo, podemos crear una versión con medioambiente para el
modelo, en este modelo los individuos viven debajo de un rastro de la enfermedad
a donde van, si un agente entra en esa área, antes de que la enfermedad decaiga
entonces queda infectado, inicialmente asignamos el decaimiento de la enfermedad
a 0, que nos permite tener individuos que pueden tener cualquier medioambiente, pero
podemos incrementarlo a lo largo del tiempo, podemos incrementar para algunas
corridas en particular, en este caso hay enfermedades muy poderosas, contaminan el
medioambiente por un tiempo
pero exploremos, una de las cosas que queremos explorar es cual es la relación
entre el decaimiento medioambiental y el sistema
podemos traer el experimento del medioambiente, que está en el "behavior
space", lo busco primero
y lo que podemos ver es lo que hicimos como varía desde el decaimiento de la
enfermedad en 0 hasta 10, la asignación del "variant" al medioambiente, lo vamos a
correr 10 veces y veremos que pasa como es el decaimiento del medioambiente y como
afecta el tiempo hasta el 100% de las infecciones. Podemos correr este modelo
salvamos los datos
apagamos la vista
volvamos a R y miremos esos datos
ok, volvimos a R y podemos cargar los datos como lo hicimos antes, cambiamos el
nombre del archivo, chequeamos en forma doble como se ven los datos
se ven exactamente igual a los datos que estuvimos mirando cuando tratamos el tema
del tiempo y el porcentaje de infectados, así que podemos usar el mismo conjunto
y entonces queremos agregar, en el mismo sentido, pero en vez de agregar el número
inicial de personas, ahora agregamos la forma en que decae la enfermedad
el resto queda todo igual que cuando lo vimos por primera vez y tenemos los mismos
cuidados, debido al hecho de que algunas de estas variables no son numéricas
podemos ver los resultados completos y podemos ver como la enfermedad decae, el
promedio y el desvío estándar, podemos ver algunas tendencias aquí, pero puede que
estén molestando, de hecho 10 es que se fue para arriba y ....
graficamos estos datos
podemos empezar graficando toda la data, graficar el decaimiento de la enfermedad
en el eje de las X, el último tick en el eje de las Y, el tiempo que lleva el 100
% de las infecciones versus el decaimiento que se produce debido al medioambiente
y tenemos los resultados finales y como les dije, parece que cualquier elemento
del medioambiente parece importante, pero luego de un tiempo este medioambiente
parece decaer, en términos de la cantidad de esfuerzo, de la cantidad de afectados
en el tiempo que lleva llegar al 100% de los infectados
solo para estar seguros, podemos hacer el truco de las barras en R y mirar en
términos de la media agregada y del desvío estándar
y por supuesto, cuando convertimos al error estándar, en algunos casos nos puede
dar una descripción de lo que está pasando con los datos
podemos mirar no sólamente
el modelo estándar, sino que podemos cambiar lo que es la variable dependiente
y mirar la relación que tienen.
una cosa más antes de que terminemos con el modelo del medioambiente
una cosa que deben notar es sobre estos datos, no en esta versión particular, en
otras versiones de modelos de medioambiente puede suceder
uno puede querer mirar los patrones que emergen de aquí, si podemos simular como
es la dispersión, podemos pensar en cosas diferentes como vacunaciones o algo por el
estilo que esté influenciando en la dispersión de la enfermedad, imaginemos
que estamos con una grilla arbitraria, podríamos usar datos de un SIG de la que
ya hablamos la última vez, entonces podemos mirar, tiene sentido tener un
anillo de vacunación y podemos meterlo dentro del modelo
para ver como funcionan esas clases de intervenciones en este contexto especial
podríamos exportar los datos, desde netlogo a un conjunto de datos de SIG
y analizar ahí los patrones de qué es lo que estamos viendo, se puede usar una
herramienta de SIG como los productos de ARC
esto nos daría alguna validación, mirar los datos, la salida de los datos,
analizarlos en un contexto de SIG
esto se va del alcance de este curso particular, pero definitivamente, si
quieren les puedo enviar algunas direcciones donde se pueden realizar estos
análisis