Entonces además de los modelos especiales que acabamos de discutir
Los MBA tienen también muchas aplicaciones recientemente, donde se estudian
las redes sociales
Este es un artículo que escribí con Forrest Stonedahl del Augustana College
y Uri Wilensky, que como saben,
es el arquitecto del lenguaje Net Logo de la Universidad Northwestern
Y en este artículo nosotros estábamos interesados en comprender
cual es el mejor modo para dispersar un contagio social a través de una red
Hay muchos otros artículos sobre este tema por ahí
pero nosotros queríamos específicamente responder a la pregunta
qué propiedades de la red local son las importantes
Ustedes pueden ver aquí una realización de una red de Twitter, la forma en que
recogimos los datos a partir de la API pública de Twitter
De miles de nodos
y lo que encontramos en esta red fue que haciendo un montón de simulaciones
usando MBA
el contagio se expande rápidamente en esta red
cuando la gente que es el objetivo del mensaje que se quiere dispersar por la red
tiene muchos amigos, pero sus amigos se conocen entre sí, entonces tenemos
esta clase de individuos
que pueden dispersar el mensaje a través de la red completa
Forrest también construyó una visualización en 3D de esta red
que ahora vamos a mostrar
Lo que ustedes están viendo es la dispersión de esta idea púrpura
así la llamamos, a través de la red completa de Twitter
que pudimos recolectar, que tiene miles de nodos
Y como pueden ver, en el ejemplo pequeño de Twitter, hay definitivamente
racimos de individuos
y la idea se dispersa rápidamente si se pueden encontrar el centro de estos
racimos
y luego se dispersa a través de todos ellos, no funciona restringiendolo a
un solo racimo
En otro artículo, en el que estuve incolucrado, usando MBA
usamos los MBA para tratar de inferir una red social
de la cual no conocíamos sus propiedades
Aquí va la idea básica
Tomamos algunos datos de Facebook sobre la adopción de apps,
así podemos saber cuán rápido, en cada día
las apps se pueden instalar
Tratamos de simular como lucirán el conjunto de redes de Facebook
dados estos adoptadores de apps
en otras palabras estamos tratando de ver
si manipulamos la topología de la red
como esto afectará el patrón de adopción que estamos observando
y lo tratamos de hacer usando una matemática bayesiana
con redes más probables para generar los patrones de adopción que vemos
en las apps de Facebook
Es interesante como llegamos a un modelo de vínculo preferencial
del cual hablaremos más tarde, es la estructura topológica más probable
de la red
con densidad muy baja
y uno puede pensar que tendrá esa densidad tan baja
cada uno conoce a cada uno en Facebook
pero de hecho es... verdad
en algún sentido, pero la gente en la que uno confía en la recomendación de apps
es probablemente un número mucho más pequeño
y esa red entonces puede tener una densidad menor
que la red total de Facebook
Este es un trabajo en el que estuve involucrado hace muy poco tiempo
con Manuel Chica, que es un investigador en España
y estuvimos trabajando en tratar de entender como utilizar MBA
para ayudar a los managers que toman decisiones sobre que programas que
están construyendo
Lo llamamos un sistema de apoyo a las decisiones, que es el término que a veces
se utiliza
Estamos tratando de ayudar a la toma de decisiones
Lo que hicimos fue usar algunos de los trabajos previos que hicimos
en MBA sobre entornos de marketing
y tomamos algunos datos de un juego on line multijugador y masivo
y buscamos ver cómo la adopción del contenido premium por un usuario
parece dispersarse a través de la red
Luego construimos un modelo que simula esa dispersión
y permitimos que los valores de entrada del modelo, de tal forma que los managers
puedan hacer preguntas como
si quiero proveer (..) y hablar con miembros premium
o estimular a otras personas para que se vuelvan miembros premium
a quien debería apuntar de mi red completa para lograrlo
Aquí les muestro algunos de los resultados
de estas políticas de encontrar los objetivos para la toma de decisiones
aquí también se muestra la red de usuarios con la que estuvimos trabajando
Aquí está la red de nuevo, pero ahora corriendo algunos de los... en este caso
son los datos reales, no la que surge del MBA
que muestra las conexiones posibles de influencia que suceden en esta red
Creemos que este es un nuevo uso muy poderoso de los MBA
donde usamos las herramientas
para ayudar a la gente a tomar decisiones reales
acerca de qué política conviene implementar y cómo entenderlas
Yo pasé algún tiempo durante las últimas charlas discutiendo aplicaciones
de los MBA con configuraciones muy complejas para construir modelos
especiales y modelos de redes
Estos no son los únicos lugares donde los MBA tienen alguna complejidad y
propiedades interesantes
pero hay dos áreas que conozco muy bien
donde pasé algún tiempo y es por eso por lo que compartí estas dos áreas con
ustedes
Tengo una recomendación que busquen otras investigaciones que fueron hechas
y traten de usar el Twitter Feed también
Les daré algunos otros datos sobre aplicaciones complejas en MBA
Pueden revisar los sitios donde la gente sube sus modelos como openabm.org
y el de Net Logo y les daremos otros datos adicionales en cuan complejos
pueden ser esta clase de modelos
Gracias