Ok, ahora vamos a definir a los sistemas complejos, emergencia y retroalimentación
quiero perder un poco de tiempo hablando de otros conceptos que a veces se usan
durante el curso y que permiten describir, especialmente las ventajas de los MBA
y por qué uno querría usarlos, por sobre otros métodos o en forma complementaria
Los MBA son a veces muy buenos para comprender los puntos de apalancamiento
y esto lo vimos en el "modelo de fuego" del que ya hablamos antes
Los puntos de apalancamiento son espacios donde los sistemas complejos pueden
potencialmente cambiar de un tipo de regimen a otro con un mínimo de esfuerzo
en otras palabras son espacios donde es un poco difícil ver qué es lo que sucede
no es claro cual es la salida potencial
en el "modelo de fuego" vimos como modificando la cantidad de densidad
de árboles en el sistema, simplemente un poquito, vimos como el fuego se
apagaba muy fácilmente o como en el sistema el fuego se dispersaba por todo
el tablero
Y esto por supuesto está relacionado con la noción de puntos de inflexión del que
ya hablamos en el modelo de segregación
que son espacios donde pequeños cambios en una entrada pueden dramáticamente
afectar el resultado y en particular en los modelos de puntos de inflexión
tenemos el hecho de que un pequeño cambio en la diversidad del vecindario
dramáticamente afecta la segregación en ese vecindario
Esto nos lleva a un punto, muchas veces cuando se quiere hacerlo
identificar espacios donde pequeños cambios en el resultado pueden
dramáticamente afectar qué es lo que está sucediendo o pequeños cambios en la
entrada puede afectar dramáticamente lo que sucede
Uno de mis colegas suele decir que los sistemas complejos a veces te dan lo
máximo cuando te dicen lo mínimo y la razón por la que lo dice es
por el hecho de que, si el sistema está mostrando que hay muchas maneras
por las que el sistema puede andar
entonces sabés que si hubiera puesto una pequeña cantidad en una dirección
o en otra, podría usar eso para nivelar el sistema en la forma que yo prefiero
Hughes estuvo hablando de esto en el contexto de un proyecto en el que
estuvimos trabajando juntos
que se llamaba Project Loose
donde estábamos tratando de influenciar el desarrollo de los suburbios
y un ejemplo fue que, si, por ejemplo uno construye el modelo del
desarrollo de un suburbio y ves que entre los desarrollo de las ciudades
pueden ir para el norte o para el sur el norte es un área ecológica
y el modelo muestra que es probable que suceda de ese modo
entonces ustedes pueden aportar algunos incentivos a la ciudad
para que se desarrolle para el sur
para evitar daños al área ecológica
Y esto se relaciona con la idea de Dependencia del Sendero
La idea de la Dependencia del Sendero es que las posibilidades actuales
están limitadas por las acciones del pasado
Entonces incentivamos a la gente para que desarrolle hacia el sur
así es menos probable que se desarrolle hacia el norte
debido a que el desarrollo urbano es un proceso de Dependencia del Sendero
Es un proceso en el que a la gente le gusta construir donde la gente haya
construido antes
Y de hecho en este proyecto vimos al modelado de la ampliación de los
suburbios en el Sudeste de Michigan
En este trabajo estuvieron Scott Page y Dan Brown entre otros
donde examinamos qué diferentes patrones de desarrollo pueden ocurrir
Y una de las cosas que vimos es qué partes del sistema
eran realmente dependientes del sendero
qué partes del sistema eran invevitables
y lo que hicimos fue tomar un modelo de desarrollo y los clasificamos en lo que
llamamos regiones invariables y variables
en las regiones invariables, no importa lo que se haga el sistema se desarrolla
de la forma en que lo hace; en las regiones variables el sistema tenía
algún grado de control
en este caso particular
todas estas áreas amplias son donde el modelo predice que nunca habrá
un desarrollo, sin importar como ocurre el patrón de desarrollo
Las áreas oscuras y negra son espacios donde el desarrollo siempre ocurre
y las áreas grises son espacios donde algo puede ocurrir en el desarrollo
Relacionado con la Dependencia del Sendero está la noción de sensitividad a las
condiciones iniciales
La sensitividad a las condiciones iniciales, tiene de verdad
dos formas de utilizarla, las llamo a una la condición fuerte y a la otra la débil
La condición fuerte, esta es la forma en la que a veces solemos hablar
en la teoría del Caos
De hecho, la sensitividad a las condiciones iniciales en esta forma
es una de las condiciones del Caos cada punto de arranque está
arbitrariamente cerca de otro punto de partida pero con un futuro
significativamente diferente
Fue Lorenz el que lo definió en 1972
Lo que decía es que si escojo dos puntos aún cuando ambos estén arbitrariamente
cerca, ellos terminarán en lugares muy diferentes, luego de que el sistema corrió
Y generó la famosa curva de Lorenz que permite ilustrar bien el punto
ustedes pueden elegir dos puntos cercanos
que terminarán en lugares diferentes
en el caso de Lorenz encontraremos que
intenta recomenzar el modelo como corrió antes
estará en lugares diferentes debido a que no tiene la misma resolución
en los valores de entrada que cuando corrió el modelo
Lorenz parafraseó cuando dijo que el Caos es cuando el presente determina
el futuro, pero el presente aproximado no determina el futuro aproximado
En otra palabras, nosotros no sabemos en verdad si estamos cerca de las
condiciones iniciales y si vamos a poder tener una predicción certera o no
A veces esto es llamado el "Efecto Mariposa"
La idea de que si un pájaro bate sus alas en China, esto causa lluvia o
no lluvia o se forma un tornado sobre Texas
Debido a la pequeña perturbación se puede modificar dramaticamente
el resultado
La versión débil de todo esto es, a veces lo aplicamos en MBA
La versión débil a la sensibilidad a las condiciones inciales es la idea de que
donde uno comienza, tiene esto una importancia significativa
Podemos tener la propuesta fuerte que tiene que ver con las distancias
arbitrariamente cercanas, pero en vez de que las condiciones iniciales del
modelo a veces tienen un gran impacto en los resultados y muchos MBA tienen
esa posibilidad. Muchos MBA son caóticos en este sentido, pero poseen una
sensibilidad débil a las condiciones inciales
La razón es que existe algo no lineal en el sistema
La idea de no linealidad es que los valores de entrada
no están relacionados linealmente con los resultados
Modificar un solo valor de entrada, apenas un poquito no implica que el resultado
se vaya a modificar también sólo un poquito
Puede suceder que ocurra en muchas formas no lineales, en grandes saltos
El ejemplo que tengo aquí es el de modelo de componentes gigantes
que es otro modelo en la librería de Net Logo
y la razón por la que nos sirve para ilustrar esto es que
a medida que cambiamos el número de conexiones apenas un poquito
vos rápidamente observás la formación
del componente gigante en la red
va de un sistema que está muy desconectado a un sistema en el que
hay un solo componente muy grande que contiene la vasta mayoría de los nodos
A veces como una noción opuesta que aparece en los MBA y que es importante
de entender, es la noción de Robusto
y es cuando un sistema mantiene sus características de conducta
aún cuando perturbemos los valores de entrada de ese modelo
El modelo de Net Logo de Segregación
perdón el modelo de Segregación de Tom Schelling, implementado en
Net Logo y que exploramos es un muy buen ejemplo de esto
Aún cuando cambiemos los valores de entrada
en término de porcentajes de vecinos como vos mismo necesarios para
estar o no felices
El modelo termina en un estado de segregación
Es Robusto en cuanto a los cambios en los parámetros
Por supuesto muchos modelos son diversos y heterogéneos
A veces queremos modelizar sistemas de diversidad significativa
Hay todo un conjunto de literatura sobre este tema
donde la gente busca las relaciones entre la diversidad y los sistemas
complejos
Los abordajes más tradicionales fallan en capturar la heterogeneidad de los
individuos, los MBA permiten estudiarlos
Voy a comentarles sobre dos modelos rápidos que nos permitirán explorar
estos tópicos
Uno es el de las "abejas de miel"
En este caso particular, el problema está
que las abejas necesitan regular la temperatura de sus colmenas
y lo hacen batiendo sus alas
Si la colmena está muy calurosa, ellas baten sus alas para enfriarla
y de ese modo pueden regular la temperatura
Todas las abejas comienzan batiendo sus alas al mismo tiempo
no se quieren las oscilaciones dramáticas en la temperatura del sistema
En vez de ello, la naturaleza construyó dentro de las colmenas es un tipo de
diversidad de los límites a partir de los cuales comienzan a batir sus alas
De ello resulta que se pueden obtener transiciones muy suaves en los sistemas
muy calientes
y así se puede mantener la temperatura más constante y no tan oscilante
Otro ejemplo es el problema de las ovaciones
En el problema de las ovaciones la idea es cuando la gente decide comenzar a
aplaudir una performance en particular
Cada uno toma sus decisiones basados en algunas señales de calidad de la
performance y no todos tenemos el mismo umbral de calidad
Es probable que no se vean muchas ovaciones de pie, pero sí vemos algunas
entonces, por qué sucede esto?
Una teoría dice que algunas personas
tienen un umbral bajo para pararse mientras que otros tienen un umbral
más alto, y ese umbral puede ser más bajo si se ven a otras personas paradas
en otras palabras, sienten la presión social
Hay que esperar a ver más ovaciones de pie que si todos tuvieran el mismo
umbral, y eso es, de hecho, lo que vemos
y algunos modelos nos muestran los casos
Y es probable que éste sea el caso porque la gente está influenciada socialmente
y están interconectados, tienen interacciones, que son las que el MBA
intenta comprender
En este caso estoy mirando las redes de Twitter, este es el caso para
Osama Bin Laden, cuando fue capturado
Esta es la red para el Huracán Sandy
Y esta es la red para la elección presidencial de 2012
Y en cada uno de estos casos se trata de entender la interconectividad
entre los individuos y como se encuentran en relación a los diferentes eventos
o que al menos leyeron sobre ellos en Twitter
podemos entender mejor, de este modo, la difusión de la información a través
de la red y poder construir modelos que nos ayuden a entender como trabaja
ese sistema
Ahora voy a señalar algunos términos clave
y desde aquí vamos a comenzar a explorar
cuales son estos términos y qué significan
en términos de cuándo usar los MBA y por qué querríamos usarlos. Gracias.