en esta lectura haremos algo diferente de los videos, habrá menos videos por día y
puede que haya 1 video extra esta semana simplemente para que queden las cosas
claras en términos del modelado; pero en forma esencial lo que vamos a hacer, voy a
presentar un conjunto de comandos, un conjunto de herramientas de NetLogo que
pueden serles útiles para crear el modelo de difusión del que estuvimos hablando y
les voy a dar una meta para poder construir ese modelo de difusión
cada video que tenemos y que podés ver te puede servir para crear tu propia versión
del modelo y luego volvemos y vemos el siguiente video donde les muestro como
construí esa versión del modelo
no tenemos que hacer las cosas exactamente igual, de hecho al final de cada video,
puse unas tareas opcionales para esa semana que les ayude a construir, entonces
pueden referirse a ese video cuando traten de construirlo
hablemos un poco de este modelo, la meta para este 1er video es crear un número de
agentes, cuyo número sea controlado por un deslizador y luego que adopten la idea o
la información en forma aleatoria; entonces cómo podemos hacer eso? bueno les
recuerdo que ya vimos como hacer todo esto pero les voy a recordar acerca de algunas
de las herramientas que se pueden usar; agrego un deslizador que va a controlar el
número de agentes y lo podemos llamar número de agentes, lo podemos llamar AM
por "ask model" o lo que ustedes quieran
y luego vamos al código y siempre arranco escribiendo "to setup" y "to go", tengo
estos pequeños procedimientos ahí y luego al comienzo del modelo, casi siempre
hacemos una limpieza completa, que limpia las corridas anteriores del modelo y lo
prepara para volver a correr y al final de la rutina de "setup" casi siempre
reiniciamos los ticks, que le permite a NetLogo volver a comenzar las iteraciones
del modelo; esto es algo que seguramente querrás tener en tu modelo y luego se
puede agregar alguna clase de creación de agentes y esto depende del deslizador que
uno creó en 1er paso, que controla el número de agentes
y también queremos que tenga la habilidad de la adopción y para hacer eso le tenemos
que decirle a NetLogo que queremos agregar una nueva propiedad, agregamos una
propiedad relativa a la adopción
y esa propiedad necesita ser, la propiedad de la adopción necesita ser inicializada
en la rutina setup
una vez hecho eso, necesitamos que la rutina "go" haga que la adopción sea al
azar, entonces ahora necesitamos decirles a las tortugas que adopten o que no
adopten al azar
y probablemente querramos hacer algunas otras cosas que se suelen hacer en modelos
como separar las tortugas espacialmente a lo largo y ancho del mundo
ahora que pasamos 2 semanas construyendo modelos, quiero que ustedes traten de
hacer esto por ustedes mismos, entonces voy a traer algunos videos en forma veloz
y traer algunas de las reglas del modelo y luego desde ahí darles algunas ideas
luego de grabar este video y en el próximo video volveremos y les mostraré como
resolverlo; pero antes de hacer eso, esto que estoy haciendo acá, donde pongo estos
comentarios que describen cómo se ve el modelo; yo hago esto aún cuando no vaya a
escribir el código y la razón por la cual hago eso es es que estos pequeños
comentarios me ayudan a pensar que tipo de propiedades y de código necesito escribir
para construir el modelo y luego en forma automática que se transformen en los
comentarios del código, luego de que los escribí; les voy a mostrar como hacer eso
paremos acá, vamos a tener algunos minutos de silencio en el código del modelo actual
como les mencioné, el Modelo 1, la meta que construimos para el 1er modelo es
crear los agentes (m), ustedes no tiene que llamarlo m, lo pueden llamar de la
forma que quieran, luego tenemos un deslizador que controla el número de
agentes y luego hacemos que ellos adopten en cada vez un paso al azar y como ya les
dije les voy a dar algunas reglas opcionales en cada uno de los modelos, en
este en particular, puede que tengan diferentes umbrales o métodos diferentes
mediante los cuales, los agentes los adoptarán y tenemos que pensar un poco
antes en ello, antes de implementarlo si queremos; no es requerido y de hecho es
probable que cambie con la nueva característica, pero ustedes saben, si
esto es suficiente para lo que necesitan lo pueden usar en sus ejercicios
esto es todo para el modelo 1 y volveremos y les mostraré como se implementa