ok acá tenemos al R en la versión de Mac si están usando una PC, yo les recomiendo
que miren RStudio, que también se puede usar en Mac pero debido a que la GUI de R
es muy buena en Mac, por eso no lo utilizo
una de las cosas que les voy a mostrar es como escribir una pequeña pieza de código
en forma veloz, para poder leer los datos que vamos a analizar
todo lo que hice en R y en el cuaderno de R, que se crea como un documento
y siempre puedo usar como una forma de mirar mis datos; la 1ra cosa que es leer
mis datos; hay un comando read.csv y NetLogo almacena sus salidas como un
archivo csv, por lo que podemos seguir adelante y leerlo, yo lo puse en el
escritorio, está ahí, ustedes tiene que ver cuál es la ruta para los datos de
ustedes; voy a ver cual es el nombre de ese archivo, en forma rápida
el nombre del archivo es model 7 social influence experiment; mejor lo copio de
ahí y lo pego acá
y una de las cosas que van a querer hacer cuando estén usando este comando csv en R
ustedes van a querer saltar la información que está en el encabezado
NetLogo en forma automática coloca mucha información al comienzo, el título, se
muestra acá, simplemente lo pueden abrir el archvo, en mi Mac lo abre en Excel,
pero en verdad el excel no es muy útil para analizar los datos, pero si miran el
archivo, simplemente hacen doble click y lo va a cargar, ustedes van a ver que
NetLogo en forma automática, lo ven acá, está la información del encabezado, en
realidad no necesitamos esa información en R, lo que queremos analizar es el resto de
los datos, así que nos vamos a deshacer de eso, vamos a saltarnos el encabezado, otra
cosa que tenemos que hacer es simplemente modificar este pequeño
estamos tratando de leer cadenas como datos y siempre lo vamos a hacer, entonces
usamos el StringAsFactors que sea igual a FALSE; una vez que hicimos eso, podemos
ahora controlar con un comando click sobre estos datos para poder leerlos, ahora en
verdad trajimos los datos, podemos mirar desde dentro del R en sí mismo y pueden
ver que tenemos una columna para cada uno de los parámetros más las salidas que
hemos utilizado, ahora bien estos parámetros son un poco difíciles de leer
de esta forma y entonces podemos usar el comando de los nombres de las columnas
para tratar de re especificar cuales son los datos que queremos mirar
si traemos nuestro, veamos la sección dicho sea de paso
análisis
podemos decir que los nombres de columnas
de los datos
tenemos que especificar que son estos nombres de columnas
podemos decir, podemos saltearnos algunos
c es un comando en R que básicamente quiere decir "combinar" todas estas cosas
social
peso de la influencia
esto va acá, tenemos
número de agentes
la red
la fracción de los influenciadores
tenemos la influencia global
tenemos la densidad del grafo, tenemos el paso de la corrida
tenemos las adopciones
la adopción de los reg
y la adopción de los influenciadores
tenemos este comando y ahora si lo hacemos de nuevo, podemos ver que tenemos los
nuevos nombres, ahora tenemos los datos tenemos los nombres de columnas, vamos a
juntar esos datos, a veces yo uso este comando que se llama "aggregate" y que es
un comando nativo en
R, que se llama "aggregate", que toma un marco de datos y algunas veces olvido
exactamente cual es el comando, entonces lo escribo ahí y aparece la ayuda
y dice que "aggregate" toma el marco de los datos, el "de" y la función, acá hay
algunos ejemplos acá abajo, en este caso
lo que estamos agrupando, lo que estamos agrupando a partir de qué
aquí vamos a agrupar los datos, vamos a agrupar
vamos a agregar el "de"
el paso, porque queremos ver cada paso y vamos a totalizar por también la
influencia social, estamos modificando y como vamos a totalizarlo? lo vamos a hacer
mediante el promedio, entonces vamos a tomar todos los datos que tienen los
mismos pasos y la misma influencia social y calculamos los promedios de cada corrida
y los totalizamos tomando el promedio de esos datos; oh por supuesto debo
especificar que quiero
los datos de los pasos y de la influencia social; el procedimiento nos devuelve una
cantidad de "cuidados" y estos son debido a que escencialmente tenemos un montón de
cosas a las que no se les puede calcular el promedio; si miramos el encabezado de
los datos originales, tenemos cosas como "random" y el promedio sobre esta etiqueta
no es un valor numérico, entonces ahora tenemos los datos totalizados
si los miramos se darán cuenta que hay solamente, disculpen tenemos los datos
totalizados y hay un montón de valores diferentes aún; pero esencialmente se
totalizó por este valor de influencia social y por el valor de paso, ustedes no
van a ver el paso y el mismo valor social repetido; entonces ahora lo que nos queda
por hacer es graficar esos datos y vamos a querer graficar los datos a lo largo del
tiempo, ok? y por cada uno de los diferentes valores de la influencia social
que es lo que estamos mirando, entonces imaginemos 3 cosas diferentes para mirar,
1 es el total de adopciones de todos, el otro de adopciones regulares y otro de las
adopciones de la influencia, podemos graficar
las adopciones regulares 1ro, entonces vamos a graficar los pasos y las
adopciones, tenemos que decirle que use la información totalizada, lo que queremos
hacer es, con la información totalizada, grafique la adopción en pasos y así se ve
la salida
yo sólo grafiqué estos datos de esta forma obtuvimos muchos puntos diferentes acá y
esto es debido a que en realidad estamos viendo muchas influencias sociales
diferentes, pero lo que queremos en verdad mirar es una sola influencia social por
vez y podemos hacer eso diciéndole a NetLogo, que no use todos los datos sino
simplemente que use los datos totalizados donde la influencia social es igual a 0.1
tenemos que agregar este comando al final que le dice que queremos todos los datos,
todos las cuentas, perdón es igual igual
y una vez que hicimos eso nos queda este gráfico que tiene un solo valor para los
datos; otro pequeño problema es que estamos graficando todos los puntos,
probablemente querramos algo tipo un gráfico de línea y entonces podemos
asignar el tipo de gráfico a "línea" en vez de "puntos" y así queda
ahora bien, tenemos el gráfico, hemos
pasado algún tiempo con él, podemos agregar una línea adicional para otro tipo
de dato, usamos el comando que se llama "líneas" y básicamente cortamos y pegamos
el comando del gráfico y lo cambiamos al comando de las líneas y cambiamos los
datos, perdón los datos próximos y ahora tenemos el punto 1 y el punto 3, tienen la
misma característica de línea, podemos cambiar el tipo de línea a 2 por ejemplo
uh, ahora vemos las líneas y los puntos y podríamos seguir dicendo, que es lo que
puedo decir de estos datos, para qué los quiero usar, si es para algo más, pero
luego podemos mirar, seguir haciendo esto un poquito más y más y más y más, entonces
tenemos 0.5, 0.7, 0.9
en realidad ya lo hicimos para todos los valores, pero ahora podemos seleccionar a
todos estos y graficarlos de nuevo y ahora obtenemos todos los puntos diferentes y lo
que veremos que a medida que la influencia social se incrementa, la adopción también
sube y sube y es lo que estamos esperando podríamos en vez de jugar con esto y hacer
esto no con el número total de adopciones pero en vez de ello, hacerlo con la
adopción de la influencia, luego podemos reconstruir el mismo gráfico pero sólo con
los influenciadores que adoptan
y ver cómo se ve eso
y se ve muy similar a la adopción de los regulares, en realidad la adopción total
la adopción completa y entonces
sólo la adopción de los influenciadores
entonces hemos creado una serie de gráficos y ahora podemos ver cómo lo
hicimos en una forma simple, podemos hacer click en el gráfico
en la mac, le damos salvar el gráfico y ustedes pueden también en forma
programática, usando los comandos que les permite hacer eso en R, pero les quiero
poner a un lado todo eso
para la sección en donde hablaremos de ello, del análisis
de los modelos, creo que le podemos dar una mirada rápida para que puedan analizar
estos datos; esto es todo por hoy y nos vemos la próxima