Cuando diseñamos nuestro modelo es importante tener en cuenta un principio
particular o guía de trabajo, que se usa cuando diseñamos y que nos dice que es lo
que va a haber en nuestro modelo y que no
A este principio lo llamamos El principio de diseño del MBA y dice que hay que
comenzar simple y construirlo teniendo en cuenta la pregunta que se quiere responder
y tiene dos componentes principales de los que vamos a hablar: simplicidad y el hecho
de construirlo pensando en la pregunta
La simplicidad en el diseño posee muchas evidencias históricas, que son importantes
y que nos ayudan a crear buenos modelos
Albert Einstein dijo una vez que "el objetivo principal de toda teoría es que
los elementos básicos irreductibles sean tan simples como sea posible y que sean
los mínimos indispensables sin tener que sacrificar la representación adecuada de
una porción única de la realidad" o como a veces se hace referencia, incluso por el
propio Einstein, "hagan sus modelos lo más simple que se pueda, pero no excesivamente
simples"
y esto nos lleva también a Guillermo de Ockham quien acuñó la famosa frase "No
hay que multiplicar las entidades en forma innecesaria"
en ambos casos lo que se está tratando de decir es que hay que usar únicamente esos
elementos, en nuestros modelos y en nuestras teorías que son necesarios para
resolver nuestro problema o para el modelo que estamos tratando de construir o de
entender. Y Robert Axelrod, describe esta situación en forma particular en el
contexto de los MBA, en su libro "La complejidad de la cooperación" cuando
dice "Mantenlo simple, estúpido!"
El principio KISS
Y por qué querríamos mantener nuestros modelos simples? bueno existe un número
de razones, la primera de todas, mantener los modelos simples, significa que nos
ayuda a confirmar que posee todos los mecanismos que son necesarios
si yo tengo un modelo muy simple y puedo recrear el fenómeno que estoy investigando
y tengo un modelo muy complejo que recrea el fenómeno, podemos llevar el modelo
simple a otro grado, tener el mínimo número de mecanismos que crea el modelo
complejo que son necesarios para representar el fenómeno que observamos
los modelos simples son más sencillos de entender, debido al hecho de que tienen
menos componentes, tienen menos interacciones
y como resultas de ello, nos facilita la verificación y también la validación
la verificación nos da la certeza de que el modelo conceptual se ajusta al modelo
tal como lo implementamos y con la validación nos aseguramos de que el modelo
que implementamos se ajusta al mundo real de algún modo
También nos permite examinar más fácilmente los componentes. Si el modelo
es simple, uno puede mirar a los elementos en forma individual, poder juntarlos para
entenderlos en una forma más sencilla. Hay muchos beneficios en la simplicidad, otra
es que podemos estar seguro de que podemos crear un modelo tan rápido como sea
posible, que nos ayude a entender las preguntas
Al final uno quiere construir el modelo pensando en una pregunta y George Box dice
en este sentido que "todos los modelos están equivocados pero algunos son útiles"
y creo que ya hablamos de esto antes,
en otras palabras no hay que agregar contenido a nuestro modelo que no nos
ayude a responder la pregunta, aún cuando querramos que nuestro modelo sea "más
realista"
Esto nos da una idea para poder decidir cuando construimos el modelo qué es lo
necesario y qué es lo que no es necesario
si un elemento que queremos poner es necesario para poder resolver algo que se
considera crítico en el modelo, entonces perfecto! si está sólo porque alguien dijo
que esa no es la forma en que los agentes operan en la realidad y que hay otros
elementos, entonces es probable que no sea útil agregarlos a nuestro sistema
Dado todo esto, quiero darles durante esta unidad, algo que vamos a estar discutiendo
un ejemplo concreto que usaremos para mostrar tanto el diseño como la
construcción y para analizar el modelo
y este caso particular, voy a mantenerme por fuera del manual, el manual nos da 3
ejemplos del modelo de los lobos y los corderos y yo recomiendo, si quieren mirar
a esos ejemplos, son muy buenos ejemplos para trabajar
pero en vez de eso, les voy a dar el beneficio de tomar esta clase y no
únicamente el manual. Quiero tomar un modelo diferente que encontré puede ser
muy útil
En este modelo la información se difunde por toda la población
y con este modelos podemos contestar algunas preguntas acerca de cómo la gente
encuentra un nuevo producto para poder comprar
como saber a qué candidato votar, cómo encontrar ese restorán nuevo cruzando la
calle al que quieren ir
y nuestra pregunta básica es cómo esta información nueva se difunde por la
población a lo largo del tiempo y vamos a tratar de construir un MBA que nos ayude
a comprender esto
Déjenme ser bien claro, yo les hablé de un ejemplo particular aquí y esto es porque
quiero empezar con un modelo sencillo
no quiero comenzar con, cómo hace la gente para encontrar el video del gangman style
o cómo la gente encuentra cuándo tienen que ir, o quien va a postularse como el
próximo presidente en las elecciones próximas
o cómo la gente encuentra acerca del hecho
de un restorán particular en su propia ciudad que es realmente bueno
lo que quiero es hacer preguntas muy generales acerca de cómo se difunde la
información entre la gente
y esto me va a ayudar, porque me va a permitir crear un modelo muy simple
una de las razones por las cuales podemos acercarnos a estos fenómenos desde una
perspectiva de modelos, es que podemos estar buscando algo como los patrones
estándar de difusión, que la gente puede ver
en la adopción de nuevos productos o en la adopción de nueva información, entonces
por qué vemos aquí algo como en los trabajos de Everett Rogers sobre difusión
como se adopta esa información
vemos un grupo de innovadores, vemos algunos adoptadores tempranos
y así sucesivamente hasta los retrasados que están al final de la curva
entonces tenemos gente que adopta las innovaciones temprano, luego gente que
las adopta más tarde, y obtenemos esta clase de curva de adopción que aparece
cuando estamos buscando a los adoptadores de una cuestión en particular
Uno de los objetivos es es tratar de recrear estos patrones de adopción
utilizando roles basados en los agentes como nuestra descripción del área
y seamos bien confiados, comencemos con el modelo base, en el modelo base, que es el
crecimiento de un producto, así podemos modelar cosas como la adopción de TV o
heladeras, o aires acondicionados, tienen una secuencia de MBA, cuando la tasa de
adopción depende directamente de un coeficiente P y de un coeficiente Q
y la fracción de la gente que adopta el producto
En este caso P es el coeficiente de innovación, o la tendencia a adoptar en
forma independiente del contagio social, que a veces llamamos "banda ancha" o
"medios masivos"
Q es el coeficiente de imitación o la tendencia a adoptar motivado por el
contagio social y se lo denomina, a veces se lo denomina "influencia social"
Hay otro parámetro que a veces se utiliza que es el "tamaño del mercado" porque uno
quiere estar fuera del control de la fracción de los adoptadores y uno puede
querer saber cuánta gente puede eventualmente adoptar esa pieza de
información
Lo lindo de este modelo, la razón por la que me gusta este modelo es que en el
nivel de agregación, no es un modelo individualista
pero muestra muy bien las adaptaciones individuales
Uno puede pensar en una versión basada en agentes
Esto está en el nivel más alto, antes de meterme en las cuestiones de diseño
tenemos un grupo de M agentes que están en el mercado y cada vuelta los agentes van
a determinar si van a innovar o adoptar la información que se dispersa por la red
basándose en la publicidad (Pa) o en la imitación (Qa) en función de lo que hacen
otros adoptadores o influenciadores sociales y luego observamos el número de
adoptadores
En el nivel más alto este es el modelo que vamos a usar
Luego vamos a profundizar en los detalles vamos a estar el resto de la semana
discutiendo como crear este modelo