ok, estamos de vuelta con nuestro modelo y
esta vez vamos a empezar a agregar algunas

estructuras de red diferentes

la 1ra cosa que tenemos que hacer es
probablemente volver sobre la extensión de

NetLogo y ver la forma en que estas 
estructuras son generadas

si miran, vamos abajo a donde se ve como
se generan

una cosa que obviamente queremos es llamar
a la generación al azar, esto es algo que

ya estamos haciendo, entonces miremos un
poco eso 1ro, debido a que podemos recrear

lo que estamos haciendo; si lo miran, 
generar el azar en nw, va a tomar a un

linaje de tortuga, un linaje de vínculo, 
el número de nodos, la probabilidad de la

conexión y un comando de bloques 
opcionales y el comando de bloques

opcionales es simplemente la misma cosa es
crear 100 o lo que sea que se quiera crear

y dicho sea de paso, para todas las 
extensiones, uno las llama por su nombre,

esto es lo que se llama nw y tenemos que
usarla con esa extensión

luego que llamamos al comando, tenemos que
llamar al generador de nw aleatorio y en

este caso las tortugas serán 100 y estarán
coloreadas en rojo, veamos que podemos

hacer con esto y ver como funciona, ya 
que es básicamente la misma cosa que ya

estuvimos haciendo; acá tenemos nuestra
red, el modelo de nuevo y la 1ra cosa que

debemos hacer antes que nada para, vamos a
comenzar a trabajar con las extensiones,

tenemos que llamarla, tenemos que decirle
a NetLogo que queremos cargar la extensión

entonces al comienzo de todo, tenemos que
poner el comando extensions y dentro de

los corchetes, escribimos nw y podemos
chequear si lo está cargando en forma

correcta y parece que todo anda bien, 
debido a que lo encontró de nuevo

ahora queremos reemplazar, como dijimos la
generación actual con ésta, entonces

tenemos la generación de la red aquí, 
podemos comentarla por ahora probablemente

la borremos, de la forma en que lo 
estuvimos haciendo antes y lo que es

interesante es que cuando usamos estos
comandos de generación de redes, nos

generan la red completa con sus nodos y
todo lo demás, entonces es casi como crear

100 o lo que sea, en este caso el comando 
es create num-agents; podemos deshacernos

de este create num-agents ahora y la forma
de hacerlo es simplemente comentando todo

eventualmente lo vamos a borrar, pero por
ahora lo voy a comentar

y ahora podemos ir arriba y podemos decir

nw generate random, que es el nombre del
comando con el que vamos a trabajar y

necesita el linaje de las tortugas, que en
este caso son las tortugas, el linaje de

los vínculos que en este caso son los
vínculos y luego el número de nodos que es

el número de agentes y la densidad, la
probabilidad de conexiones, ahora bien

antes, tenemos que enfocarnos en 1 solo
nodo, pero aquí vamos a especificar una

probabilidad, así podemos decir que en .1
lo que eso implica es que aproximadamente

cada agente estará conectado con el 10% de
los otros agentes en la red, ok? podemos

hacer eso y luego igual que cuando creamos
los 100 vamos a agregar en estos corchetes

podemos poner todos nuestros comandos
estándar allí mismo, ok? podemos contar,

volver a lo que teníamos antes y 
simplemente cortar y pegar, podemos pegar

y asignar la adopción a falso, podemos
pegar

aquí vamos, el valor de xy al azar y 
podemos pegarlo

y ahora veamos con el botón de check si
todo anda ok, parece que sí, entonces

vamos adelante, click en setup y veamos
que pasa, oh! parece que está funcionando

ahora hay más nodos de los que esperábamos
perdón más vínculos de los que teníamos

antes debido a que la densidad es un poco
más alta de lo que era antes, de hecho

podemos decir que si contamos las tortugas
hay 50 tortugas y podemos pedirle que

cuente los vínculos y hay 121 vínculos,
ahora si pensamos el modo en que las redes

aleatorias funcionan

10% significa que el 10% de todos los 
posibles vínculos existen, el número de

vínculos que pueden existir es 50 veces 50
debido a que cada nodo puede estar

vínculos conectado con todos los otros
nodos, menos con sí mismo, o 50 veces, 49

técnicamente que es 50 por 49 lo que da
2450; ahora el 10% de 2450 es obviamente

245 no 121, entonces por qué sólo tenemos
121? bueno si lo pensamos, las 50 x 49

asume que el nodo, que los vínculos son
directos, es decir que tienen 2 sentidos

en realidad lo que necesitamos, el número
final para vínculos no direccionados es 50

x 49, que es el número de lazos que pueden
tener sobre todo, pero luego dividido por

2, debido a que sólo podemos tener 1 lazo
entre 2 nodos cualesquiera, podemos tener

1 lazo que va en ambos sentidos y entonces
el número real de vínculos que podemos

esperar, si cada nodo está conectado con
otro nodo deberá ser de 1225, el 10% de

ello es aproximadamente 121 y otra vez,
saben esto es debido a que es una red

aleatoria, entonces se pueden obtener
diferentes valores; mostramos los vínculos

de nuevo y tenemos 121; entonces parece
que está funcionando, pero esta es sólo 1

red, simplemente estamos recreando lo que
ya hicimos antes, queremos agregar otra

estructura de red; entonces miremos a la
red de nuevo y veamos si estamos en el

lugar correcto y una forma simple para
trabajar es la red de la conexión

preferencial y una red de conexión 
preferencial es una red en la cual la

probabilidad de estar conectado, cada vez 
que un nodo ingresa a la red o es generado

en la red, la probabilidad de estar 
conectado a otro nodo depende del número

de nodos, está relacionado con el número
de vínculos que esos nodos ya poseen,

entonces, uno puede pensar en una red 
donde los ricos se hacen más ricos, donde

1 nodo tiene muchos vínculos, eso hace que
la probabilidad sea mayor de tener aún más

vínculos en el futuro; probemos con una de
ellas, pero antes de hacer eso,

necesitamos agregar un elemento en la
interfaz que nos permita elegir entre

estas 2 redes diferentes; bajamos un poco
esto y agregamos un elemento seleccionador

al que vamos a llamar, lo vamos a llamar
redes

vamos a tener 2 opciones, aleatoria

y conexión preferencial; podríamos poner
algo más simple como CP, pero está bien

así; vamos a mover esto un poquito para
arriba, para que se ajuste bien y ahora

podemos ir ahí

a la rutina de setup, podemos usar los
comentarios, crear los agentes

basados en el seleccionador, oh crear la
red basado en el seleccionador

si la red es igual al azar, entonces 
hacemos lo que hacíamos antes

vamos a verificar que todo ande, esto
debería estar haciendo lo mismo que venía

haciendo, seleccionamos al azar, setup y
parece que sí, que está haciendo lo mismo

son 111 en este caso, lo mismo que hacía
antes; parece que está funcionando

ahora vamos a agregar la nueva, pero antes
de hacerla limpiemos el código un poco, ya

que tenemos la red para que se seleccione
ahora, podemos ir y podemos agregar la de

conexión preferencial, entonces creamos la
red, crear la red basado en el

seleccionador, basado en la red al azar
para esta y crear la red basados en la

red de conexión preferencial

si la red es igual a la de conexión 
preferencial

entonces hagamos algo lindo, jaja, en este
caso hacer algo lindo es generar

la conexión preferencial, recordemos cual
es esa, cualquier linaje de tortuga,

linaje de vínculo, nodos nombrados,
entonces a mi me gusta la red al azar

la red de conexión preferencial no toma el
parámetro de la densidad de la red y por

lo tanto no tenemos; esta sola, en verdad
existe algo como un parámetro de la

densidad que se usa en general en las 
redes de conexión preferencial que

describen la K, que es el número mínimo de
conexiones que puede tener un nodo

cualquiera, pero la versión del modelo de
NetLogo no lo tiene implementado, entonces

si quieren y están interesados lo pueden
implementar por ustedes mismos; ok es muy

similar, de otra manera puedo decir que 
los vínculos de la tortuga, número de

agentes, tiene un valor de 0.1 que está 
ahí y en el azar

hagamos un comentario acerca de esto,
siempre es bueno hacer un comentario

cuando tenemos estas diferencias en el
setup; entonces vamos a decirle que ignore

el deslizador de la densidad, de esa forma
si alguien busca en nuestro código más

adelante, podrán ver que no nos olvidamos
y que en realidad acá está

y además de esto, todo el resto del código
es básicamente el mismo que como era antes

entonces podemos copiar y pegar; de hecho
si fuéramos realmente inteligentes y

quisiéramos mantener nuestro código en el
mínimo, podemos simplemente hacerlo de una

vez por fuera, ya que les pedimos a las
tortugas que se asignen a los valores x e

y que vienen por defecto, etc. luego de
que generemos todas las redes

veamos si funciona, primero que nada,
parece que todo está correcto,

sintácticamente correcto, ahora tenemos 
una red aleatoria y luego veamos si

podemos tener nuestra red de conexión 
preferencial; seguro que sí, ustedes

pueden ver que obviamente mirando

es un poco diferente

en realidad me doy cuenta, que ya creamos
el deslizador de la densidad, lo tenemos

cableado, pero podemos decirle que para la
red de conexión preferencial es un poco

diferente, debido a que si elegimos la red
al azar, con el valor cableado de 0.1 se

ve como una densidad de red; entonces
tomemos todo esto y lo bajamos un poco y

le vamos a agregar un deslizador para la
densidad, así podemos controlar en forma

directa

desde 0.5 hasta 1.0

lo alineamos un poco, ahora

podemos reemplazar este 0.1 por la 
densidad

es siempre muy útil hacer un doble chequeo
para asegurarnos que el resultado es el

mismo; entonces asignemos el valor a 0.1 y
veamos si se comporta de manera similar,

lo hace y si le pedimos que nos muestre la
cantidad de vínculos

es aproximadamente igual; esto significa
que está funcionando, así que ahora

tenemos una red aleatoria, que tiene un
deslizador para la densidad que nos

permite controlar la densidad de la red y
ya fue verificada; si incrementamos este

deslizador, lo que obtendremos son más
cantidad de vínculos y seguramente ahí los

estamos viendo y si vamos acá podemos
verificarlo y ahí están; ahora como ya les

mencioné, cuando construimos la conexión 
preferencial se ignora el deslizador de la

densidad; así que como pueden ver, aún
cuando la densidad sea alta, no se

agregarán más vínculos

hacemos una doble verificación rápida para
asegurarnos de que nuestro código está

funcionando de manera apropiada, ahora una
de las cosas lindas acerca de la conexión

preferencial es que debería formar una
estructura con concentradores; un tipo de

conexión preferencial; pero lo que podemos
ver ahora debido a que nuestros agentes

están distribuídos por todas partes; una
de las cosas que tal vez quieran hacer

cuando trabajan con estructuras de red es
agregar algo de código para poder acomodar

la estructura de la red un poco mejor y 
hay muchos comandos que están construídos

en NetLogo para trabajar con ello y no son
parte de la extensión de la red sino que

son comandos estándar, uno de ellos es por
ejemplo se denomina layout spring y lo

podemos buscar en google

ustedes pueden ver que permite acomodar a
las tortugas, donde básicamente

dependiendo de la idea, los vínculos 
pueden estirarse y se pueden posicionar de

acuerdo a sus atributos

y hay distribuciones detalladas que nos
indican qué significa esto, pero este es

el algoritmo estándar para estas redes y
hay un montón de otros algoritmos, si van

para atrás, podemos ir simplemente a ver
el algoritmo del diseño y

el diseño afecta a las tortugas

toda clase de diferentes parámetros, 
simplemente copio y pego desde la

documentación, de hecho si copio y pego
toda la cosa, repeat 30, layout spring etc

puedo atraparlo, ir a mis modelos

antes de hacer el texto, puedo pegar ahí
y esto me mostrará el modelo, la red se va

a ver mejor, hacemos setup ahora y pueden
ver que se ve un poco mejor la estructura

y funciona para la red aleatoria, la red
aleatoria puede ser muy compacta

con esto podemos verla de una manera más
abierta

pero si quieren verla, haciendo todo lo
que haya que hacer, ustedes pueden también

copiar y pegar nuevamente

apagar el deslizador

y colocar en el observador y ver como se
mueve de manera lenta

y de hecho para este diseño, que se ve 
como si lo usáramos muy a menudo

en cualquier caso, la doble verificación
nos permite ver que la difusión está

funcionando perfectamente, setup y go

déjenme acelerarlo un poco, setup y go,
setup y go, parece estar funcionando

hay diferencias entre las redes? puede que
sí, puede que sí, tengo la densidad que es

bastante similar, es un poco más lento, 
voy a bajar la densidad un poco para el

azar

uh! esto pasa cada vez que, ya hablaremos 
de ello, pero esto es un lindo caso de un

problema de dimensiones, en este caso en
particular, nosotros generamos un agente,

otros agentes que no están conectados a la
red

podemos simplemente ignorarlos, como lo 
voy a hacer ahora y podemos correr el

modelo de nuevo o una mejor forma de 
lidiar con ello puede ser que tengamos a

la influencia social en 0, si no estás
conectado a la red y lo voy a dejar así y

se los voy a dar como tarea para el hogar

esto es todo para este modelos, cuando
volvamos voy a hablar acerca de que quiero

que hagan para el modelo 7, nos vemos

en el modelo 7 quiero expandir el modelo
de nuevo y esta vez quiero crear nuevos

tipos de agentes para el modelo, ok? en el
modelo actual, todos los agentes son lo

mismo, en términos de su conducta, hacen
las mismas cosas, pero lo que quiero hacer

en el modelo 7 es crear un nuevo tipo de
agente que se llamará "influenciador",

ustedes pueden pensar en un clase de 
mirada estándar que hay influenciadores e

imitadores cuando hablamos de difusión,
especialmente en la difusión de

innovaciones; lo que vamos a hacer es 
agregar esta noción de influencia

pero obviamente el influenciador va a 
tener que ser diferente en algún sentido

de los otros agentes y la forma en que son
diferentes es que van a tener una etiqueta

más grande por sobre los otros agentes y
esos otros agentes tendrán potencialmente

menos influencia sobre ellos, ok? entonces
quiero agregar un "peso" que permita

controlar cuanta influencia tienen los
influenciadores y luego, la otra cosa que

quiero hacer es graficar la adopción que
hizo cada tipo de agente en forma separada

de cada uno; ese es el objetivo para el
modelo 7, ustedes pueden pensar en hacerlo

en muchas formas diferentes, yo les 
recomiendo que miren un poco en, puede ser

en algunos de los códigos que andan por 
ahí y que les permiten controlar a los

agentes diferentes y en particular, algo 
de lo que ya hablamos, que son los linajes

y los linajes te permiten de tener clases 
de agentes, más allá de las tortugas, no

es necesario trabajar con las tortugas,
ustedes pueden usar diferentes tipos de

linajes, construídas sobre las tortugas
miren un poco el tema de los linajes

y cuando volvamos les voy a mostrar como
lo hice