Simplemente porque un modelo no es verificado, debido a que falla el test de
componentes o los patrones de conducta que observamos y las salidas no tienen ningún
tipo de sentido, esto no quiere decir que el modelo esté mal
hay muchas causas por las cuales un modelo puede tener problemas y por las cuales no
pueda ser verificado
una puede ser la existencia de bugs, uno comete errores, pueden haber typos en el
código o algo acerca de lo que pensamos que está calculando algunas cosas en
verdad no lo está haciendo
otra causa puede ser la mala comunicación entre el autor del modelo y el programador
uno habla con el cientista político
ellos nos explican algo y uno lo malinterpreta o ello no lo explican bien
por ejemplo, en el pseudocódigo original
si lo volvemos a ver, el votante puede cambiar su voto si la cuenta da empate
y tal vez eso no sea lo que se quería hacer, sino que es un efecto de como lo
implementamos
pero puede ser que luego de hablar con
el cientista político, ellos encuentran que esa puede ser una conducta interesante
si uno mira al código que está implementado en el capítulo 7 en la
biblioteca de modelos, nos permite prender y apagar esta posibilidad
lo que era un bug, se volvió una característica
por último podría ser que tu modelo no esté verificado por una razón simple, qué
es que los MBA son sistemas complejos, a veces,
y como un resultado de ello
los resultados pueden ser una propiedad emergente de los niveles más bajos de las
interacciones entre los agentes y puede haber algo que uno quiera predecir acerca
de esas interacciones y como resultado de ello las características del modelo son
conductas emergentes que son correctas
la verificación, una vez hecha, tiene muchos beneficios y aún el hacerlo tiene
múltiples beneficios. En primer lugar nos permite comprender el modelo
aún cuando tengamos un modelo, donde las micro reglas conducen a macro valores
teniendo ese modelo, es insuficiente para desarrollar una comprensión, necesitamos
saber cuándo y por qué estas micro reglas nos llevan a los macro valores. Lo que se
necesita es una explicación generativa de lo que está sucediendo, si no la tenemos
realmente no podemos comprender nuestro modelo, no podemos comprender lo que pasa
dentro del modelo. La verificación nos ayuda a comprender estas relaciones debido
a que nos ayuda a entender por qué esos valores de salida son generados
a medida que el modelo se vuelve más complicado, la verificación es muy difícil
por lo tanto es importante comenzar bien temprano, para comprender las
interacciones de bajo nivel, así se puede construir basándonos en ese conocimiento
para que tenga más y más sentido en un espacio mayor de interacciones
es importante darse cuenta que la verificación no es una dicotomía
un modelo no está verificado o no verificado
todos los modelos están en algún sentido verificados, es un continum y siempre se
puede verificar un modelo más de lo que ya hemos realizado
tenemos que asegurarnos que corresponde más correctamente al modelo conceptual
la verificación es un proceso importante es algo que creo que ayuda mucho si se
hace en forma correcta y creo que en verdad puede ayudar en la comprensión de
nuestro modelo