Entonces además de los modelos especiales que acabamos de discutir Los MBA tienen también muchas aplicaciones recientemente, donde se estudian las redes sociales Este es un artículo que escribí con Forrest Stonedahl del Augustana College y Uri Wilensky, que como saben, es el arquitecto del lenguaje Net Logo de la Universidad Northwestern Y en este artículo nosotros estábamos interesados en comprender cual es el mejor modo para dispersar un contagio social a través de una red Hay muchos otros artículos sobre este tema por ahí pero nosotros queríamos específicamente responder a la pregunta qué propiedades de la red local son las importantes Ustedes pueden ver aquí una realización de una red de Twitter, la forma en que recogimos los datos a partir de la API pública de Twitter De miles de nodos y lo que encontramos en esta red fue que haciendo un montón de simulaciones usando MBA el contagio se expande rápidamente en esta red cuando la gente que es el objetivo del mensaje que se quiere dispersar por la red tiene muchos amigos, pero sus amigos se conocen entre sí, entonces tenemos esta clase de individuos que pueden dispersar el mensaje a través de la red completa Forrest también construyó una visualización en 3D de esta red que ahora vamos a mostrar Lo que ustedes están viendo es la dispersión de esta idea púrpura así la llamamos, a través de la red completa de Twitter que pudimos recolectar, que tiene miles de nodos Y como pueden ver, en el ejemplo pequeño de Twitter, hay definitivamente racimos de individuos y la idea se dispersa rápidamente si se pueden encontrar el centro de estos racimos y luego se dispersa a través de todos ellos, no funciona restringiendolo a un solo racimo En otro artículo, en el que estuve incolucrado, usando MBA usamos los MBA para tratar de inferir una red social de la cual no conocíamos sus propiedades Aquí va la idea básica Tomamos algunos datos de Facebook sobre la adopción de apps, así podemos saber cuán rápido, en cada día las apps se pueden instalar Tratamos de simular como lucirán el conjunto de redes de Facebook dados estos adoptadores de apps en otras palabras estamos tratando de ver si manipulamos la topología de la red como esto afectará el patrón de adopción que estamos observando y lo tratamos de hacer usando una matemática bayesiana con redes más probables para generar los patrones de adopción que vemos en las apps de Facebook Es interesante como llegamos a un modelo de vínculo preferencial del cual hablaremos más tarde, es la estructura topológica más probable de la red con densidad muy baja y uno puede pensar que tendrá esa densidad tan baja cada uno conoce a cada uno en Facebook pero de hecho es... verdad en algún sentido, pero la gente en la que uno confía en la recomendación de apps es probablemente un número mucho más pequeño y esa red entonces puede tener una densidad menor que la red total de Facebook Este es un trabajo en el que estuve involucrado hace muy poco tiempo con Manuel Chica, que es un investigador en España y estuvimos trabajando en tratar de entender como utilizar MBA para ayudar a los managers que toman decisiones sobre que programas que están construyendo Lo llamamos un sistema de apoyo a las decisiones, que es el término que a veces se utiliza Estamos tratando de ayudar a la toma de decisiones Lo que hicimos fue usar algunos de los trabajos previos que hicimos en MBA sobre entornos de marketing y tomamos algunos datos de un juego on line multijugador y masivo y buscamos ver cómo la adopción del contenido premium por un usuario parece dispersarse a través de la red Luego construimos un modelo que simula esa dispersión y permitimos que los valores de entrada del modelo, de tal forma que los managers puedan hacer preguntas como si quiero proveer (..) y hablar con miembros premium o estimular a otras personas para que se vuelvan miembros premium a quien debería apuntar de mi red completa para lograrlo Aquí les muestro algunos de los resultados de estas políticas de encontrar los objetivos para la toma de decisiones aquí también se muestra la red de usuarios con la que estuvimos trabajando Aquí está la red de nuevo, pero ahora corriendo algunos de los... en este caso son los datos reales, no la que surge del MBA que muestra las conexiones posibles de influencia que suceden en esta red Creemos que este es un nuevo uso muy poderoso de los MBA donde usamos las herramientas para ayudar a la gente a tomar decisiones reales acerca de qué política conviene implementar y cómo entenderlas Yo pasé algún tiempo durante las últimas charlas discutiendo aplicaciones de los MBA con configuraciones muy complejas para construir modelos especiales y modelos de redes Estos no son los únicos lugares donde los MBA tienen alguna complejidad y propiedades interesantes pero hay dos áreas que conozco muy bien donde pasé algún tiempo y es por eso por lo que compartí estas dos áreas con ustedes Tengo una recomendación que busquen otras investigaciones que fueron hechas y traten de usar el Twitter Feed también Les daré algunos otros datos sobre aplicaciones complejas en MBA Pueden revisar los sitios donde la gente sube sus modelos como openabm.org y el de Net Logo y les daremos otros datos adicionales en cuan complejos pueden ser esta clase de modelos Gracias