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