en esta lectura haremos algo diferente de los videos, habrá menos videos por día y puede que haya 1 video extra esta semana simplemente para que queden las cosas claras en términos del modelado; pero en forma esencial lo que vamos a hacer, voy a presentar un conjunto de comandos, un conjunto de herramientas de NetLogo que pueden serles útiles para crear el modelo de difusión del que estuvimos hablando y les voy a dar una meta para poder construir ese modelo de difusión cada video que tenemos y que podés ver te puede servir para crear tu propia versión del modelo y luego volvemos y vemos el siguiente video donde les muestro como construí esa versión del modelo no tenemos que hacer las cosas exactamente igual, de hecho al final de cada video, puse unas tareas opcionales para esa semana que les ayude a construir, entonces pueden referirse a ese video cuando traten de construirlo hablemos un poco de este modelo, la meta para este 1er video es crear un número de agentes, cuyo número sea controlado por un deslizador y luego que adopten la idea o la información en forma aleatoria; entonces cómo podemos hacer eso? bueno les recuerdo que ya vimos como hacer todo esto pero les voy a recordar acerca de algunas de las herramientas que se pueden usar; agrego un deslizador que va a controlar el número de agentes y lo podemos llamar número de agentes, lo podemos llamar AM por "ask model" o lo que ustedes quieran y luego vamos al código y siempre arranco escribiendo "to setup" y "to go", tengo estos pequeños procedimientos ahí y luego al comienzo del modelo, casi siempre hacemos una limpieza completa, que limpia las corridas anteriores del modelo y lo prepara para volver a correr y al final de la rutina de "setup" casi siempre reiniciamos los ticks, que le permite a NetLogo volver a comenzar las iteraciones del modelo; esto es algo que seguramente querrás tener en tu modelo y luego se puede agregar alguna clase de creación de agentes y esto depende del deslizador que uno creó en 1er paso, que controla el número de agentes y también queremos que tenga la habilidad de la adopción y para hacer eso le tenemos que decirle a NetLogo que queremos agregar una nueva propiedad, agregamos una propiedad relativa a la adopción y esa propiedad necesita ser, la propiedad de la adopción necesita ser inicializada en la rutina setup una vez hecho eso, necesitamos que la rutina "go" haga que la adopción sea al azar, entonces ahora necesitamos decirles a las tortugas que adopten o que no adopten al azar y probablemente querramos hacer algunas otras cosas que se suelen hacer en modelos como separar las tortugas espacialmente a lo largo y ancho del mundo ahora que pasamos 2 semanas construyendo modelos, quiero que ustedes traten de hacer esto por ustedes mismos, entonces voy a traer algunos videos en forma veloz y traer algunas de las reglas del modelo y luego desde ahí darles algunas ideas luego de grabar este video y en el próximo video volveremos y les mostraré como resolverlo; pero antes de hacer eso, esto que estoy haciendo acá, donde pongo estos comentarios que describen cómo se ve el modelo; yo hago esto aún cuando no vaya a escribir el código y la razón por la cual hago eso es es que estos pequeños comentarios me ayudan a pensar que tipo de propiedades y de código necesito escribir para construir el modelo y luego en forma automática que se transformen en los comentarios del código, luego de que los escribí; les voy a mostrar como hacer eso paremos acá, vamos a tener algunos minutos de silencio en el código del modelo actual como les mencioné, el Modelo 1, la meta que construimos para el 1er modelo es crear los agentes (m), ustedes no tiene que llamarlo m, lo pueden llamar de la forma que quieran, luego tenemos un deslizador que controla el número de agentes y luego hacemos que ellos adopten en cada vez un paso al azar y como ya les dije les voy a dar algunas reglas opcionales en cada uno de los modelos, en este en particular, puede que tengan diferentes umbrales o métodos diferentes mediante los cuales, los agentes los adoptarán y tenemos que pensar un poco antes en ello, antes de implementarlo si queremos; no es requerido y de hecho es probable que cambie con la nueva característica, pero ustedes saben, si esto es suficiente para lo que necesitan lo pueden usar en sus ejercicios esto es todo para el modelo 1 y volveremos y les mostraré como se implementa