modelos basados en agentes: aportes epistemológicos .los aportes de los mba a la investigación

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  • Revista Mexicana de Ciencias Polticas y Sociales Universidad Nacional Autnoma de MxicoNueva poca, Ao LX, nm. 225 septiembre-diciembre de 2015 pp. 227-262 ISSN-0185-1918

    Modelos basados en agentes 227

    Doctor en sociologa (Universidad de Toulouse) y doctor en ciencias sociales (Universidad de Buenos Aires). Docente e investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Cientficas y Tcnicas (conicet); Instituto de Inves-tigaciones Gino Germani, Universidad de Buenos Aires (Argentina). Sus lneas de investigacin son: pensamiento y sistemas complejos; investigacin interdisciplinaria; simulacin social; epistemologa; metodologa de la investiga-cin. Entre sus ltimas publicaciones destacan: El espacio controversial de los sistemas complejos, en coautora con Paula Rodrguez Zoya (2014); Epistemologa y poltica de la metodologa interdisciplinaria (2014) y La modeliza-cin y simulacin computacional como metodologa de investigacin social, en coautora con Pascal Roggero (2014). Correo electrnico: leonardo.rzoya@gmail.com Doctor en sociologa. Docente e investigador del Institut du Droit de lEspace, des Territoires et de la Commu-nication (idetcom), Universidad de Toulouse1-Capitole (Francia). Sus lneas de investigacin son: pensamiento y sistemas complejos; simulacin social; sociologa de las organizaciones; administracin pblica. Entre sus ltimas publicaciones destacan: Statistical Exploratory Analysis of Agent-based Simulations in a Social Context, en coau-tora con Villa-Vialaneix y Sibertin-Blanc (2014); SocLab: A Framework for the Modeling, Simulation and Analysis of Power in Social Organizations,en coautora con Sibertin-Blanc,Adreit, Baldet, Chapron,El-Gemayel, Mailliard y Sandri (2013) y Using Soclab for a Rigorous Assessment of the Social Feasibility of Agricultural Policies, en coautora con Adreit, Sibertin-Blanc y Vautier (2011). Correo electrnico: Pascal.Roggero@ut-capitole.fr1 Los autores del trabajo agradecen los comentarios y sugerencias realizadas por los evaluadores annimos que per-mitieron enriquecer y mejorar el artculo.

    Modelos basados en agentes: aportes epistemolgicos y tericos para la investigacin social

    Agent-Based Models:Epistemological and Theoretical Contributions to Social Research

    Leonardo Gabriel Rodrguez ZoyaPascal Roggero1

    Recibido el 5 de noviembre de 2014Aceptado el 23 de marzo de 2015

    RESUMEN

    Los modelos basados en agentes (mba) cons-tituyen una nueva generacin de mtodos computacionales que permiten modelar la es-tructura de un sistema complejo y simular su evolucin dinmica a lo largo del tiempo. El uso de los mba constituye una tendencia meto-dolgica en expansin en las ciencias sociales contemporneas; sin embargo, continan siendo

    ABSTRACT

    Agent-based models (abm) constitute a new generation of computer based methods that allow the modeling of the structure of a com-plex system and simulation of its dynamic evolution over time. The use of abm constitu-tes a methodological tendency expanding in contemporary social sciences; however, these models remain quite unknown and not fre-

  • Revista Mexicana de Ciencias Polticas y Sociales Universidad Nacional Autnoma de MxicoNueva poca, Ao LX, nm. 225 septiembrediciembre de 2015 pp. 227-262 ISSN-0185-1918

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    poco conocidos y enseados en el campo socio-lgico, de modo que constituyen una alternativa metodolgica minoritaria entre los investiga-dores sociales. El propsito de este trabajo es introducir a los cientficos sociales en las ideas centrales de los modelos basados en agentes a partir de su articulacin con ciertos problemas tericos y metodolgicos cruciales de las cien-cias sociales. La primera seccin problematiza la relacin entre los modelos basados en agentes y los sistemas complejos en una perspectiva epis-temolgica crtica. Posteriormente, se analizan los aportes de los mba a la investigacin social, y en la tercera seccin se evala crticamente su aplicacin en el marco de una disciplina particu-lar: la ciencia poltica. Finalmente, se desarrolla un ejemplo prctico de una simulacin basada en agentes a partir del trabajo clsico de Thomas Schelling sobre segregacin racial.

    Palabras clave: modelo basado en agentes; siste-mas complejos; simulacin social; complejidad social; epistemologa; sociologa computacional.

    quently taught in the field of sociology. They therefore represent a minor methodologi-cal alternative among social researchers. The purpose of this work is to introduce social scientists to the main ideas of the agent-ba-sed models as they are articulated with certain theoretical and methodological problems of the social sciences. The first section puts into question the relationship between agent-ba-sed models and complex systems in a critical epistemological perspective. Subsequently, the contributions of abm to social research are analyzed, and in the third section, their appli-cation in the framework of a specific discipline, political science, is assessed. Finally, a practical example of a simulation based on agents from the classic work of Thomas Schelling about ra-cial segregation is developed.

    Keywords: agent-based model; complex systems; social simulation; social complexity; epistemo-logy; computational sociology.

    Introduccin

    En los albores del empleo de mtodos de simulacin computacional en ciencias sociales, los modelos basados en agentes (mba) constituyen un enfoque protagnico de esta prima-vera metodolgica. Gestados al calor del desarrollo de las ciencias de los sistemas complejos -verdadero campo interdisciplinario de la ciencia contempornea- los mba encarnan la promesa de constituirse en una metodologa empricamente operativa para estudiar la com-plejidad social. Su fecundidad radica, principalmente, en la capacidad tcnica que brindan para modelar fenmenos sociales complejos y simular su evolucin dinmica a lo largo del tiempo. Ciertamente, los mba no vienen a reemplazar las metodologas clsicas en sociolo-ga, sino a potenciar su uso en un nuevo plano analtico.

    El empleo de mtodos computacionales de sistemas complejos, en particular los mba, se ha desarrollado con gran vigor en las ltimas dos dcadas, impulsando as una tenden-

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    cia metodolgica en expansin en las ciencias sociales contemporneas. A pesar de este pujante crecimiento, los mba continan siendo poco conocidos y enseados en el campo sociolgico y constituyen una alternativa metodolgica minoritaria entre los investigado-res sociales. Este hecho justifica la pertinencia de este trabajo cuyo propsito es introducir a los cientficos sociales en las ideas centrales de los modelos basados en agentes a partir de su articulacin con ciertos problemas tericos y metodolgicos cruciales de las ciencias sociales. El alcance del artculo se orienta a exponer algunas potencialidades y aportes de los mba para la investigacin social; sin embargo la discusin sobre las limitaciones de esta metodologa excede los desarrollos del presente artculo.2

    Con base en estas coordenadas, el objetivo de este trabajo es realizar una reflexin cr-tica sobre algunos aspectos epistemolgicos y tericos del modelado basado en agentes en ciencias sociales. Para alcanzar este objetivo, la estrategia argumentativa articula cuatro mo-mentos reflexivos. La primera seccin problematiza la relacin entre los modelos basados en agentes y los sistemas complejos en una perspectiva epistemolgica crtica. Posterior-mente, en la segunda seccin se analizan los aportes de los modelos basados en agentes a la investigacin social, atendiendo a algunas cuestiones tericas y metodolgicas centrales de las ciencias sociales, y en la tercera seccin se evala crticamente la aplicacin de los mba a una disciplina particular: la ciencia poltica. Finalmente, en la cuarta seccin se desarro-lla un ejemplo prctico de una simulacin basada en agentes a partir del trabajo clsico de Thomas Schelling sobre segregacin racial. El artculo concluye con una sntesis y una re-flexin de los autores.

    Sistemas complejos y modelos basados en agentes en el campo de las ciencias sociales

    El concepto de sistema complejo designa simultneamente un campo cientfico interdisciplinario conocido como ciencias de los sistemas complejos o, simplemente, ciencias de la complejidad, y constituye, al mismo tiempo, el objeto de estudio de las mismas. Como objeto de estudio, los sistemas complejos comprenden el comportamiento adaptativo, autoorganizado, emergente y no lineal de fenmenos y procesos del mundo fsico, biolgico y social (Miller y Page, 2007). Un amplio nmero de fenmenos pueden ser descritos y caracterizados como sistemas complejos, por ejemplo, las colonias de hormigas, las redes neuronales del cerebro, las ciudades, las congestiones de trfico, las redes sociales y los patrones de citacin de los

    2 Para una discusin sobre las crticas y limitaciones de los mba, vanse: Waldherr y Wijermans (2013). Dos problemas centrales en la metodologa de mba son la validacin y verificacin de los modelos. Sobre esta cuestin vanse: David (2009); Izquierdo, Galn Ordax, Santos y del Olmo Martnez (2008); Ormerod y Rosewell (2009); Squazzoni (2012). Sobre la estrategia de replicacin como solucin al problema de la verificacin, vanse: Edmonds y Hales (2003).

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    investigadores de un campo cientfico, entre otros fenmenos.3 En trminos especficos, un sistema complejo es un conjunto organizado de elementos y procesos interrelacionados cuy