Simulación computacional de grupos de investigación en la Universidad Estatal a Distancia de Costa Rica

Simulación computacional de grupos de investigación en la Universidad Estatal a Distancia de Costa Rica

Autores/as

  • Andrés Segura-Castillo

DOI:

https://doi.org/10.22458/urj.v1i2.229

Palabras clave:

Simulación social, grupos de investigación, sistemas multiagente, análisis de redes sociales

Resumen

La modelación y simulación multiagente en el contexto de las ciencias sociales se ha convertido en un método de análisis complementario para investigadores de estas disciplinas, ya que facultan la creación de modelos computacionales que simulan las interacciones humanas en ambientes virtuales, con el fin de explorar la aparición de patrones de comportamiento emergente no observables a simple vista en el fenómeno real. En este estudio se presenta un sistema multiagente creado para modelar y simular la dinámica de los grupos de investigación de la Universidad Estatal a Distancia. Los resultados de un primer escenario indican que la proporción inicial de recursos disponibles en el sistema no tiene una relación causal directa con el coeficiente de agrupamiento, métrica que mide la tendencia que tienen los investigadores a formar grupos. Se plantea que debe reestructurarse el concepto de recursos en el modelo, con el fin de incluir no solo variables estrictamente económicas, sino también de infraestructura y disponibilidad de equipo. Por otra parte, en un segundo escenario fue posible establecer que el aumento en la cifra de investigadores es un factor que disminuye el coeficiente de agrupamiento, ya que el sistema trata de balancear los costos y beneficios de mantener una cantidad dada de los mismos. La investigación insiste que el modelo computacional creado no es un producto acabado, por el contrario, debe afinarse para incluir otras variables y aproximarse en mayor medida al fenómeno real.

Citas

Burger, M.J. 2009. Social context and network formation: An experimental study, Social Networks 31: 63-75.

Carley, K. M. & L. Gasser. 1999, Computational Organization Theory en Weiss, G. (Ed.), Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, Estados Unidos.

Fortino, G., A. Garro & W. Russo. 2006. From modeling to enactment of distributed workflows: an agent-based approach, Proceedings of the 21st ACM Symposium on Applied Computing SAC’06: 128 (http://doi.acm.org/10.1145/1141277.1141306; consultado 10 de junio 2009).

Gilbert, N. 2008. Agent-based Models, ser. Quantitative Applications in the Social Sciences 153, SAGE Publications, Londres, Inglaterra.

Gilbert, N. & K.G. Troitzsch. 2005. Simulation for the Social Scientist, Open University McGraw Hill Education, Berkshire, Inglaterra.

Hudlicka, E. & G. Zacharias. 2004. Approaches for modeling individuals within organizational simulations, Proceedings of the 36th Winter Simulation Conference WSC’04:903-911 (http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1161901; consultado 21 de agosto 2009).

Knoke, D. & S. Yang. 2008. Social Network Analysis, ser. Quantitative Applications in the Social Sciences 154, SAGE Publications, Londres, Inglaterra.

Lees, M., B. Logan & G. Theodoropoulus. 2007. Distributed Simulations of Agent-Based Systems with HLA, ACM Transactions on Modeling and Computation 17.

Louie, M.A. & K.M. Carley. 2008. Balancing the criticisms: Validating multi-agent models of social systems, Simulation Modelling Practice and Theory 16: 242-256.

Oprea, M. 2004. Applications of Multi-Agent Systems, IFIP International Federation for Information Processing: Information Technology, Springer, Boston, Estados Unidos.

REPAST. 2009. Recursive Porous Agent Simulation Toolkit (http://repast.sourceforge.net/; consultado 1 de marzo 2009)

Troitzsch, K. 2009. Perspectives and challenges of agent-based simulation as a tool for economics and other social sciences, Proceedings of the 8th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems AAMAS 2009: 35-42, International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, Richland, Carolina del Sur, Estados Unidos.

Watts, D.J. & S. Strogatz. 1998. Collective dynamics of “small world” networks, Nature 393.

Descargas

Publicado

2009-12-01

Cómo citar

Segura-Castillo, A. (2009). Simulación computacional de grupos de investigación en la Universidad Estatal a Distancia de Costa Rica. UNED Research Journal, 1(2), 163–170. https://doi.org/10.22458/urj.v1i2.229

Número

Sección

Artículos
Loading...