Modelación y simulación basada en agentes en ciencias sociales: una aproximación al estado del arte
La modelación y la simulación con agentes es una tercera vía de hacer ciencia, y su potencial no radica en la predicción, sino en la comprensión de procesos fundamentales de fenómenos complejos. ¿De qué forma la modelación y simulación computacional basada en agentes puede ayudar en ciencias sociale...
Salvato in:
| Pubblicato in: | URI:https://journals.openedition.org/polis, |
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| Autore principale: | |
| Natura: | Article ou chapitre numérique |
| Lingua: | Espagnol |
| Pubblicazione: |
Polis
2019
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Riassunto: | La modelación y la simulación con agentes es una tercera vía de hacer ciencia, y su potencial no radica en la predicción, sino en la comprensión de procesos fundamentales de fenómenos complejos. ¿De qué forma la modelación y simulación computacional basada en agentes puede ayudar en ciencias sociales a estudiar fenómenos complejos? El supuesto es que permite estudiar mediante sociedades artificiales la emergencia de fenómenos, y establecer vínculos entre los supuestos teóricos y los hechos empíricos. Además, los modelos basados en agentes permiten estudiar comportamientos emergentes a nivel macro a partir de estudiar comportamientos micro –bottom up-. Al respecto, este documento tiene el objetivo de construir un inicial estado del arte en este tema. Los retos y problemas pendientes se ubican en la validación empírica, en este sentido la estimación estadística y el modelado acompañado son los principales enfoques. |
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