En áreas como la ingeniería o la física los modelos y las simulaciones son de uso frecuente, debido sobre todo a que las reglas son conocidas, como por ejemplo el efecto de la gravedad sobre la estructura de un puente o la corriente eléctrica que pasa por un circuito. Pero, ¿sería posible usar modelos y simulaciones en arqueología, sociología, antropología y otras ciencias sociales?
Teniendo en cuenta que estos modelos y simulaciones consistirían en modelar comportamientos humanos y simular su acción conjunta deberíamos rechazar la idea: si el comportamiento humano fuese tan fácil de definir la política y la economía serían ciencias exactas. Pero precisamente por esto es conveniente realizar estas simulaciones.
En ciertos aspectos de la vida social humana, los modelos son más fáciles de realizar porque una gran parte del modelo está ya definido, como por ejemplo en la actividad de mercados o unas elecciones. En ambos casos, las reglas están bien definidas, cómo se realizan las transacciones o cómo son las votaciones, dejando al modelador la ardua tarea de definir el comportamiento de los participantes. En otros aspectos es más complicado, como por ejemplo la difusión de las ideas o la aparición de agrupaciones, ya que las reglas son muy vagas o inexistentes.
Ninguna simulación va a dar como resultado verdades absolutas, su único objetivo es comprobar si una teoría (p.ej. el comportamiento racional económico) es una posible explicación de un fenómeno observado (p.ej. el equilibrio de los mercados). La comprobación se realiza con datos reales y se considera positiva cuando los resultados de la simulación se corresponden con resultados reales. Cómo es lógico, no todas las simulaciones tienen validez, pero la discusión sobre metodología se deja a los libros de texto (p.ej. Simulation for the Social Scientist de Nigel Gilbert y Generative Social Science de Joshua Epstein).
Para concluir, por si se tiene interés en algunas simulaciones que se han realizado, algunos artículos interesantes (en inglés) son:
- How can extremism prevail? A study based on the relative agreement interaction model
- Population growth and collapse in a multiagent model of the Kayenta Anasazi in Long House Valley
Muy interesante el post, Iñaki. La idea de que los humanos somos hasta cierto puntos predecibles es la base de todos estos modelos basados en agentes. Pero también es muy importante en estas Sociedades Artificiales el hecho de que el comportamiento Macroscópico de millones de personas no depende de los detalles Microscópicos de la interacción entre ellas, sino de procesos universales. Esto explica por ejemplo por qué las redes sociales se parecen unas a otras, por qué el mercado de Taiwan se parece a la bolsa española o por qué la propagación de un virus o una información en China sigue los mismos patrones que en Argentina, por ejemplo.
Una referencia muy interesante sobre la diferencia/equivalencia de los humanos y los átomos (de la física y lo social) es el libro de Buchanan, «The Social Atom» http://thesocialatom.blogspot.com/
EN SI QUE ES UNA SOCIEDAD ARTIFICIAL