Guía docente de Taller Aplicado de Modelado Simulación y Sistemas Sociales Complejos (MD6/56/1/14)

1. Introducción a la modelización y la simulación
2. Algoritmos evolutivos
3. Modelización basada en lógica difusa
4. Modelización basada en agentes
5. Aplicaciones en ciencias sociales:
   • Modelos de dinámicas de poblaciones
   • Modelos de segregación étnica y urbana
   • Modelos de distribución de la riqueza
   • Modelos de influencia social
   • Modelos de competición de partidos políticos

No es necesario que el estudiantado tenga aprobadas asignaturas, materias o módulos previos como requisito indispensable para cursar esta asignatura. Aun así, es recomendable que cuenten con conocimientos sobre análisis de redes sociales y programación de ordenadores, que pueden ser adquiridos en las asignaturas obligatorias "Análisis de Textos y Redes Sociales" y "Fundamentos de Programación Aplicada al Análisis Sociales Avanzada en Python".

• Ser capaz de formular y comprobar hipótesis acerca de sistemas sociales/complejos reales utilizando como herramienta diversos modelos de simulación.
• Ser capaz de analizar, diseñar y evaluar soluciones software que permitan aplicar modelos a la simulación del funcionamiento de un sistema social/complejo.
• Conocer problemas prácticos en diferentes aspectos de Ciencias Sociales que han podido resolverse gracias a distintos modelos basados en agentes.
• Aprender cómo se extienden infecciones, opiniones, rumores, memes y modas en una red (es decir, estudiar problemas de difusión de información en redes sociales).
• Conocer cómo se pueden modelar, analizar y estudiar diversos problemas en el ámbito de las Ciencias Sociales (p.ej. selección e influencia social, adopción de innovaciones, sistemas de votación, etc.).
• Ser capaz de proponer políticas públicas a través del análisis de modelos basados en agentes.
• Conocer cómo evaluar políticas sociales antes de ser implantadas mediante los modelos basados en agentes.

• Introducción al Modelado y Simulación
  • Sistemas Complejos
  • Simulación Social
  • Modelos Basados en Agentes
• Validación de Modelos
  • Calibración Automática de Modelos. Algoritmos Evolutivos
• Modelos de redes
  • Tipos de redes según las medidas principales de las redes. Implicaciones
  • Algoritmos de diseño de redes aleatorias, de mundo pequeño y libres de escala
• Procesos de Difusión en Redes
  • Modelos Epidemiológicos
  • Difusión de Innovaciones
  • Cascadas de Información
  • Modelos basados en Umbral
  • Dinámica de Opiniones
• Casos de uso:
  • Modelo de Contagio Epidemiológico: VirusonaNetwork
  • Modelo de Comunicación en Política: ABM-11M
  • Modelo de Adopción de Cine basado en Emociones
  • Modelo de Comportamiento de Consumidor en Marketing
  • Modelo de Adopción de servicios premium: App Animal Jam

Nota: la programación temática se desarrolla sobre la base de los principios básicos establecidos en la Memoria de Verificación y Modificación del Título

• Programación de Modelos Basados en Agentes en Netlogo
  • Metodología de la Investigación basada en agentes
  • Modelos, programas, procedimientos, primitivas, órdenes e informadores
  • Diseño de experimentos de Montecarlo
  • Importación/Exportación de Datos
• Generación de Redes Sociales de distintos Modelos
• Casos de uso: Modelos de Netlogo:
  • Modelo de Wilensky sobre Dinámica de Poblaciones: Lobos vs. Ovejas
  • Modelo de Segregación Urbana de Schelling
  • Modelo de Distribución de la Riqueza
  • Modelos de Influencia Social (difusión de rumores, virus, bulos, etc.)
  • Modelos de Comportamiento de Consumidor, considerando la racionalidad del agente
  • Modelos de Competición de Partidos Políticos en las Elecciones

• Albert-Laszlo Barabasi: “Network Science”. Cambridge University Press, 2016. ISBN: 9781107076266. Interactive Book Project, http://networksciencebook.com/
• José Ignacio García-Valdecasas: “Simulación basada en agentes. Introducción a NetLogo”. CIS-Centro de Investigaciones Sociológicas, 2016. ISBN: 8474766982, 9788474766981
• Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, Huan Liu: “Social Media Mining. An Introduction”. Cambridge University Press, 2014. ISBN: 9781107018853. http://www.socialmediamining.info/

• M Chica, W Rand. “Building agent-based decision support systems for word-of-mouth programs: a freemium application”. Journal of Marketing Research 54:5 (2017) 752-767
• D Easley, J Kleinberg. “Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World”. Cambridge University Press, 2010. ISBN: 9780521195331
• J Giráldez-Cru, A Suárez-Vázquez, C Zarco, O Cordón. “Modeling the opinion dynamics of superstars in the film industry”. Expert Systems with Applications 250 (2024) 123750
• N Gilbert, K G Troitzsch. “Simulation for the Social Scientist”, second edition. Open University Press, 2005
• M A Janssen. Introduction to Agent-Based Modeling: with applications to social, ecological, and social-ecological systems. 2020. ASIN: B083GGCZPN
• I Moya, M Chica, JL Sáez-Lozano, O Cordón. “An agent-based model for understanding the influence of the 11-M terrorist attacks on the 2004 Spanish elections”. Knowledge-based Systems 123 (2017) 200-216
• F. Squazzoni. “Agent-Based Computational Sociology”, Wiley-Blackwell, Oxford, UK. 2012

• Portal web de Netlogo: https://ccl.northwestern.edu/netlogo/ .
• Biblioteca de Modelos de Netlogo COMSES Network: https://www.comses.net/ .

Siguiendo las normativas de Evaluación y Calificación del Estudiantado de la Universidad de Granada y la Universidad de Salamanca se establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

La evaluación se realizará a través de las siguientes actividades, con la ponderación indicada:

• Trabajo tutelado consistente en la realización de cuatro ejercicios sobre cuestiones relevantes relacionadas con los casos de uso estudiados en el curso (SE1-Resolución, individual o colectiva, de pruebas, ejercicios y/o problemas desarrollados en clase, en la institución o en la empresa). Los trabajos se realizarán de forma individual. Deberán seguir el rigor y la sistemática de un trabajo universitario, conteniendo la contribución reflexiva del autor. Se presentarán a través de la plataforma docente y serán calificados por el profesor que los haya formulado. Ponderación: 20%.
• Realización de un examen teórico en modalidad online empleando la plataforma PRADO (SE3-Pruebas escritas de contenidos de la materia/asignatura; cuestionarios; test de evaluación y/o pruebas teórico-prácticas, comentarios sobre los contenidos de la asignatura). El examen estará formado por preguntas tipo test sobre conceptos generales de la asignatura. Ponderación: 30%.
• Desarrollo de un trabajo individual final consistente en el desarrollo de un pequeño modelo en Netlogo que profundice en alguno/s de los contenidos de la asignatura (SE5-Elaboración y presentación de memorias, informes o dosieres). El trabajo se presentará a través de la plataforma docente y será calificado por el profesor. Ponderación: 50%.

Siguiendo las normativas de Evaluación y Calificación del Estudiantado de la Universidad de Granada y la Universidad de Salamanca se establece que el estudiantado que no haya superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrá de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

Dado que la asignatura se imparte siguiendo una modalidad y una metodología flexibles, se aplicará el mismo procedimiento adoptado para la evaluación ordinaria.

Siguiendo las normativas de Evaluación y Calificación del Estudiantado de la Universidad de Granada y la Universidad de Salamanca se establece que podrá acogerse a la evaluación única final el estudiantado que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenida. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

Dado que la asignatura se imparte siguiendo una modalidad y una metodología flexibles, que posibilita un seguimiento fuera de línea con un aprovechamiento adecuado, se aplicará el mismo procedimiento adoptado para la evaluación ordinaria.

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).

• Netlogo: Herramienta de Programación y Ejecución de Modelos Basados en Agentes. https://ccl.northwestern.edu/netlogo/