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.