Download Seminario Sistemas Complejos y Modelos de Simulacion

Universidad Nacional de Santiago del Estero
Facultad de Humanidades, Ciencias Sociales y de la Salud
Seminario de Posgrado
Introducción a la teoría de los sistemas complejos y la metodología
de modelado y simulación computacional en ciencias sociales
Profesor: Dr. Leonardo Gabriel Rodríguez Zoya
leonardo.rzoya@gmail.com
Septiembre de 2013
Carga horaria: 40 horas
Fechas: Lunes 23 y martes 24 de septiembre de 2013.
Horarios: Lunes de 16 a 21, martes de 8 a 12:30 y de 16 a 21.
Lugar: Facultad de Humanidades, Ciencias Sociales y de la Salud, Universidad Nacional
de Santiago del Estero
Informes e inscripción:
Departamento de Filosofía FHCSyS
Miércoles y Jueves: 9 a 12 hs - Tel. (0385) 4509570 int. 1431
Secretaria de Ciencia, Técnica y Posgrado
Sede Anexa - Av. Belgrano (s) 2180
Lunes a Viernes de 8:00 a 12:30 - (0385) 422 6386
centrocomplejidadunse@gmail.com
OBJETIVOS
Objetivo general
 Desarrollar una reflexión crítica y sistemática sobre los avances de las ciencias de
los sistemas complejos y las metodologías de modelado y simulación
computacional, valorando sus contribuciones al debate epistemológico,
metodológico y teórico de las ciencias sociales.
Objetivos específicos
 Que los alumnos comprendan el concepto de complejidad y sean capaces de
problematizar sus implicancias para la construcción de conocimiento científico
sobre los fenómenos sociales.
 Que los alumnos elaboren una comprensión crítica de los principales abordajes
teóricos y metodológicos al estudio de la complejidad, así como sus
potencialidades y límites en el campo de las ciencias sociales.
 Que los alumnos sean capaces de emplear autónomamente los conceptos de
modelo y simulación computacional como estrategias metodológicas para el
estudio de los sistemas complejos en ciencias sociales.
 Que los alumnos se introduzcan en el campo de las ciencias sociales
computacionales y de la metodología de modelado basado en agentes.
 Que los alumnos valoren críticamente las distintas estrategias de modelado
basado en agentes en las ciencias sociales.
 Que los alumnos puedan discutir y analizar los aportes y las limitaciones de los
modelos basados en agentes para la investigación social.
Leonardo G.
Rodríguez Zoya
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Seminario: Introducción a la teoría de los sistemas complejos y la
metodología de modelado y simulación computacional en ciencias sociales.
FUNDAMENTACIÓN
El objetivo del curso es contribuir a actualizar el debate epistemológico, metodológico y
teórico de las ciencias sociales a partir de los desarrollos contemporáneos de las
ciencias de los sistemas complejos y de las nuevas metodologías de modelado y
simulación computacional. El curso aspira a generar un espacio de debate crítico y
reflexivo que permita valorar las potencialidades y limitaciones de estos nuevos
enfoques, su posibilidad de articulación con la investigación social empírica y su empleo
en programas orientados al bien público. Se mostrarán y debatirán resultados y casos
concretos de investigaciones mediante métodos de sistemas complejos y simulación
computacional.
CONTENIDO
Unidad 1. Introducción general a la problemática de la complejidad
El concepto de complejidad. La relación sujeto-objeto. La complejidad como límite
cognitivo. La complejidad como atributo de los objetos de conocimiento. La
construcción de la complejidad como problema científico. Principales abordajes
teórico-metodológicos a la problemática de la complejidad: el pensamiento complejo de
Edgar Morin, la teoría de los sistemas complejos de Rolando García y las ciencias de los
sistemas complejos. Características y propiedades de los sistemas complejos. Autoorganización.
Emergencia.
No-linealidad.
Implicancias
epistemológicas
y
metodológicas de la complejidad para las ciencias sociales.
Unidad 2. Modelado y simulación de sistemas complejos en la perspectiva
de las ciencias sociales
El concepto de modelo y de simulación. La modelización como método. La simulación
como una forma de experimentación virtual. Tipos de modelos: modelos en lenguaje
natural y modelos formales: modelos matemáticos, modelos estadísticos y modelos
computacionales. Los usos de la simulación en ciencias sociales. Una metodología para
modelar la complejidad social: los modelos basados en agentes [MBA]. Las sociedades
artificiales. El nacimiento de un nuevo campo de estudios interdisciplinarios: las
ciencias sociales computacionales, la simulación social y la sociología computacional.
Tipología de modelos de simulación social: modelos sistémicos, modelos abstractos,
modelos de alcance medio, modelos de casos, simulaciones aplicadas. Aportes de los
modelos basados en agentes a la teoría y a la metodología de las ciencias sociales.
Unidad 3. La simulación social: análisis de casos y resultado de
investigaciones
Principales enfoques en la simulación social. La hegemonía metodológica de la
simplicidad como máxima del modelado. El principio KISS “Keep it simple stupid”. El
principio KIDS “Keep it descriptive stupid” como alternativa metodológica a la
simplicidad. La escuela de Manchester y la simulación social descriptiva: modelos
sensibles al contexto. La escuela cognitivista italiana: agentes inteligentes y modelos
sociales cognitivos. La escuela francesa de la modelización social participativa:
simulación social e investigación-acción. Exposición del caso SocLab (Sociology
Laboratory): operacionalización de la Sociología de la Acción Organizada y desarrollo
de una plataforma de simulación orientada a agentes. Algunas líneas de investigación
en economía, sociología, ciencia política y arqueología. Ejecución e interpretación de
modelos de simulación ‘clásicos’ en NetLogo.
Leonardo G.
Rodríguez Zoya
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BIBLIOGRAFÍA
La bibliografía del seminario se encuentra organizada en tres clases. (i) La bibliografía
obligatoria contiene una selección de textos que permiten al estudiante acceder a los
contenidos sustantivos descriptos en las unidades temáticas. Se considera que esta
bibliografía constituye un corpus mínimo para asimilar los conocimientos de cada
unidad. (ii) La bibliografía recomendada busca ampliar el panorama de lecturas
básicas, brindándole al estudiante la posibilidad de complementar los contenidos
desarrollados en el programa. Se recomienda su lectura para acceder a nuevos ejes de
análisis y enriquecer la comprensión de los temas. (iii) La bibliografía de
profundización constituye un tercer nivel de lectura para problematizar con mayor
grado de detalle los aspectos tratados en cada unidad temática.
En ningún caso la bibliografía tiene un carácter exclusivo ni excluyente, constituye tan
sólo una guía para sustentar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Los estudiantes
tienen autonomía para sugerir y/o incorporar otros textos. En todos los casos, la
bibliografía será objeto de un análisis crítico y reflexivo.
Unidad 1. Introducción general a la problemática de la complejidad
Bibliografía obligatoria:
García, Rolando. (1994). Interdisciplinariedad y Sistemas Complejos. En Enrique Leff (Ed.), Ciencias
Sociales y Formación Ambiental (pp. 85-124). Barcelona: Gedisa, UNAM.
García, Rolando. (2006). Sistemas complejos. Conceptos, método y fundamentación epistemológica de
la investigación interdisciplinaria. Barcelona: Gedisa. Introducción General, Capítulo 1, 2 y 3.
Johnson, Steven. (2001). Sistemas emergentes. O qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades y
software (2003, 1º ed.). Madrid: Fondo de Cultura Económica. Capítulo 1, pp. 29-61.
Maldonado, Carlos Eduardo. (1999). Esbozo de una filosofía de la lógica de la complejidad. En Carlos
Maldonado (editor) (Ed.), Visiones sobre la Complejidad (2º, 2001 ed., pp. 9-27). Bogotá,
Colombia: Ediciones El Bosque.
Maldonado, Carlos Eduardo. (2007). Complejidad: ciencia, pensamiento y aplicación. Buenos Aires:
Universidad Externado de Colombia. Introducción, pp. 19-36.
Maldonado, Carlos Eduardo. (2007). El problema de una teoría general de la complejidad. En Carlos
Maldonado (Ed.), Complejidad: ciencia, pensamiento y aplicación (pp. 101-132). Buenos Aires,
Argentina: Universidad Externado de Colombia.
Morin, Edgar. (1990). Introducción al Pensamiento Complejo (2001, 4ª reimpresión, 1º ed.). Barcelona:
Gedisa. Prólogo pp. 21-24, Parte 1, pp. 27-35, Parte 3, pp. 87-110.
Morin, Edgar. (2004). Epistemología de la complejidad Consulta: 19-11, 2008, Recuperado de
http://www.pensamientocomplejo.com.ar/documento.asp?Estado=VerFicha&IdDocumento=71
Morin, Edgar. (2005). Complejidad restringida, complejidad general Consulta: 19-11, 2008, Recuperado
de
http://www.pensamientocomplejo.com.ar/docs/files/Edgar%20Morin%2C%20Restricted%20C
omplexity%2C%20General%20Complexity.pdf
Rodríguez Zoya, Leonardo. (2011). Capítulo 1: Introducción crítica a los enfoques de la complejidad:
tensiones epistemológicas e implicancias políticas para el Sur. En Leonardo Rodríguez Zoya
(coordinador) (Ed.), Exploraciones de la complejidad. Aproximación introductoria al
pensamiento complejo y a la teoría de los sistemas complejos. Buenos Aires: Universidad
Nacional de Lomas de Zamora.
Rodríguez Zoya, Leonardo, y Aguirre, Julio Leónidas. (2011). Teorías de la complejidad y ciencias
sociales. Nuevas estrategias epistemológicas y metodológicas. Nómadas. Revista Crítica de
Ciencias Sociales y Jurídicas, 30(Enero-Junio).
Sawyer, Keith. (2005). Social Emergence: Societies As Complex Systems. New York: Cambridge.
Capítulo 1: “Emergence, complexity, and social science” pp. 1-9; Capítulo 2: “The third wave of
social systems theory”, pp. 10-26.
Simon, Herbert. (1973). La arquitectura de la complejidad. En Herbert Simon (Ed.), Las ciencias de lo
artificial (pp. 125-169). Barcelona: España.
Tarride, M. (1995). Complejidad y Sistemas Complejos. Manguinhos. 2(1), 46-66.
Weaver, Warren. (1948). Science and complexity. American Scientist(36), 536.
Leonardo G.
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metodología de modelado y simulación computacional en ciencias sociales.
Bibliografía recomendada:
Aguirre, Julio Leónidas, y Rodríguez Zoya, Leonardo. (2011). Análisis descriptivo del trabajo en
complejidad en América Latina y el Caribe. En Leonardo Rodríguez Zoya (coordinador) (Ed.),
Exploraciones de la complejidad. Aproximación introductoria al pensamiento complejo y a la
teoría de los sistemas complejos. Buenos Aires: Universidad Nacional de Lomas de Zamora.
García, Rolando. (2006). Sistemas complejos. Conceptos, método y fundamentación epistemológica de
la investigación interdisciplinaria. Barcelona: Gedisa.
Gell-Mann, Murray. (1994). El Quark y el Jaguar. Aventuras en lo simple y lo complejo (7º ed.).
Barcelona: Tusquets.
Lewin, Roger. (1995). Complejidad. El caos como generador de orden (2º, 2002 ed.). Barcelona, España:
Tusquets.
Maldonado, Carlos Eduardo, y Gómez Cruz, Nelson Alfonso. (2010). El Mundo de las Ciencias de la
Complejidad. Una investigación sobre qué son, su desarrollo y sus posibilidades. Bogotá:
Universidad del Rosario.
Reynoso, Carlos. (2006). Complejidad y caos. Una exploración antropológica. Buenos Aires: Editorial
SB.
Reynoso, Carlos. (2009). Modelos o metáforas. Crítica del paradigma de la complejidad de Edgar
Morin. Buenos Aires: Editorial SB.
Solana Ruiz, José Luis. (2011). El pensamiento complejo de Edgar Morin. Críticas, incomprensiones y
revisiones necesarias. Gazeta de Antropología, 27(1), 1-19.
Bibliografía de profundización:
Ashby, W. R. (1962). Principles of self-organization. En Hinez von Foerster y GW Zopf Jr. (Eds.),
Principles of Self-Organization: Transactions of the University of Illinois Symposium. New
York: Pergamon Press.
García, Rolando. (2000). El conocimiento en construcción. De las formulaciones de Jean Piaget a la
teoría de los sistemas complejos. Barcelona: Gedisa.
Gell-Mann, Murray. (1995). What is complexity? Complexity, 1(1), 16-19.
González Casanova, Pablo. (2005). Las nuevas ciencias y las humanidades. De la academia a la política.
Barcelona: Anthropos.
Holland, John. (1992). Genetic Algorithms. Scientific American, 66-72.
Holland, John. (1995). Hidden order: How adaptation builds complexity. Cambridge: Perseus Books.
Holland, John. (1998). Emergence. From chaos to order: Reading, MA: Addison- Wesley.
Le Moigne, Jean-Louis. (1990). La Modélisation des systèmes complexes. Paris: Dunod.
Mitchell, Melanie. (1995). Genetic Algorithms: An Overview. Complexity, 1(1), 31-39.
Morin, Edgar. (1977). El Método I. La naturaleza de la naturaleza (2001, 1º ed.). Madrid: Cátedra.
Morin, Edgar. (1980). El Método II. La vida de la vida (2002, 5º ed.). Madrid: Cátedra.
Morin, Edgar. (1986). El Método III. El conocimiento del conocimiento (2002, 4º ed.). Madrid: Cátedra.
Morin, Edgar. (1991). El Método IV. Las ideas (1998, 2º ed.). Madrid: Cátedra.
Morin, Edgar. (2001). El Método V. La humanidad de la humanidad. La identidad humana (2003, 1º
ed.). Madrid: Cátedra.
Morin, Edgar. (2004). El Método VI. Etica (2006, 1º ed.). Madrid: Cátedra.
Roggero, Pascal. (2008). Pour une sociologie d’après La Méthode. Communications, 82, 143-159.
Waldrop, M. Mitchell. (1992). Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos.
Unidad 2. Modelado y simulación de sistemas complejos en la perspectiva
de las ciencias sociales
Bibliografía obligatoria:
Arroyo Méndez, Millán , y Hassan Collado, Samer. (2007). Simulación de procesos sociales basada en
agentes software. Empiria. Revista de Metodologia de Ciencias Sociales, 14, 139-161.
Epstein, Joshua M. (1999). Agent-Based Computational Models And Generative Social Science.
Complexity, 4(5), 41-60.
Epstein, Joshua M., y Axtell, Robert. (1996). Growing Artificial Societies. Social Science from the Bottom
Up. Washington DC MIT Press. Íntroducción, pp. 1-20, Conclusiones, pp. 153-178.
Gilbert, Nigel. (1998). The Simulation of Social Processes. Paper presented at the SMAGET Conference,
6-8 October, Clermont-Ferrand, France.
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Seminario: Introducción a la teoría de los sistemas complejos y la
metodología de modelado y simulación computacional en ciencias sociales.
Gilbert, Nigel, y Troitzsch, Klaus G. (2005). Simulación para las Ciencias Sociales. Madrid: McGrawHill.
Capítulo 1, 2, 3 7 y 8.
Gilbert, Nigel. (2006). Agent-based social simulation: dealing with complexity. En Frédéric Amblard y
Denis Phan (Eds.), Modélisation et simulaton multi-agents applications pour les Sciences de
l'Homme et de la Société (pp. 141-159). Paris: Lavoisier.
Gilbert, Nigel. (2007). Agent-Based Models. Quantitative Applications in the Social Sciences. London:
SAGE Publications. Capítulo 1, pp. 1-20.
Izquierdo, Luis, Galán Ordax, José Manuel , Santos, José I , y Olmo Martínez, Ricardo del (2008).
Modelado de sistemas complejos mediante simulación basada en agentes y mediante dinámica
de sistemas. EMPIRIA. Revista de Metodologia de Ciencias Sociales, 16, 85-112.
Minsky, Marvin. (1965). Matter, Mind and Models. Paper presented at the International Federation of
Information Processing Congress, Vol 1. pp. 45-49.
Maldonado, Carlos Eduardo, y Gómez Cruz, Nelson Alfonso. (2010). Modelamiento y simulación de
sistemas complejos. Bogotá: Universidad del Rosario.
Sawyer, Keith. (2005). Social Emergence: Societies As Complex Systems. New York: Cambridge.
Capítulo 8: “Simulating social emergence with artificial societies”, pp. 145-169.
Sawyer, Keith (2007). Simulating Complexity. En William Outhwaite and Stephen Turner (Ed.), The
SAGE Handbook of Social Science Methodology (pp. 316-332): SAGE.
Bibliografía recomendada:
Armatte, Michel. (2006). La Nocion de Modelo en las Ciencias Sociales. Empiria. Revista de
Metodologia de Ciencias Sociales, 11, 33-70.
Conte, Rosaria, Gilbert, Nigel, y Sichman, Jaime Simão. (1998). MAS and Social Simulation: A Suitable
Commitment. En Rosaria Conte, Nigel Gilbert y Jaime Simão Sichman (Eds.), Multi-Agent
Systems and Agent-Based Simulation Lecture Notes in Computer Science (pp. 1-9). Berlin:
Springer.
Gilbert, Nigel, y Conte, Rosaria. (1995). Artificial Societies: The Computer Simulation of Social Life.
London: Taylor & Francis e-Library.
Gilbert, Nigel, y Doran, Jim. (1994). Simulating Societies: The Computer Simulation of Social
Phenomena. London: UCL Press.
Epstein, Joshua M. (2006). Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational
Modeling. Princeton: Princeton Studies in Complexity.
Epstein, Joshua M., y Axtell, Robert. (1996). Growing Artificial Societies. Social Science from the Bottom
Up. Washington DC MIT Press.
Miller, John H., y Page, Scott E. . (2007). Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational
Models of Social Life. Princeton: Princeton Studies in Complexity.
Squazzoni, Flaminio. (2009). Epistemological Aspects of Computer Simulation in the Social Sciences.
Berlin: Springer.
Squazzoni, Flaminio. (2012). Agent-Based Computational Sociology (1º ed.). Singapore: Wiley.
Bibliografía de profundización:
Amblard, Frédéric, y Phan, Denis. (2006). Modélisation et simulaton multi-agents applications pour les
Sciences de l'Homme et de la Société. Paris: Lavoisier.
Conte, Rosaria. (2009). From Simulation to Theory (and Backward). En Flaminio Squazzoni (Ed.),
Epistemological Aspects of Computer Simulation in the Social Sciences (pp. 29-47). Berlin:
Springer.
David, Nuno. (2009). Validation and Verification in Social Simulation: Patterns and Clarification of
Terminology. En Flaminio Squazzoni (Ed.), Epistemological Aspects of Computer Simulation in
the Social Sciences (pp. 117-129). Berlin: Springer.
Ormerod, Paul, y Rosewell, Bridget. (2009). Validation and Verification of Agent-Based Models in the
Social Sciences. En Flaminio Squazzoni (Ed.), Epistemological Aspects of Computer Simulation
in the Social Sciences (pp. 29-47). Berlin: Springer.
Treuil, Jean-Pierre, Drogoul, Alexis, y Zucker, Jean-Daniel. (2008). Modélisation et simulation à base
d'agents. Paris: Dunod.
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metodología de modelado y simulación computacional en ciencias sociales.
Unidad 3. La simulación social: análisis de casos y resultado de
investigaciones
Bibliografía obligatoria:
Adreit, Françoise, Roggero, Pascal, Sibertin-Blanc, Christophe , y Vautier, Claude (2009). Using Soclab
for a Rigorous Assessment of the Social Feasibility of Agricultural Policies. International Journal
of Agricultural and Environmental Information Systems, 2(2), 1-15.
Andrighetto, Giulia, Campenni, Marco, Cecconi, Federico, y Conte, Rosaria. (2010). The Complex Loop of
Norm Emergence: A Simulation Model. En Keiki; Cioffi Takadama, Revilla; Deffuant, Guillaume
(Ed.), Simulating Interacting Agents and Social Phenomena: The Second World Congress,
Agent-Based Social Systems Vol. 7 (pp. 19-35). Tokio: Springer.
Axelrod, Robert. (2004). La complejidad de la cooperación. Modelos de cooperación y la colaboración
basada en los agentes. Buenos Aires: Fondo de Cultura Económica. Capítulo 6: “La construcción
de nuevos actores políticos”, pp. 153-178.
Barreteau, Olivier , Bousquet, François, y Attonaty, Jean-Marie. (2001). Role-playing games for opening
the black box of multi-agent systems: method and lessons of its application to Senegal River
Valley irrigated systems. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 4(2).
D'Aquino, Patrick, Le Page, Christophe , Bousquet, François, y Bah, Alassane. (2003). Using SelfDesigned Role-Playing Games and a Multi-Agent System to Empower a Local Decision-Making
Process for Land Use Management: The SelfCormas Experiment in Senegal. Journal of Artificial
Societies and Social Simulation, 6(3).
Edmonds, Bruce, y Moss, Scott. (2005). From KISS to KIDS – an ‘anti-simplistic’ modelling approach.
En Paul Davidsson, Brian Logan y Keiki Takadama (Eds.), Multi-Agent and Multi-Agent-Based
Simulation Lecture Notes in Computer Science. Volume 3415 (pp. 130-144). Berlin: Springer
Lozares, Carlos (2004). La simulación social, ¿una nueva manera de investigar en ciencia social?
Papers(72), 165-188.
Roggero, Pascal. (2011). De l'intérêt de simuler en sociologie: la sociologie de l'action organisée au
prisme de la simulation multi-agents à travers un cas d'application. Paper. Université Toulouse
1. Toulouse.
Sibertin-Blanc, Christophe, Adreit, Françoise, Chapron, Paul, El Gemayel, Joseph, Mailliard, Matthias,
Roggero, Pascal, y Vautier, Claude. (2010). Compte-rendu d’une recherche interdisciplinaire
entre sociologues et informaticiens: de la sociologie de l’action organisée au logiciel SocLab.
Hermès Science Publications, 29(3).
Bibliografía recomendada:
Castañeda, Gonzalo, y Ibarra, Ignacio. (2010). Detección de fraude con modelos basados en agentes: las
elecciones mexicanas de 2006. Perfiles Latinoamericanos, 36(julio-diciembre), 43-69.
Cederman, Lars-Erik. (2001). Agent-Based Modeling in Political Science. The Political Methodologist.
Newsletter of the Political Methodology Section American Political Science Association, 10(1),
16-22.
Cederman, Lars-Erik. (2003). Modeling the Size of Wars. American Political Science Review, 97, 135150.
Cioffi-Revilla, Claudio, y Rouleau, Mark. (2010). MASON RebeLand: An Agent-Based Model of Politics,
Environment, and Insurgency. International Studies Review, 12, 31-52.
Desposato, Scott W. (2004). How Robust are Electoral Institutions? An Agent-Based Test of Electoral
Rules and Ideal Points. Paper presented at the The annual meeting of the The Midwest Political
Science Association, Palmer House Hilton, Chicago, Illinois, Apr 15, 2004.
Epstein, Joshua M. (2002). Modeling Civil Violence: An Agent-Based Computational Approach.
Proceedings of the National Academy of Sciences, 99, 7243-7250.
Gulati, Girish J, Hadlock, Charles R, y Gainsborough, Juliet F. (2011). VODYS: An Agent-Based Model for
Exploring Campaign Dynamics. Social Science Computer Review, 29(2), 250-272.
Muis, Jasper (2010). Simulating Political Stability and Change in the Netherlands (1998-2002): an
Agent-Based Model of Party Competition with Media Effects Empirically Tested. Journal of
Artificial Societies and Social Simulation 13(2), http://jasss.soc.surrey.ac.uk/13/12/14.html.
Bibliografía de profundización:
Doran, Jim. (1973). Explanation in archaeology - a computer experiment. En Colin Renfrew (Ed.), The
explanation of culture change. London: Geral Duckworth & Co Ltd.
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metodología de modelado y simulación computacional en ciencias sociales.
Doran, Jim. (1979). Fitting models and studying process: some comments on the role of computer
simulation in archaeology. Bulletin of the Institute of Archaeology, University of London(16),
81-93.
Doran, Jim. (1981). Multi-actor Systems and the Maya Collapse. Paper presented at the 10th Congress of
the I.U.P.P.S. Data Management and Mathematical Methods in Archaeology, Mexico City,
October 19-24, 1981.
El Gemayel, Joseph, Chapron, Paul, Adreit, Françoise, y Sibertin-Blanc, Christophe. (s/a). Quand et
comment les acteurs sociaux peuvent-ils coopérer? Un algorithme de simulation pour la
négociation de leurs comportements. Revue, X(X), X.
Roggero, Pascal, y Sibertin-Blanc, Christophe. (2008). Essai de formalisation, méta-modélisation,
modélisation et simulation des systèmes d’action concrets. Nouvelles Perspectives en Sciences
Sociales, 3(2), 41-82.
Roggero, Pascal, y Sibertin-Blanc, Christophe. (2008). Quand des sociologues rencontrent des
informaticiens : essai de formalisation des systèmes d'action concrets. Nouvelles Perspectives en
Sciences Sociales, 3(2), 41-81.
Roggero, Pascal, Sibertin-Blanc, Christophe, Maillard, Matthias, Adreit, Françoise, Vautier, Claude, y
Sandri, Sandra. (2007). Formalisation, modélisation et simulation orientée agents des systèmes
d’action concrets : approche complexe de la sociologie de l’action organisée. Tolouse, France:
Rapport de recherche, Université des Sciences Sociales.
Schelling, Thomas. (1969). Models of Segregation. American Economic Review, Papers and
Proceedings, 59(2), 488-493.
Schelling, Thomas. (1971). Dynamic Models of Segregation. Journal of mathematical Sociology, 1, 143186.
Schelling, Thomas. (1971). On the Ecology of Micromotives. The Public Interest, 25(Fall), 61-98.
Sibertin-Blanc, C., Amblard, F., y Mailliard, M. (2006). A coordination framework based on the Sociology
of Organized Action. En J. Padget O. Boissier, V. Dignum, G. Lindemann (Ed.), Coordination,
Organizations, Institutions and Norms in Multi-Agent Systems (pp. 3-17): LNCS 3913, Springer.
Sibertin-Blanc, Christophe, Roggero, Pascal, Adreit, Françoise, Chapron, Paul, El Gemayel, Joseph,
Maillard, Matthias, . . . Vautier, Claude. (2010). Une formalisation de la sociologie de l'action
organisée: méta-modèle, simulation et étude analytique. Institut de Recherche en Informatique
de Toulouse, Université de Toulouse, Francia.
Vautier, Claude, Roggero, Pascal, Adreit, Françoise, y Sibertin-Blanc, Christophe. (2009). Evaluation by
simulation of the social acceptability of agricultural policies for water quality. Paper presented
at the In International ICSC symposium on Information Technologies on Environmental
Engineering, Thessaloniki, Greece, mai 2009, Springer Verlag, p. 478-490.
DESTINATARIOS:
El seminario está dirigido a estudiantes de maestría y doctorado, docentes de grado y
posgrado e investigadores en el campo de las ciencias sociales. El seminario podrá ser
cursado por graduados universitarios con un título no inferior a cuatro años; además,
podrán participar estudiantes avanzados de grado con interés en la temática propuesta.
Leonardo G.
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metodología de modelado y simulación computacional en ciencias sociales.
METODOLOGÍA
El seminario tiene una duración de 16 horas reloj. Será dictado en modalidad intensiva
de tres encuentros presenciales consecutivos de cuatro horas de duración. Las cuatro
horas restantes corresponden a trabajos no presenciales.
La metodología de trabajo del seminario propone una estrategia de enseñanzaaprendizaje que integra distintos tipos de actividades por parte del docente y de los
alumnos. En primer lugar, el docente a cargo realizará exposiciones teóricoconceptuales orientadas a sistematizar los ejes principales del contenido del seminario.
Luego de la presentación argumental se destacaran los aspectos problemáticos y las
principales críticas pasibles de ser efectuada a la perspectiva teórico-metodológica
analizada, así como sus ventajas diferenciales y sus limitaciones. De este modo, se
conjuga la exposición teórica con una crítica reflexiva de las posiciones desarrolladas.
Finalmente, se abrirá la discusión para el debate colectivo. Se busca propiciar un
diálogo controversial en el cual los alumnos puedan exponer críticamente su punto de
vista respecto a las problemáticas tratadas.
Entre los recursos a ser empleados para el desarrollo de los encuentros se destaca,
además de las presentaciones multimedia, la ilustración de casos prácticos, resultados
de investigaciones, proyección de videos cortos y ejecución en vivo de modelos de
simulación y análisis de resultados.
Se prevé el desarrollo de una actividad práctica grupal que favorezca y dinamice el
intercambio entre los participantes del seminario y el diálogo crítico de algunos
aspectos tratados. Para este fin se propone trabajar con el así llamado ‘método de caso’
en donde los alumnos, reunidos en pequeños grupos, deberán examinar y discutir un
caso propuesto por el docente (basado en un artículo, un modelo de simulación o un
fragmento de un texto) y luego deberán comunicar oralmente los ejes del análisis
realizado.
CUESTIONES OPERATIVAS
Dado que el seminario será dictado en modalidad intensiva, y con el objetivo de
estimular un aprendizaje significativo y promover una dinámica participativa colectiva
que favorezca el diálogo y el debate crítico-reflexivo durante los encuentros, se sugiere
la lectura previa a la cursada de los siguientes materiales breves:



Izquierdo, Luis, Galán Ordax, José Manuel, Santos, José I, y Olmo Martínez, Ricardo del (2008).
Modelado de sistemas complejos mediante simulación basada en agentes y mediante dinámica
de sistemas. EMPIRIA. Revista de Metodologia de Ciencias Sociales, 16, 85-112. Disponible en:
http://www.pensamientocomplejo.com.ar/documento.asp?Estado=VerFicha&IdDocumento=41
4
Morin,
Edgar.
(2004).
Epistemología
de
la
complejidad.
Disponible
en:
http://www.pensamientocomplejo.org/documento.asp?Estado=VerFicha&IdDocumento=71
Tarride, Mario. (1995). Complejidad y Sistemas Complejos. Manguinhos, 2(1), 46-66. Disponible
en: http://www.scielo.br/pdf/hcsm/v2n1/a04v2n1.pdf
Además se recomienda:
 Que alumnos traigan su notebook para la ejecución de modelos de simulación y
el desarrollo de prácticas con NetLogo.
 Instalar el programa NetLogo (gratuito). Disponible en:
http://ccl.northwestern.edu/netlogo/
Leonardo G.
Rodríguez Zoya
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Universidad Nacional de Santiago del Estero, Facultad de
Humanidades, Ciencias Sociales y de la Salud
Seminario: Introducción a la teoría de los sistemas complejos y la
metodología de modelado y simulación computacional en ciencias sociales.
ACCESO A LA BIBLIOGRAFÍA
La bibliografía obligatoria se encuentra disponible en el sitio web del seminario para
libre descarga de los asistentes. Visitar el siguiente enlace:
http://www.pensamientocomplejo.org/seminarios/sistemascomplejos_y_modelosdesi
mualcion.asp
EVALUACIÓN
Para aprobar el seminario los alumnos deberán elaborar individualmente un trabajo
final original relacionado con los tópicos del seminario. Se podrá optar por alguno de
los siguientes formatos:
 Elaborar un artículo científico de calidad similar al exigible por una revista con
referato.
 Elaborar un ensayo monográfico crítico.
 Elaboración de un proyecto de investigación cuyo objeto de estudio sea abordado
desde un enfoque teórico de complejidad y/o mediante algún método de
modelado y simulación.
 Desarrollar un modelo de simulación basado en agentes en la plataforma
NetLogo.
Los lineamientos específicos para la elaboración del trabajo final serán brindados en el
curso del seminario.
SYLLABUS
Encuentro
Clase 1. Lunes 23
de septiembre de
16 a 21 hs.
Contenidos
Unidad 1. Introducción
general a la problemática
de la complejidad
Clase 2. Martes 24
de septiembre de 8
a 12:30 hs.
Unidad 2. Modelado y
simulación de sistemas
complejos
en
la
perspectiva de las ciencias
sociales
Clase 3. Martes 24
de septiembre de
16 a 21 hs.
Unidad 3. La simulación
social: análisis de casos y
resultado
de
investigaciones
Leonardo G.
Rodríguez Zoya
Organización
Primera parte de 16:00 a 18:00 hs.
- Presentación del seminario
- Introducción a la complejidad.
- La perspectiva de Edgar Morin y Rolando
García
Corte de 20 minutos
Segunda parte de 18:20 a 21 hs.
- Las ciencias de los sistemas complejos
- Conceptos y análisis de sistemas complejos.
- Valoración de aportes a las ciencias sociales.
Primera parte de 8:00 a 10:00 hs.
- Modelado y simulación de sistemas
complejos
- Modelos basados en agentes
Corte de 20 minutos
Segunda parte de 10:20 a 12:30 hs
- La simulación social. Tipos de modelos.
- Valoración de aportes a las ciencias sociales.
Primera parte de 16:00 a 18:00 hs.
- Enfoques de la simulación social.
- El caso SocLab.
Corte de 20 minutos
Segunda parte de 18:20 a 21:00 hs:
- Análisis de casos y ejecución de
simulaciones.
- Cierre y auto-evaluación del curso.
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