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Programa - Seminario sistemas complejos y modelos de simulacion - Universidad Nacional de Cuyo - Rodriguez Zoya

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Este seminario brinda una introducción crítica al campo de los sistemas complejos y a la metodología de modelado y simulación computacional en la perspectiva de las ciencias sociales

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Programa - Seminario sistemas complejos y modelos de simulacion - Universidad Nacional de Cuyo - Rodriguez Zoya

  1. 1. Universidad Nacional de CuyoFacultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario de PosgradoSistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicospara las Ciencias SocialesProfesor: Dr. Leonardo Gabriel Rodríguez Zoyaleonardo.rzoya@gmail.comMayo de 2013Carga horaria: 16 horasCursada: 3 encuentros de 4 horas y 4 horas de trabajo no presencial.Fechas: Jueves 16, viernes 17 y sábado 18 de mayo de 2013.Horarios: Jueves y viernes de 16 a 20 h y sábado de 9 a 13.Lugar: Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, Universidad Nacional de Cuyo,Mendoza, Argentina.Informes e inscripción:posgrado@fcp.uncu.edu.arTeléfonos: (54 - 261) 4135008 / 4135000http://www.fcp.uncu.edu.ar/OBJETIVOSObjetivo generalDesarrollar una reflexión crítica y sistemática sobre los avances de las ciencias delos sistemas complejos y las metodologías de modelado y simulacióncomputacional, valorando sus contribuciones al debate epistemológico,metodológico y teórico de las ciencias sociales.Objetivos específicosQue los alumnos comprendan el concepto de complejidad y sean capaces deproblematizar sus implicancias para la construcción de conocimiento científicosobre los fenómenos sociales.Que los alumnos elaboren una comprensión crítica de los principales abordajesteóricos y metodológicos al estudio de la complejidad, así como suspotencialidades y límites en el campo de las ciencias sociales.Que los alumnos sean capaces de emplear autónomamente los conceptos demodelo y simulación computacional como estrategias metodológicas para elestudio de los sistemas complejos en ciencias sociales.Que los alumnos se introduzcan en el campo de las ciencias socialescomputacionales y de la metodología de modelado basado en agentes.Que los alumnos valoren críticamente las distintas estrategias de modeladobasado en agentes en las ciencias sociales.Que los alumnos puedan discutir y analizar los aportes y las limitaciones de losmodelos basados en agentes para la investigación social.Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.1
  2. 2. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesFUNDAMENTACIÓNEl objetivo del curso es contribuir a actualizar el debate epistemológico, metodológico yteórico de las ciencias sociales en general, y de la ciencia política en particular, a partirde los desarrollos contemporáneos de las ciencias de los sistemas complejos y de lasnuevas metodologías de modelado y simulación computacional. El curso aspira agenerar un espacio de debate crítico y reflexivo que permita valorar las potencialidadesy limitaciones de estos nuevos enfoques, su posibilidad de articulación con lainvestigación social empírica y su empleo en programas orientados al bien público. Semostrarán y debatirán resultados y casos concretos de investigaciones mediantemétodos de sistemas complejos y simulación computacional.CONTENIDOUnidad 1. Introducción general a la problemática de la complejidadEl concepto de complejidad. La relación sujeto-objeto. La complejidad como límitecognitivo. La complejidad como atributo de los objetos de conocimiento. Laconstrucción de la complejidad como problema científico. Principales abordajesteórico-metodológicos a la problemática de la complejidad: el pensamiento complejo deEdgar Morin, la teoría de los sistemas complejos de Rolando García y las ciencias de lossistemas complejos. Características y propiedades de los sistemas complejos. Auto-organización. Emergencia. No-linealidad. Implicancias epistemológicas ymetodológicas de la complejidad para las ciencias sociales.Unidad 2. Modelado y simulación de sistemas complejos en la perspectivade las ciencias socialesEl concepto de modelo y de simulación. La modelización como método. La simulacióncomo una forma de experimentación virtual. Tipos de modelos: modelos en lenguajenatural y modelos formales: modelos matemáticos, modelos estadísticos y modeloscomputacionales. Los usos de la simulación en ciencias sociales. Una metodología paramodelar la complejidad social: los modelos basados en agentes [MBA]. Las sociedadesartificiales. El nacimiento de un nuevo campo de estudios interdisciplinarios: lasciencias 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 losmodelos basados en agentes a la teoría y a la metodología de las ciencias sociales.Unidad 3. La simulación social: análisis de casos y resultado deinvestigacionesPrincipales enfoques en la simulación social. La hegemonía metodológica de lasimplicidad como máxima del modelado. El principio KISS “Keep it simple stupid”. Elprincipio KIDS “Keep it descriptive stupid” como alternativa metodológica a lasimplicidad. La escuela de Manchester y la simulación social descriptiva: modelossensibles al contexto. La escuela cognitivista italiana: agentes inteligentes y modelossociales cognitivos. La escuela francesa de la modelización social participativa:simulación social e investigación-acción. Exposición del caso SocLab (SociologyLaboratory): operacionalización de la Sociología de la Acción Organizada y desarrollode una plataforma de simulación orientada a agentes. Algunas líneas de investigaciónLeonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.2
  3. 3. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesen economía, sociología, ciencia política y arqueología. Ejecución e interpretación demodelos de simulación ‘clásicos’ en NetLogo.BIBLIOGRAFÍALa bibliografía del seminario se encuentra organizada en tres clases. (i) La bibliografíaobligatoria contiene una selección de textos que permiten al estudiante acceder a loscontenidos sustantivos descriptos en las unidades temáticas. Se considera que estabibliografía constituye un corpus mínimo para asimilar los conocimientos de cadaunidad. (ii) La bibliografía recomendada busca ampliar el panorama de lecturasbásicas, brindándole al estudiante la posibilidad de complementar los contenidosdesarrollados en el programa. Se recomienda su lectura para acceder a nuevos ejes deanálisis y enriquecer la comprensión de los temas. (iii) La bibliografía deprofundización constituye un tercer nivel de lectura para problematizar con mayorgrado de detalle los aspectos tratados en cada unidad temática.En ningún caso la bibliografía tiene un carácter exclusivo ni excluyente, constituye tansólo una guía para sustentar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Los estudiantestienen autonomía para sugerir y/o incorporar otros textos. En todos los casos, labibliografía será objeto de un análisis crítico y reflexivo.Unidad 1. Introducción general a la problemática de la complejidadBibliografía obligatoria:García, Rolando. (1994). Interdisciplinariedad y Sistemas Complejos. En Enrique Leff (Ed.), CienciasSociales y Formación Ambiental (pp. 85-124). Barcelona: Gedisa, UNAM.García, Rolando. (2006). Sistemas complejos. Conceptos, método y fundamentación epistemológica dela investigación interdisciplinaria. Barcelona: Gedisa. Introducción General, Capítulo 1, 2 y 3.Johnson, Steven. (2001). Sistemas emergentes. O qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades ysoftware (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 CarlosMaldonado (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 CarlosMaldonado (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 dehttp://www.pensamientocomplejo.com.ar/documento.asp?Estado=VerFicha&IdDocumento=71Morin, Edgar. (2005). Complejidad restringida, complejidad general Consulta: 19-11, 2008, Recuperadode http://www.pensamientocomplejo.com.ar/docs/files/Edgar%20Morin%2C%20Restricted%20Complexity%2C%20General%20Complexity.pdfRodríguez 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 alpensamiento complejo y a la teoría de los sistemas complejos. Buenos Aires: UniversidadNacional de Lomas de Zamora.Rodríguez Zoya, Leonardo, y Aguirre, Julio Leónidas. (2011). Teorías de la complejidad y cienciassociales. Nuevas estrategias epistemológicas y metodológicas. Nómadas. Revista Crítica deCiencias 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 ofsocial systems theory”, pp. 10-26.Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.3
  4. 4. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesSimon, Herbert. (1973). La arquitectura de la complejidad. En Herbert Simon (Ed.), Las ciencias de loartificial (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.Bibliografía recomendada:Aguirre, Julio Leónidas, y Rodríguez Zoya, Leonardo. (2011). Análisis descriptivo del trabajo encomplejidad en América Latina y el Caribe. En Leonardo Rodríguez Zoya (coordinador) (Ed.),Exploraciones de la complejidad. Aproximación introductoria al pensamiento complejo y a lateoría de los sistemas complejos. Buenos Aires: Universidad Nacional de Lomas de Zamora.García, Rolando. (2006). Sistemas complejos. Conceptos, método y fundamentación epistemológica dela 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 laComplejidad. 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: EditorialSB.Reynoso, Carlos. (2009). Modelos o metáforas. Crítica del paradigma de la complejidad de EdgarMorin. Buenos Aires: Editorial SB.Solana Ruiz, José Luis. (2011). El pensamiento complejo de Edgar Morin. Críticas, incomprensiones yrevisiones 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. NewYork: Pergamon Press.García, Rolando. (2000). El conocimiento en construcción. De las formulaciones de Jean Piaget a lateoría 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, 1ºed.). 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 perspectivade las ciencias socialesBibliografía obligatoria:Arroyo Méndez, Millán , y Hassan Collado, Samer. (2007). Simulación de procesos sociales basada enagentes software. Empiria. Revista de Metodologia de Ciencias Sociales, 14, 139-161.Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.4
  5. 5. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesEpstein, 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 theBottom 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.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 yDenis Phan (Eds.), Modélisation et simulaton multi-agents applications pour les Sciences delHomme 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 dinámicade sistemas. EMPIRIA. Revista de Metodologia de Ciencias Sociales, 16, 85-112.Minsky, Marvin. (1965). Matter, Mind and Models. Paper presented at the International Federation ofInformation Processing Congress, Vol 1. pp. 45-49.Maldonado, Carlos Eduardo, y Gómez Cruz, Nelson Alfonso. (2010). Modelamiento y simulación desistemas 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.), TheSAGE Handbook of Social Science Methodology (pp. 316-332): SAGE.Bibliografía recomendada:Armatte, Michel. (2006). La Nocion de Modelo en las Ciencias Sociales. Empiria. Revista deMetodologia de Ciencias Sociales, 11, 33-70.Conte, Rosaria, Gilbert, Nigel, y Sichman, Jaime Simão. (1998). MAS and Social Simulation: A SuitableCommitment. En Rosaria Conte, Nigel Gilbert y Jaime Simão Sichman (Eds.), Multi-AgentSystems 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 SocialPhenomena. London: UCL Press.Epstein, Joshua M. (2006). Generative Social Science: Studies in Agent-Based ComputationalModeling. Princeton: Princeton Studies in Complexity.Epstein, Joshua M., y Axtell, Robert. (1996). Growing Artificial Societies. Social Science from theBottom Up. Washington DC MIT Press.Miller, John H., y Page, Scott E. . (2007). Complex Adaptive Systems: An Introduction to ComputationalModels 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 lesSciences de lHomme 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 ofTerminology. En Flaminio Squazzoni (Ed.), Epistemological Aspects of Computer Simulation inthe Social Sciences (pp. 117-129). Berlin: Springer.Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.5
  6. 6. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesOrmerod, Paul, y Rosewell, Bridget. (2009). Validation and Verification of Agent-Based Models in theSocial Sciences. En Flaminio Squazzoni (Ed.), Epistemological Aspects of Computer Simulationin the Social Sciences (pp. 29-47). Berlin: Springer.Treuil, Jean-Pierre, Drogoul, Alexis, y Zucker, Jean-Daniel. (2008). Modélisation et simulation à basedagents. Paris: Dunod.Unidad 3. La simulación social: análisis de casos y resultado deinvestigacionesBibliografía obligatoria:Adreit, Françoise, Roggero, Pascal, Sibertin-Blanc, Christophe , y Vautier, Claude (2009). Using Soclabfor a Rigorous Assessment of the Social Feasibility of Agricultural Policies. International Journalof Agricultural and Environmental Information Systems, 2(2), 1-15.Andrighetto, Giulia, Campenni, Marco, Cecconi, Federico, y Conte, Rosaria. (2010). The Complex Loop ofNorm 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 colaboraciónbasada en los agentes. Buenos Aires: Fondo de Cultura Económica. Capítulo 6: “La construcciónde nuevos actores políticos”, pp. 153-178.Barreteau, Olivier , Bousquet, François, y Attonaty, Jean-Marie. (2001). Role-playing games for openingthe black box of multi-agent systems: method and lessons of its application to Senegal RiverValley irrigated systems. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 4(2).DAquino, Patrick, Le Page, Christophe , Bousquet, François, y Bah, Alassane. (2003). Using Self-Designed Role-Playing Games and a Multi-Agent System to Empower a Local Decision-MakingProcess for Land Use Management: The SelfCormas Experiment in Senegal. Journal of ArtificialSocieties 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-BasedSimulation Lecture Notes in Computer Science. Volume 3415 (pp. 130-144). Berlin: SpringerLozares, Carlos (2004). La simulación social, ¿una nueva manera de investigar en ciencia social?Papers(72), 165-188.Roggero, Pascal. (2011). De lintérêt de simuler en sociologie: la sociologie de laction organisée auprisme de la simulation multi-agents à travers un cas dapplication. Paper. Université Toulouse1. Toulouse.Sibertin-Blanc, Christophe, Adreit, Françoise, Chapron, Paul, El Gemayel, Joseph, Mailliard, Matthias,Roggero, Pascal, y Vautier, Claude. (2010). Compte-rendu d’une recherche interdisciplinaireentre 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: laselecciones 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, 135-150.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 ElectoralRules and Ideal Points. Paper presented at the The annual meeting of the The Midwest PoliticalScience 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 forExploring Campaign Dynamics. Social Science Computer Review, 29(2), 250-272.Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.6
  7. 7. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesMuis, Jasper (2010). Simulating Political Stability and Change in the Netherlands (1998-2002): anAgent-Based Model of Party Competition with Media Effects Empirically Tested. Journal ofArtificial 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.), Theexplanation of culture change. London: Geral Duckworth & Co Ltd.Doran, Jim. (1979). Fitting models and studying process: some comments on the role of computersimulation 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 ofthe 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 etcomment les acteurs sociaux peuvent-ils coopérer? Un algorithme de simulation pour lanégociation 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 SciencesSociales, 3(2), 41-82.Roggero, Pascal, y Sibertin-Blanc, Christophe. (2008). Quand des sociologues rencontrent desinformaticiens : essai de formalisation des systèmes daction concrets. Nouvelles Perspectives enSciences Sociales, 3(2), 41-81.Roggero, Pascal, Sibertin-Blanc, Christophe, Maillard, Matthias, Adreit, Françoise, Vautier, Claude, ySandri, Sandra. (2007). Formalisation, modélisation et simulation orientée agents des systèmesd’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 andProceedings, 59(2), 488-493.Schelling, Thomas. (1971). Dynamic Models of Segregation. Journal of mathematical Sociology, 1, 143-186.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 Sociologyof 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 lactionorganisée: méta-modèle, simulation et étude analytique. Institut de Recherche en Informatiquede Toulouse, Université de Toulouse, Francia.Vautier, Claude, Roggero, Pascal, Adreit, Françoise, y Sibertin-Blanc, Christophe. (2009). Evaluation bysimulation of the social acceptability of agricultural policies for water quality. Paper presentedat the In International ICSC symposium on Information Technologies on EnvironmentalEngineering, Thessaloniki, Greece, mai 2009, Springer Verlag, p. 478-490.DESTINATARIOS:El seminario está dirigido a estudiantes de maestría y doctorado, docentes de grado yposgrado e investigadores en el campo de las ciencias sociales. El seminario podrá sercursado 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.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.7
  8. 8. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesMETODOLOGÍAEl seminario tiene una duración de 16 horas reloj. Será dictado en modalidad intensivade tres encuentros presenciales consecutivos de cuatro horas de duración. Las cuatrohoras restantes corresponden a trabajos no presenciales.La metodología de trabajo del seminario propone una estrategia de enseñanza-aprendizaje que integra distintos tipos de actividades por parte del docente y de losalumnos. En primer lugar, el docente a cargo realizará exposiciones teórico-conceptuales orientadas a sistematizar los ejes principales del contenido del seminario.Luego de la presentación argumental se destacaran los aspectos problemáticos y lasprincipales críticas pasibles de ser efectuada a la perspectiva teórico-metodológicaanalizada, así como sus ventajas diferenciales y sus limitaciones. De este modo, seconjuga la exposición teórica con una crítica reflexiva de las posiciones desarrolladas.Finalmente, se abrirá la discusión para el debate colectivo. Se busca propiciar undiálogo controversial en el cual los alumnos puedan exponer críticamente su punto devista 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, resultadosde investigaciones, proyección de videos cortos y ejecución en vivo de modelos desimulación y análisis de resultados.Se prevé el desarrollo de una actividad práctica grupal que favorezca y dinamice elintercambio entre los participantes del seminario y el diálogo crítico de algunosaspectos 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 uncaso propuesto por el docente (basado en un artículo, un modelo de simulación o unfragmento de un texto) y luego deberán comunicar oralmente los ejes del análisisrealizado.CUESTIONES OPERATIVASDado que el seminario será dictado en modalidad intensiva, y con el objetivo deestimular un aprendizaje significativo y promover una dinámica participativa colectivaque favorezca el diálogo y el debate crítico-reflexivo durante los encuentros, se sugierela 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 dinámicade sistemas. EMPIRIA. Revista de Metodologia de Ciencias Sociales, 16, 85-112. Disponible en:http://www.pensamientocomplejo.com.ar/documento.asp?Estado=VerFicha&IdDocumento=414• 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. Disponibleen: http://www.scielo.br/pdf/hcsm/v2n1/a04v2n1.pdfAdemás se recomienda:Que alumnos traigan su notebook para la ejecución de modelos de simulación yel desarrollo de prácticas con NetLogo.Instalar el programa NetLogo (gratuito). Disponible en:http://ccl.northwestern.edu/netlogo/Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.8
  9. 9. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesACCESO A LA BIBLIOGRAFÍALa bibliografía obligatoria estará disponible en el sitio web del seminario para libredescarga de los asistentes. Visitar el siguiente enlace:http://www.pensamientocomplejo.org/seminarios/sistemascomplejos_y_modelosdesimualcion.aspEVALUACIÓNPara aprobar el seminario los alumnos deberán elaborar individualmente un trabajofinal original relacionado con los tópicos del seminario. Se podrá optar por alguno delos siguientes formatos:• Elaborar un artículo científico de calidad similar al exigible por una revista conreferato.• Elaborar un ensayo monográfico crítico.• Elaboración de un proyecto de investigación cuyo objeto de estudio sea abordadodesde un enfoque teórico de complejidad y/o mediante algún método demodelado y simulación.• Desarrollar un modelo de simulación basado en agentes en la plataformaNetLogo.Los lineamientos específicos para la elaboración del trabajo final serán brindados en elcurso del seminario.SYLLABUSEncuentro Contenidos OrganizaciónClase 1. Jueves 16de mayo de 16 a 20hs.Unidad 1. Introduccióngeneral a la problemáticade la complejidadPrimera parte de 16 a 18:00 hs.- Presentación del seminario- Introducción a la complejidad.- La perspectiva de Edgar Morin y RolandoGarcíaCorte de 20 minutosSegunda parte de 18:20 a 20 hs.- Las ciencias de los sistemas complejos- Conceptos y análisis de sistemas complejos.- Valoración de aportes a las ciencias sociales.Clase 2. Viernes 17de mayo de 16 a 20hs.Unidad 2. Modelado ysimulación de sistemascomplejos en laperspectiva de las cienciassocialesPrimera parte de 16 a 18:00 hs.- Modelado y simulación de sistemascomplejos- Modelos basados en agentesCorte de 20 minutosSegunda parte de 18:20 a 20 hs:- La simulación social. Tipos de modelos.- Valoración de aportes a las ciencias sociales.Clase 3. Sábado 18de mayo de 9 a 13hs.Unidad 3. La simulaciónsocial: análisis de casos yresultado deinvestigacionesPrimera parte de 9 a 11:00 hs.- Enfoques de la simulación social.- El caso SocLab.Corte de 20 minutosSegunda parte de 11:20 a 13 hs:- Análisis de casos y ejecución desimulaciones.- Cierre y auto-evaluación del curso.Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.9
  10. 10. Universidad Nacional de Cuyo, Facultad de Ciencias Políticas y SocialesSeminario: Sistemas complejos y modelos de simulación computacional.Nuevos desafíos epistemológicos, teóricos y metodológicos para las CienciasSocialesACCESO A LA BIBLIOGRAFÍALa bibliografía obligatoria estará disponible en el sitio web del seminario para libredescarga de los asistentes. Visitar el siguiente enlace:http://www.pensamientocomplejo.org/seminarios/sistemascomplejos_y_modelosdesimualcion.aspEVALUACIÓNPara aprobar el seminario los alumnos deberán elaborar individualmente un trabajofinal original relacionado con los tópicos del seminario. Se podrá optar por alguno delos siguientes formatos:• Elaborar un artículo científico de calidad similar al exigible por una revista conreferato.• Elaborar un ensayo monográfico crítico.• Elaboración de un proyecto de investigación cuyo objeto de estudio sea abordadodesde un enfoque teórico de complejidad y/o mediante algún método demodelado y simulación.• Desarrollar un modelo de simulación basado en agentes en la plataformaNetLogo.Los lineamientos específicos para la elaboración del trabajo final serán brindados en elcurso del seminario.SYLLABUSEncuentro Contenidos OrganizaciónClase 1. Jueves 16de mayo de 16 a 20hs.Unidad 1. Introduccióngeneral a la problemáticade la complejidadPrimera parte de 16 a 18:00 hs.- Presentación del seminario- Introducción a la complejidad.- La perspectiva de Edgar Morin y RolandoGarcíaCorte de 20 minutosSegunda parte de 18:20 a 20 hs.- Las ciencias de los sistemas complejos- Conceptos y análisis de sistemas complejos.- Valoración de aportes a las ciencias sociales.Clase 2. Viernes 17de mayo de 16 a 20hs.Unidad 2. Modelado ysimulación de sistemascomplejos en laperspectiva de las cienciassocialesPrimera parte de 16 a 18:00 hs.- Modelado y simulación de sistemascomplejos- Modelos basados en agentesCorte de 20 minutosSegunda parte de 18:20 a 20 hs:- La simulación social. Tipos de modelos.- Valoración de aportes a las ciencias sociales.Clase 3. Sábado 18de mayo de 9 a 13hs.Unidad 3. La simulaciónsocial: análisis de casos yresultado deinvestigacionesPrimera parte de 9 a 11:00 hs.- Enfoques de la simulación social.- El caso SocLab.Corte de 20 minutosSegunda parte de 11:20 a 13 hs:- Análisis de casos y ejecución desimulaciones.- Cierre y auto-evaluación del curso.Leonardo G.Rodríguez ZoyaEsta obra se encuentra bajo una Licencia Creative CommonsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina.9

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