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Modelos de Percolación en Ciencias Sociales [email_address] http://www.antropocaos.com.ar/JorgeMiceli
Origenes de los modelos de percolación ,[object Object],[object Object],[object Object],Paul John Flory Walter StockMayer Percolación natural
Ocupación de una malla de Percolación con distintas probabilidades:  p=0.30, p=0.592746 y p=0.70    ,[object Object],[object Object],[object Object]
1- Modelo epidemiológico S.I.R. Pérdida de inmunidad Infección Recuperación (o muerte)
Características del proceso infeccioso ,[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],Objeciones I Contacto al azar (Erdos - Renyi) Contacto no al azar (Duncan Watts)
2 - Modelo epidemiológico de mundo pequeño Contacto no al azar (Duncan Watts) ,[object Object],[object Object],Frentes   de   contagio Duncan Watts
3 - Modelos de transmisión de virus informáticos    ,[object Object],[object Object],[object Object],1) Muy pocos logran sobrevivir hasta el estado endémico 2) Poseen prevalencias bajas pero estables (No desaparecen pero a partir de cierto punto infectan pocas pcs) 3) Tienen, en consecuencia, una tasa de propagación ajustada infinetisimalmente cerca del umbral epidémico
Diagrama de fases de modelo infectológico clásico Datos reales de vida media de cada virus
Objeciones  II ,[object Object],[object Object],[object Object]
4 - Modelos de difusión de innovaciones (Everett Rogers - 1962) ,[object Object],[object Object],[object Object],Everett Rogers
Transmisión de ideas en modelo de innovación Inactivo Inactivo Inactivo Activación Umbral excedido Inactivo Inactivo Inactivo No hay Activación Umbral No excedido
Conclusiones La velocidad y la existencia de la difusión depende de varios factores: ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
5 - Modelos epidemiológicos basados en agentes transformadores (Peyton - Young / Chwe / Urrutia - 2003) ,[object Object],[object Object],[object Object],H. Peyton Young Michael Chwe Juan Urrutia
Transmisión de ideas con 2 topologías distintas El agente 1 conoce los umbrales de los agentes 2 y 4, pero no el de 3. El agente 1 conoce los umbrales de los agentes 2 y 3, pero no el de 4. 1 (3) 2 (3) 3 (3) 4 (3) 4(3) 1 (3) 3 (3) 2  (3)
Conclusiones ,[object Object],[object Object],[object Object]

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  • 6.
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  • 9. Diagrama de fases de modelo infectológico clásico Datos reales de vida media de cada virus
  • 10.
  • 11.
  • 12. Transmisión de ideas en modelo de innovación Inactivo Inactivo Inactivo Activación Umbral excedido Inactivo Inactivo Inactivo No hay Activación Umbral No excedido
  • 13.
  • 14.
  • 15. Transmisión de ideas con 2 topologías distintas El agente 1 conoce los umbrales de los agentes 2 y 4, pero no el de 3. El agente 1 conoce los umbrales de los agentes 2 y 3, pero no el de 4. 1 (3) 2 (3) 3 (3) 4 (3) 4(3) 1 (3) 3 (3) 2 (3)
  • 16.