Introducción al Modelamiento de Sistemas Complejos 2016


Presentación

Introducción al Modelamiento de Sistemas Complejos 2016

ACTUALIZACIÓN: Para la nueva edición del curso diríjase acá.

Esta es la tercera versión del Curso de Introducción al Modelamiento de Sistemas Complejos dirigido a estudiantes, profesionales e investigadores en Ciencias Sociales, que comenzó en el año 2009, y que es organizado por el Nodo de Modelamiento Social y Sociología Analítica, que organiza los Coloquios de Modelamiento en Ciencias Sociales.

En este curso se presentará un panorama de algunos de los alcances del modelamiento de sistemas complejos. Generalmente el modelamiento de sistemas complejos es un área interdisciplinaria donde convergen aportes de ciencias fácticas y ciencias formales. Las ciencias fácticas (e.g., física, biología, sociología, antropología) comprenden y delimitan las problemáticas y fenómenos que motivan en último término la investigación y el uso de modelos. Las ciencias formales (e.g., matemática, lógica, informática, sistémica) proveen las herramientas de análisis y desarrollo de los modelos que tienen en último término una estructura formal. Más allá de las exigencias propias del desarrollo de modelos, la dificultad de manejar y dominar a la vez conocimientos de disciplinas formales y fácticas tiende a delegar el desarrollo de modelos a los pocos investigadores que logran adquirir un dominio de ambos campos. En contraste con ello, el creciente interés en la investigación interdisciplinaria está promoviendo el contacto entre investigadores de diferentes áreas, catalizando así el desarrollo de modelos en trabajos grupales de investigación. Sin embargo, los investigadores fácticos (y también los formales) requieren un dominio no menor del lenguaje y las herramientas propias del modelamiento, así como de una comprensión de sus alcances, utilidad y expectativas. Este taller pretende ser una introducción en la capacitación para el modelamiento dentro de un marco interdisciplinario de investigación.

Objetivo específico: 

Se pretende que los alumnos alcancen a comprender los elementos básicos del modelamiento como un punto de partida hacia la capacitación en la colaboración interdisciplinaria. Se pretende motivar el interés por el estudio de los fenómenos sociales a partir del desarrollo de modelos, con un énfasis en el estudio de la complejidad de los sistemas sociales. El alumno al final del curso debe ser capaz de plantear un modelo para una problemática propia de su área de estudio o interés.

Casos de aplicación del modelamiento de sistemas complejos:

Investigación: A recolonization record of the invasive Poa annua in Paradise Bay, Antarctic Peninsula: modeling of the potential spreading risk, pinchar aquí

En el siguiente video, se explica una de las técnicas de modelamiento de sistemas sociales utilizadas en el marco de investigación del IFICC: pinchar aquí.

Programa

El siguiente programa está sujeto a cambios:

Sesión Unidad Contenido Ejemplos Técnica Fecha
1 Bases del modelamiento
(Pablo Razeto)
Historia del modelamiento matemático. Teoría de modelos. Objetivos, dificultades y posibilidades. Ejemplos de ciencias naturales Análisis conceptual  Lunes 11
2 Bases del modelamiento
(Pablo Razeto)
Tipos de modelos. Espacios de fase. Ciencias de la complejidad. Matemática analítica y experimental. Emergencia débil. Ejemplos de ciencias naturales Modelos algebraicos.
Métodos de Monte Carlo
 Lunes 11
3
 
Modelamiento de sistemas dinámicos I
(Gonzalo Robledo)
Sistemas dinámicos. Modelamiento con ecuaciones diferenciales. Modelos epidemiológicos y parámetros socialmente influenciables. Modelo epidemiológico SIR Ecuaciones diferenciales  Miércoles 13
4
 
Modelamiento de sistemas dinámicos II
(Catalina Canals)
Sistemas dinámicos. Modelamiento con ecuaciones diferenciales. Modelos históricos. Ciclos históricos Ecuaciones diferenciales Miércoles 13
5
 
Modelamiento de redes
(Rodrigo Ramos)
Teoría de redes. Modelamiento de redes. Redes ecológicas y sociales. Teoría de grafos. Redes.  Viernes 15
6
 
Química artificial y multigrafos
(Tomás Veloz)
Teoría de organizaciones y química algebraica. Química y emergencia. Modelo sistema político Luhmann. Origen de la cooperación. Química algebraica, química artificial. Multiredes.  Viernes 15
7
 
Modelos basados en agentes I
(Christian Blanco)
Introducción a los autómatas celulares. Comparación de autómatas celulares con las ecuaciones diferenciales Modelo de segregación social de Schelling
Modelo de culturización de Axelrod
Autómatas celulares Lunes 18
8
 
Modelos basados en agentes II
(Teo Danemann)
Modelo Sugarscape y uso de Netlogo Modelo Sugarscape Epstein y Axtell Modelos basados en agentes Lunes 18
9
 
Modelamiento de procesos evolutivos
(Pablo Razeto)
Modelamiento en la teoría evolutiva. Evolución social y evolución cultural. Modelo de evolución cultural de Boyd. Modelos algebraicos.
Ecuaciones diferenciales
 Miércoles 20
10
 
Teoría de juegos
(Pablo Razeto - Catalina Canals)
Teoría de Juegos y evolución de la cooperación humana. Modelamiento de la reciprocidad. Evolución de la cooperación, Axelrod, poligamia Modelos algebraicos probabilísticos  Miércoles 20
11
 
Modelamiento probabilístico
(Pablo Razeto)
Epistemología bayesiana. Sociología de la Ciencia. Modelo de programas de investigación de Lakatos. Modelos bayesianos. Viernes 22
12 Modelos econofísicos
(Victor Muñoz)
Analogía de gases ideales y distribución de la riqueza Modelo de distribución de la riqueza Modelos de física estadística Viernes 22

Destinatarios

Dirigido a un público en general y a profesionales, investigadores y docentes de áreas científicas o humanistas interesados en las bases del modelamiento matemático y computacional de sistemas complejos aplicado a las Ciencias Sociales. Se convoca específicamente a:
 
 • Estudiantes, profesionales e investigadores en Ciencias Sociales.
 • Profesores de matemáticas y computación interesados en buscar aplicaciones de modelamiento en ciencias sociales.
 • Estudiantes, profesionales e investigadores en ciencias naturales interesados en introducirse en el modelamiento de sistemas complejos.
 

Docentes

Coordinador del Curso:

Dr. Diego Romero (DR)
 
 

Profesores:

Dr. Pablo Razeto (PR)
  • Licenciado en Física, Universidad de Chile.
  • Licenciado en Biología, Universidad de Chile.
  • Licenciado en Filosofía, Universidad Alberto Hurtado.
  • Magister en Estudios Filosóficos, Universidad Alberto Hurtado.
  • Doctor en Ciencias mención Ecología y Biología Evolutiva, Universidad de Chile.
  • Director Instituto de Filosofía y Ciencias de la Complejidad IFICC.
Dr. Gonzalo Robledo (GR
  • Licenciado en Ciencias Sociales, Universidad de Chile
  • Licenciado en Matemáticas, Universidad de Chile
  • Magister en Matemáticas, Universidad de Chile
  • DEA en Matemáticas Aplicadas. Université de Pau, Francia
  • Doctor en Ciencias. Université de Nice, Sophia Antipolis, Francia
Mg. Christian Blanco (CB)
  • Licenciado en Filosofía, Universidad de Chile
  • Licenciado en Sociología, Universidad de Chile
  • Magíster en Análisis Sistémico Aplicado a la Sociedad, Universidad de Chile
  • Estudiante Master en Sistemas Complejos, University of Oxford
Mg.(c) Catalina Canals (FM)
  • Licenciada en Sociología, Universidad de Chile
  • Socióloga, Universidad de Chile
  • Magister (c) en Economía Aplicada, Universidad de Chile
Dr. Rodrigo Ramos (RR
  • Licenciado en Biología, Universidad Católica de Valparaíso
  • Magíster en Ciencias Biológicas mención Ecología y Sistemática, Universidad Católica de Valparaíso
  • Doctor en Ciencias Naturales, Universität München, Alemania
  • Jefe Unidad de Biodiversidad, Centro Nacional del Medio Ambiente
  • Profesor Asociado, Facultad de Ciencias de la Universidad de Chile
  • Director Departamento de Ecología y Medio Ambiente, IFICC
Dr. Tomás Veloz (TV
  • Licenciado en Física, Universidad de Chile
  • Licenciado en Matemática, Universidad de Chile
  • Magíster en Ciencias Computacionales, Universidad de Chile
  • Ph.D.(c) en Estudios Interdisciplinarios, University British Columbia, Canada
Mg.(c). Teodoro Danneman (TD
  • Licenciado en Ingeniería Industrial, Universidad Católica de Chile
  • Ingeniero Industrial, Universidad Católica de Chile
  • Magíster (c) en Ciencias Físicas, Universidad Nacional Autónoma de México

Metodología

Modalidad de enseñanza:

  • Curso presencial y a distancia.
  • A distancia con transmisión vía streaming para alumnos de regiones y el extranjero

Evaluaciones:

  • Trabajo final (100% de ponderación) donde se plantea (no se resuelve) un modelo matemático o computacional de una problemática propia de su área de estudio, trabajo o interés.

Carga de estudio:

  • Duración: 2 semanas.

Requisitos técnicos:

  • Los requisitos de conocimientos sólo involucran las matemáticas del colegio.
  • Como requisito práctico el estudiante debe contar con un notebook para el taller final de Netlogo.

Herramientas pedagógicas:

  • Diapositivas de todas las clases.
  • Lecturas obligatorias.
  • Lecturas complementarias.
  • Foro de discusión en plataforma virtual.

Matrícula

El arancel del curso es de $120.000 (pesos chilenos). (USD 168).

  • Al contado* (efectivo, tarjeta de crédito o débito, transferencia bancaria, cheque, giro internacional).
  • 2 cuotas (cheques [nacionales, Chile]) de $60.000 mensual. No válido para el extranjero. 

Certificación

Certificación:

El Instituto de Filosofía y Ciencias de la Complejidad confiere al alumno que aprueba las exigencias académicas y administrativas del curso, el siguiente certificado:
Certificado de Aprobación del Curso de Introducción al Modelamiento de Sistemas Complejos en Ciencias Sociales.
Acreditación de Calidad:

La acreditación de calidad del Curso de Intoducción al Modelamiento de Sistemas Complejos en Ciencias Sociales se rige según elSistema de Acreditación por Pares o Acreditación en Red (ver).

  • El Curso completo ya cuenta con la acreditación de:

Instituciones:
Universitas Nueva Civilización (UNC)

FAQ

Para conocer casos de aplicación de modelamiento de sistemas complejos te invitamos a ver el siguiente link:

Investigación: recolonization record of the invasive Poa annua in Paradise Bay, Antarctic Peninsula: modeling of the potential spreading risk, pinchar aquí

Video: "Modelando la Complejidad Social: el sistema de elección de escuela en Chile", donde se explica una de las técnicas de modelamiento de sistemas sociales utilizadas en el marco de investigación del IFICC,  pinchar aquí