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Simulación social aplicada al análisis de viabilidad de

políticas públicas

5 y 6 de diciembre de 2019

Aplicación de la plataforma SocLab al análisis del Clúster de Frutas Finas

Leonardo G. Rodríguez Zoya

Taller Interdisciplinario en Sistemas Complejos

Interrogantes centrales

¿Qué es un SocLab y por qué es relevante para el

análisis de viabilidad social?

¿Cómo modelizamos el caso del Clúster de Frutas Finas con SocLab?

¿Qué aprendimos de la simulación del modelo del Clúster de Frutas Finas con SocLab?

1

2

3

¿Qué es SocLab y por qué es relevante para la

investigación social?

Modelado y simulación de organizaciones sociales

Marco teórico-metodológico

Plataforma SocLab

Formalización de la Sociología de la

Acción Organizada

Análisis cualitativo

Autonomía

Dependencia

Influencia

Satisfacción

Cooperación

Conflicto

Recursos Poder Capacidad de

acción

Organización social

Auto-regulación

Actores

Relaciones

Juego social

Análisis estadístico Simulación

Indicadores socio-organizacionales

Simulación social aplicada al análisis de viabilidad de políticas públicas

El meta-modelo formal de “SocLab”

Meta-modelo bajo la forma de un diagrama de clases UML

Fuente: 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).

+actuar()

-capacidad

-poder

Actor

+mover()

-estado

Relación

+efecto()

-apuesta

-impacto

Dependencia

1..n

1..n 1..n

1

Control

La modelización del Clúster de Frutas Finas

Programa de Servicios Agrícolas Provinciales

(PROSAP)

Ministerio de Agricultura

Planes de Mejora Competitiva (PMC)

Iniciativa del Clúster de Frutas Finas

Fortalecer el tejido productivo y mejorar la competitividad de las diferentes economías

regionales

Modelo computacional (2017)

Investigación Cualitativa (2013)

Zona de Comarca Andina

Doble interrogante sociológico y metodológico

¿Cuál es la posibilidad que productores heterogéneos en sus escalas y tecnologías

productivas, con diferentes intereses y problemas, y netamente diferenciados en sus cosmovisiones e

idiosincrasias pueden cooperar entre sí para construir colectivamente un clúster productivo

que resulte más beneficioso que el hecho de permanecer aislados de la iniciativa?

¿Qué podemos aprender a partir de la modelización con SocLab de un caso cualitativo y su simulación

computacional?

1

2

Identificar actores

Metodología de modelización con SocLab

1

Identificar recursos 2

Identificar relaciones 3

Matriz asociando actores-relaciones

4

Interpretación del estado de cada

relación en términos del actor que la controla

7

Apuesta de los actores sobre cada relación

5

Definición del espacio de comportamiento

6

Funciones de efecto 8

Solidaridades 9

Los actores y sus relaciones

Matriz asociativa

Apuestas de los actores sobre las relaciones

Funciones de efecto

Modelización de las funciones de efecto

-10 +10

+10

-10

Estado de la relación

Eje de las abscisas (X)

Satisfacción del actor

Eje de las ordenadas (Y)

Mayor satisfacción

Menor satisfacción

Mayor disponibilidad del

recurso

Menor disponibilidad del

recurso Comportamiento

estratégico del actor que controla el recurso

Impacto o efecto

La función de efecto

“vincula” estados (X)

con niveles de satisfacción

(Y) ¿Cómo lo

hace?

Ejemplo: función de efecto ‘masa crítica’ para los productores

artesanales y los del alto valle

Para los artesanales Para los del Alto Valle

La situación más satisfactoria es un alto nivel de masa crítica. Su ausencia implica atomización y

pérdida de acción colectiva.

La situación más satisfactoria es un nivel medio de masa crítica.

Los extremos son negativos.

Interpretación teórica de los intervalos de estado de una relación

Intervalo Interpretación

[-9.0 ; -4.0] balcanización de la comarca: los productores están atomizados y no logran un mínimo aceptable de organización

[-4.0 ; 2.0] nivel de organización moderada: nivel bajo pero aceptable de coordinación de la acción colectiva para participar en el cluster.

[2.0 ; 7.0] alto nivel de organización colectiva

Aprendizajes emergentes de la simulación

Poder y capacidad de acción (los dos conceptos centrales de SocLab)

SAC Capacidad de Acción

Poder

El poder expresa el grado en que un actor contribuye a la capacidad de acción de otros

actores.

La capacidad de acción expresa la posibilidad de un actor de acceder al conjunto de recursos que

necesita para alcanzar sus objetivos

Cálculo del valor de la capacidad de acción (CA)

𝒄𝒂𝒑𝒂𝒄𝒊𝒅𝒂𝒅 𝒅𝒆 𝒂𝒄𝒄𝒊ó𝒏 𝒂, 𝒆 = 𝒂𝒑𝒖𝒆𝒔𝒕𝒂 𝒂, 𝒓 ∗ 𝒆𝒇𝒆𝒄𝒕𝒐𝒓 𝒂, 𝒆𝒓𝒓∈𝑹

= 𝒊𝒎𝒑𝒂𝒄𝒕𝒐 (𝒂, 𝒓, 𝒆)

𝒓∈𝑹

La CA es igual a la sumatoria, para todas las relaciones de las cuales depende un actor, del producto de las

apuestas (importancia que atribuye a las relaciones) y su impacto (el efecto o la consecuencia del estado de la

relación que fue fijado por el actor que la controla y que resulta de aplicar una función de efecto).

Cálculo del valor del poder

Puesto que todo actor controla al menos una relación, él contribuye a la capacidad de acción de los actores que

dependen de tales relaciones

𝒑𝒐𝒅𝒆𝒓 𝒂, 𝒆 = 𝒂𝒑𝒖𝒆𝒔𝒕𝒂 𝒃, 𝒓 ∗ 𝒆𝒇𝒆𝒄𝒕𝒐𝒓(𝒃, 𝒆𝒓)

𝒃∈𝑨,𝒃≠𝒂𝒓∈𝑹,𝒂 𝒄𝒐𝒏𝒕𝒓𝒐𝒍𝒔 𝒓

𝒑𝒐𝒅𝒆𝒓 𝒂, 𝒆 = 𝒊𝒎𝒑𝒂𝒄𝒕𝒐 (𝒃, 𝒓, 𝒆)

𝒃∈𝑨,𝒃≠𝒂𝒓∈𝑹,𝒂 𝒄𝒐𝒏𝒕𝒓𝒐𝒍𝒔 𝒓

El poder de un actor a sobre un actor b, es la suma del producto de las apuestas de b por el efecto de las

relaciones controladas por a

El caso del Clúster Norpatagónico de Frutas Finas

Satisfacción Máxima Global

Satisfacción c. simulación converge

Coordinador del Clúster 56,5 42,77

Ministerio 50,9 59,14

Productores Alto Valle de Neuquén

23,8 4,11

Productores Dinámicos Comarca

52,1 40,16

Productores Artesanales Comarca

44,9 50,79

Total 228,2 196,97

5 actores, 8 recursos

100 simulaciones de 20.000 pasos

El caso del Clúster Norpatagónico de Frutas Finas (Análisis del poder)

Coordinador del Clúster Ministerio Productores

Alto Valle Productores Dinámicos Comarca

Productores Artesanales Comarca

Poder 76.3 93.0 29.5 18.9 15.5

Poder absoluto 76.3 117.0 34.5 18.9 48.2

Poder cooperativo 76.3 105.0 32.0 18.9 31.8

Poder cooperativo: toma en cuenta sólo las

capacidades de acción positivas

Poder absoluto: toma en cuenta los valores

absolutos |ABS| (sin + o -)

El caso del Clúster Norpatagónico de Frutas Finas (Análisis del poder)

Simulación social aplicada al análisis de viabilidad de políticas públicas

Muchas Gracias

Leonardo G. Rodríguez Zoya

leonardo.rzoya@gmail.com

2019

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Rodríguez Zoya, Leonardo Gabriel (2019), Simulación social aplicada al análisis de viabilidad de políticas públicas, Buenos Aires: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas.

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