¿ Puedes y Quieres colaborar?

Desde hace un año y en mi tiempo libre, desarrollo «algo que podría llegar a ser un prototipo»; pero estoy cansado; además me entran dudas de poder controlar y mantener la coherencia hasta lograr un proto presentable

Transcribo una frase atribuida a Dijkstra : «Creo firmemente que el potencial impacto de la computadora en las matemáticas en general será tan profundo en el siglo por venir como lo ha sido la influencia de la física en el análisis en el siglo pasado»

Personalmente, pienso que ese impacto que previó para las matemáticas en general, puede extenderse a otros campos y entre ellos, espero y deseo, el del diseño de organizaciones que integran a seres humanos

De eso va este intento de hacer algo que pueda llamarse prototipo en el tema referenciado

¿Puedes y quieres colaborar?

En este entorno soft/hard trabajo:

• Python 3.9.12 (main, Apr 4 2022, 05:22:27) — Spyder IDE 5.1.5
• –MySQL Workbench 8.0. –Windows-10-10.0.19045-SP0
• 4 logical CPU cores, Intel64 Family 6 Model 58 Stepping 9, GenuineIntel

Se importan:

• gc , matplotlib.pyplot, mysql.connector, numpy, os, pandas,
  ph_pantallasES, random, collections, open,  log,  Shapiro, gamma,
   sinfo, tkinter , webbrowser

El código generado responde a la siguiente descripción general:

Existe un objeto denominado punto humano -ph() en adelante-  que tiene unos atributos; entre ellos: intencionalidad y un determinado status económico.

Cada ph() tiene un proceso de gestación y un nacimiento; la gestación se efectúa por la unión de la mitad de arquetipos del ph() masculino y la otra mitad del femenino (no existe un procedimiento de relación humana de “enamoramiento”: se utiliza el orden de “lista” utilizando el id o Dni que se les asigna)

Los seres humanos pueden morir en cualquier edad, pero su probabilidad de hacerlo es diferente. A medida que la sociedad se desarrolla, la esperanza de vida aumenta. Por otra parte, existen acontecimientos (pandemias, crisis económicas…) que inciden en las condiciones de parte de la población (pueden causar la muerte súbita, la pérdida del trabajo, el impacto en los activos del ph() considerado). Cuando un ph() muere, lo que tiene en su estructura de datos desaparece (no así lo que está “notarizado” en MySQL)

Según su edad, cada ph() puede elegir entre 31 actividades y cada una de ellas tiene siete aspectos. Algunas actividades se asignan obligatoriamente (comer, descansar, cuidar la salud…) y son precisas en cualquier edad. Otras actividades son obligatorias a edad determinada (por ej estudiar, aprender un oficio…). Aún puede haber otro grupo de actividades, que podríamos agrupar en lúdicas (deporte, asociaciones recreativas…), actividades que procuran organizar al colectivo (militancia en ONG, partidos políticos…). Existe una actividad muy peculiar: el trabajo. Más adelante pormenorizo mínimamente dichas actividades que operan SIN implementar el mercado

A pesar que podemos partir de muchas intencionalidades, contemplo tres abstracciones de las mismas: Reforzar el proceso de decisión en marcha en el ph(); Búsqueda de nuevas actividades pues no tiene un rendimiento o comportamiento satisfactorio; Acabemos que son decisiones tajantes y extremas que llevan al “lado oscuro”, al “fanatismo” o al “abandono”

Decisiones como formar una pareja, tener una familia, comprar casa…tienen un tratamiento algo especial; sin duda algunas de ellas (familia, empresa…) necesita tener un reflejo en la estructura de objetos

Cada ph() evoluciona anualmente, es decir, puede cambiar alguna actividad; le puede haber surgido un trabajo mejor y tener más ingresos, puede ser que, en alguna de sus actividades haya logrado el grado máximo  y entonces pasa a ser un trabajo y a tener ingresos elevados (caso de algunos deportistas, artistas, políticos…)

No están implementadas las “relaciones” entre los ph() (comprar ropa, comida, ir de excursión, estudiar en la Universidad…) o la actuación de los que toman el “lado oscuro” sobre los demás (que puede dar lugar a malversación, robos, asesinatos…)

En este cuadro, cuando finaliza el periodo de evolución de la sociedad se pueden calcular los índices de Gini y el IDH; pueden obtenerse histogramas con los ingresos anuales y otras graficas. Mientras que Gini se calcula con datos generados por la aplicación, el cálculo del IDH toma los datos de escolarización que introduce el usuario

Aunque el objetivo es que el estado de la sociedad salga del propio desarrollo, aún se utiliza alguna ecuación para modelar; es obvio que hay que implementar mínimamente la acción de empresas para obtener el PIB (en caso contrario deberá asignarse por el usuario un valor inicial y una tasa de crecimiento anual)

La sociedad se considera extinguida cuando no hay alguna persona viva. Por supuesto se puede recuperar y tratar toda la información anual almacenada en la base de datos.

Cada una de las 31 actividades tiene un impacto económico: 30 de ellas generan gastos que se contabilizan anualmente y solo una -el trabajo- genera ingresos;

La Organización puede dotar a los ph() de una Renta Básica que se determina como un porcentaje del PIB y que reciben( o no) todos, desde que nacen hasta que mueren; además, cada ph() recibe otras compensaciones de la Organización correspondiente a los servicios de educación, sanidad y dependencia

Podemos partir de que existen tres grandes conjuntos: ph(), empresas y Organización; entre ellos se establecen relaciones económicas (comprar, impuestos, RBU…..). Todo ello de forma muy elemental

¿Y por qué?. Quizás te convenza la charla que mantuvimos el ChatGPT y un servidor acerca de la inducción, deducción y- atención- la abducción (que es el tema central)

El “Modelo de lenguaje” y yo

Mantuve una “charla” con ChatGPT que reproduzco pues, además de divertida es interesante, pienso que está balanceada adecuadamente y que pinta un cuadro equilibrado. Allá va:

Opino que el lenguaje natural tiene deficiencias importantes que debilitan su utilidad para hacer Ciencia por la sencilla razón de que puede utilizarse para falsear la realidad y puede carecer de precisión pues una palabra `puede tener varios significados (aún en el mismo idioma). Por eso intente tratar temas sociológicos desde el punto de vista de los modelos de ecuaciones estructurales. ¿Conoces acerca de los modelos de ecuaciones estructurales ( MES)  o Structural equation modeling (SEM)?

ChatGPT

Sí, estoy familiarizado con los modelos de ecuaciones estructurales (MES) o Structural Equation Modeling (SEM) en inglés. Los modelos de ecuaciones estructurales son un enfoque estadístico y de modelado utilizado en diversas disciplinas, incluida la sociología, para analizar relaciones causales complejas entre variables observadas y no observadas.

Los MES/SEM permiten examinar relaciones entre variables mediante la especificación de un modelo teórico que establece hipótesis sobre las relaciones entre las variables. Estos modelos pueden incluir variables latentes (no observadas), que representan constructos teóricos, y variables observadas que se miden directamente. Los MES/SEM utilizan técnicas estadísticas para estimar los parámetros del modelo y evaluar la adecuación del modelo a los datos observados.

Con los modelos de ecuaciones estructurales, es posible examinar tanto relaciones directas como indirectas entre variables, así como mediar o moderar efectos. También permiten evaluar la bondad de ajuste del modelo a los datos y realizar análisis de sensibilidad y robustez.

Los modelos de ecuaciones estructurales son útiles para abordar preguntas de investigación complejas y pueden ser una herramienta poderosa para explorar relaciones causales y mecanismos subyacentes en fenómenos sociológicos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la elección del modelo y la interpretación de los resultados requieren un conocimiento sólido tanto del método como del contexto teórico y sustantivo del problema de investigación.

Si tienes preguntas específicas sobre modelos de ecuaciones estructurales o su aplicación en la sociología, estaré encantado de ayudarte en la medida de mis conocimientos.

¿Tienes referencias sobre este texto: Análisis de los factores y políticas comunitarias que favorecen el diseño y ejecución de la planificación estratégica de grandes ciudades y áreas metropolitanas, basándose en las experiencias de Barcelona, Bilbao y Valencia?

ChatGPT

Lamentablemente, como modelo de lenguaje de inteligencia artificial, no tengo acceso directo a referencias o citas específicas. Sin embargo, puedo ofrecerte una orientación general sobre cómo abordar el análisis de los factores y políticas comunitarias que favorecen el diseño y la ejecución de la planificación estratégica en grandes ciudades y áreas metropolitanas, basándote en las experiencias de Barcelona, Bilbao y Valencia.

Búsqueda bibliográfica: Puedes realizar una búsqueda en bases de datos académicas y bibliotecas en línea utilizando términos clave como «planificación estratégica», «grandes ciudades», «áreas metropolitanas», «factores comunitarios», «políticas comunitarias», «Barcelona», «Bilbao», «Valencia», etc. Esto te ayudará a encontrar artículos académicos, libros y estudios relevantes sobre el tema.

Revisión de literatura existente: Examina los estudios previos que se hayan realizado sobre la planificación estratégica en Barcelona, Bilbao y Valencia. Busca investigaciones que analicen los factores y políticas comunitarias que han influido en el diseño y ejecución de la planificación estratégica en estas ciudades. Esto te permitirá comprender mejor el contexto y las experiencias específicas de cada ciudad.

Informes y documentos oficiales: Revisa informes y documentos gubernamentales, así como documentos de planificación urbana y metropolitana, emitidos por las autoridades locales o regionales de Barcelona, Bilbao y Valencia. Estos documentos a menudo contienen información sobre las políticas y estrategias implementadas en relación con la planificación estratégica en estas áreas.

Estudios comparativos: Busca estudios comparativos que examinen las experiencias de Barcelona, Bilbao y Valencia en términos de planificación estratégica y políticas comunitarias. Estos estudios pueden ofrecer análisis comparativos entre las ciudades y resaltar las similitudes y diferencias en los enfoques y resultados.

Es importante recordar que el acceso a la literatura académica y los documentos específicos dependerá de tu disponibilidad y de los recursos a los que puedas acceder. Te recomendaría consultar bibliotecas, instituciones académicas y bases de datos especializadas para obtener una visión más completa y actualizada sobre el tema que estás investigando.

En esa tesis se utilizan ecuaciones estructurales para intentar determinar de que variables cuantificables depende el éxito de un proceso de planificación estratégica. ¿Conoces el path analisys?

ChatGPT

Sí, estoy familiarizado con el análisis de senderos (path analysis) en el contexto de los modelos de ecuaciones estructurales. El análisis de senderos es una técnica utilizada para examinar las relaciones directas e indirectas entre variables en un modelo teórico.

En el análisis de senderos, se especifica un modelo hipotético que representa las relaciones causales entre variables. Luego, se utilizan técnicas estadísticas para estimar los coeficientes de regresión y las interrelaciones entre las variables, y se evalúa la significancia estadística de estas relaciones. El análisis de senderos permite determinar la fuerza y dirección de las asociaciones entre las variables, y también puede ayudar a identificar los caminos causales indirectos mediante los cuales una variable afecta a otra.

En el contexto de la planificación estratégica, el análisis de senderos puede ser utilizado para identificar las variables cuantificables que influyen en el éxito de un proceso de planificación estratégica. Por ejemplo, se podría modelar la relación entre variables como la participación comunitaria, los recursos financieros disponibles, la calidad de la implementación de las políticas, la coordinación entre actores relevantes, y el logro de los objetivos estratégicos.

El análisis de senderos puede ser realizado utilizando software estadístico especializado en modelos de ecuaciones estructurales, como AMOS, LISREL o Mplus. Estas herramientas proporcionan funciones para especificar y estimar los modelos de senderos, y también generan resultados y estadísticas que permiten evaluar la bondad de ajuste del modelo.

Espero que esta explicación te haya sido útil. Si tienes más preguntas sobre el análisis de senderos o cualquier otro tema relacionado, estaré encantado de ayudarte.

Actualmente estoy intentando otra vía. Supongamos que alguien construye un modelo computacional que simula una sociedad. Esto lo han intentado varias personas utilizando técnicas diferentes. Por ejemplo, Jay W Forrester utilizando sistemas dinámicos. Pero puede haber otros enfoques, por ejemplo, que incluyan redes de Petri (que pueden relacionarse con los diagramas de Forrester). Y puede haber más enfoques, por ejemplo, modelizar utilizando mínimamente el razonamiento deductivo, estableciendo unas reglas de comportamiento, haciendo evolucionar a la sociedad y razonando abductivamente, establecer hipótesis verosímiles. ¿Qué opina de la abducción?

ChatGPT

La abducción es un tipo de razonamiento lógico que consiste en la inferencia de la mejor explicación o hipótesis más plausible para un conjunto de observaciones o datos. A diferencia del razonamiento deductivo, que busca extraer conclusiones necesarias y válidas de premisas, la abducción se centra en encontrar explicaciones posibles o verosímiles que se ajusten a los hechos observados.

En el contexto de la modelización y simulación de sociedades, la abducción puede ser una herramienta útil para generar hipótesis y explicaciones sobre el comportamiento de la sociedad. Al establecer reglas de comportamiento en un modelo y hacerlo evolucionar, es posible observar los resultados y buscar las mejores explicaciones para los fenómenos observados.

La abducción puede ayudar a identificar patrones emergentes, relaciones causales y mecanismos subyacentes en el sistema modelado. Puede permitir descubrir regularidades y fenómenos complejos que no son evidentes a simple vista. Al combinar la abducción con otros enfoques de modelado, como sistemas dinámicos o redes de Petri, es posible desarrollar modelos más completos y realistas de la sociedad.

Es importante tener en cuenta que la abducción implica la generación de hipótesis plausibles pero no necesariamente verificadas o comprobadas. Las hipótesis abductivas pueden ser sometidas a pruebas y evaluadas utilizando métodos empíricos y datos observacionales para determinar su validez y utilidad.

En resumen, la abducción puede ser una herramienta valiosa en la modelización de sociedades al permitir la generación de hipótesis explicativas y plausibles sobre su comportamiento. Sin embargo, es importante combinarla con otros enfoques y métodos de validación para obtener una comprensión más completa y precisa de los fenómenos sociales.