Download full text
(1.466Mb)
Citation Suggestion
Please use the following Persistent Identifier (PID) to cite this document:
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-58805-1
Exports for your reference manager
Modelos basados en agentes: aportes epistemológicos y teóricos para la investigación social
Agent-based models: epistemological and theoretical contributions to social research
[journal article]
Abstract Los modelos basados en agentes (MBA) constituyen una nueva generación de métodos computacionales que permiten modelar la estructura de un sistema complejo y simular su evolución dinámica a lo largo del tiempo. El uso de los mba constituye una tendencia metodológica en expansión en las ciencias socia... view more
Los modelos basados en agentes (MBA) constituyen una nueva generación de métodos computacionales que permiten modelar la estructura de un sistema complejo y simular su evolución dinámica a lo largo del tiempo. El uso de los mba constituye una tendencia metodológica en expansión en las ciencias sociales contemporáneas; sin embargo, continúan siendo poco conocidos y enseñados en el campo sociológico, de modo que constituyen una alternativa metodológica minoritaria entre los investigadores sociales. El propósito de este trabajo es introducir a los científicos sociales en las ideas centrales de los modelos basados en agentes a partir de su articulación con ciertos problemas teóricos y metodológicos cruciales de las ciencias sociales. La primera sección problematiza la relación entre los modelos basados en agentes y los sistemas complejos en una perspectiva epistemológica crítica. Posteriormente, se analizan los aportes de los mba a la investigación social, y en la tercera sección se evalúa críticamente su aplicación en el marco de una disciplina particular: la ciencia política. Finalmente, se desarrolla un ejemplo práctico de una simulación basada en agentes a partir del trabajo clásico de Thomas Schelling sobre segregación racial.... view less
Agent-based models (abm) constitute a new generation of computer based methods that
allow the modeling of the structure of a complex system and simulation of its dynamic
evolution over time. The use of abm constitutes a methodological tendency expanding in
contemporary social sciences; however, t... view more
Agent-based models (abm) constitute a new generation of computer based methods that
allow the modeling of the structure of a complex system and simulation of its dynamic
evolution over time. The use of abm constitutes a methodological tendency expanding in
contemporary social sciences; however, these models remain quite unknown and not frequently taught in the field of sociology. They therefore represent a minor methodological
alternative among social researchers. The purpose of this work is to introduce social
scientists to the main ideas of the agent-based models as they are articulated with certain
theoretical and methodological problems of the social sciences. The first section puts into
question the relationship between agent-based models and complex systems in a critical
epistemological perspective. Subsequently, the contributions of abm to social research are
analyzed, and in the third section, their application in the framework of a specific discipline,
political science, is assessed. Finally, a practical example of a simulation based on agents from the classic work of Thomas Schelling about racial segregation is developed.... view less
Classification
Basic Research, General Concepts and History of Political Science
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Free Keywords
agent-based model; complex systems; social simulation; social complexity; epistemology; computational sociology
Document language
Spanish
Publication Year
2015
Page/Pages
p. 227-261
Journal
Revista Mexicana de Ciencias Políticas y Sociales, 60 (2015) 225
DOI
https://doi.org/10.1016/S0185-1918(15)30025-8
ISSN
2448-492X
Status
Published Version; peer reviewed
Licence
Creative Commons - Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0