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Anxo Sánchez, Coordinador
Bridging the gap: from
Individual Behavior
to the Socio-tEchnical MaN
IBSEN: Innovación basada en el
comportamiento humano
Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos (GISC), Departamento de Matemáticas &
Institute UC3M-BS of Financial Big Data (IfiBiD), Universidad Carlos III de Madrid
Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI), Universidad de Zaragoza
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Porque estudiándolas podemos
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Epicuro (341 AC - 270 AC)
“Carta a Heródoto”
Hace 2 400 años
Adolphe Quetelet
(1796-1874)
Astrónomo,
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Contexto: Adam Smith (1723-1790), David Ricardo (1772-1823), Thomas Malthus (1766-1834)
Hace 200 años
Quetelet estaba convencido de la enorme complejidad
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sociales. Estas ideas causaron no poca controversia con
otros científicos, ya que parecían contradecir el concepto
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sociale, publicado en 1835. En él, esboza el proyecto de
una física social y describe su concepto de “hombre
promedio" (l'homme moyen) caracterizado por los valores
medios de las variables medidas, que siguen una
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Hace 200 años
Hoy
Física y ciencias sociales
Para ser más provocativo — ¿quizá incluso
arrogante?— creo que los físicos se quedan
confundidos a menudo cuando observan la
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simulaciones a gran escala como un posible
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qué.
Los neurocientíficos no intentan encajar sus
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representativo, porque esto realmente
eliminaría los feedbacks no lineales y la
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Proyecto Ibsen Horizon2020

  • 1. Anxo Sánchez, Coordinador Bridging the gap: from Individual Behavior to the Socio-tEchnical MaN IBSEN: Innovación basada en el comportamiento humano Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos (GISC), Departamento de Matemáticas & Institute UC3M-BS of Financial Big Data (IfiBiD), Universidad Carlos III de Madrid Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI), Universidad de Zaragoza
  • 2. Motivación Ha habido muchos intentos de simular escenarios sociales reales: sistemas económicos y financieros, smart cities, la formación y evolución de movimientos sociales, el funcionamiento de grandes organizaciones…
  • 3. 1º tras el corte en FET Flagships Motivación
  • 5. Para ello, necesitamos conocer el comportamiento humano y la toma de decisiones, así como la interacción entre personas, de manera realista Muchas de esas interacciones no son cara a cara sino virtuales/digitales, y no ocurren en grupos pequeños sino a gran escala y entre gente cultural y geográficamente diversa Motivación
  • 6. Debemos sostener que llegar al conocimiento preciso de la causa de las cosas de más importancia es la materia de la ciencia natural, y que la felicidad depende de ello. Epicuro (341 AC - 270 AC) “Carta a Heródoto” Hace 2 400 años
  • 7. Porque estudiándolas podemos trazar correctamente su causa y eliminar la fuente de alteración y terror, dando cuenta de los fenómenos celestiales y de todas las otras cosas que de cuando en cuando caen sobre nosotros y causan alarma extrema al resto de la humanidad. Epicuro (341 AC - 270 AC) “Carta a Heródoto” Hace 2 400 años
  • 8. Adolphe Quetelet (1796-1874) Astrónomo, matemático, estadístico y sociólogo Contexto: Adam Smith (1723-1790), David Ricardo (1772-1823), Thomas Malthus (1766-1834) Hace 200 años
  • 9. Quetelet estaba convencido de la enorme complejidad de los fenómenos sociales, y de las muchas variables que había que medir. Su meta era entender las leyes estadísticas que subyacen a fenómenos como tasas de criminalidad, de matrimonio o de suicidio. Quería explicar los valores de estas variables en función de otros factores sociales. Estas ideas causaron no poca controversia con otros científicos, ya que parecían contradecir el concepto de libre albedrío. Su libro más influyente fue Sur l'homme et le développement de ses facultés, ou Essai de physique sociale, publicado en 1835. En él, esboza el proyecto de una física social y describe su concepto de “hombre promedio" (l'homme moyen) caracterizado por los valores medios de las variables medidas, que siguen una distribución normal. Hace 200 años
  • 10. Hoy
  • 11. Física y ciencias sociales Para ser más provocativo — ¿quizá incluso arrogante?— creo que los físicos se quedan confundidos a menudo cuando observan la economía y ven de qué manera se construyen teorías en ella. Significativamente, es una experiencia que NO tienen cuando se fijan en otros campos. Los neurocientíficos investigan el cerebro estudiando las interacciones entre enormes números de neuronas, neurotransmisores y demás. Recientemente han comenzado a hacer simulaciones a gran escala como un posible medio de progresar, y es fácil entender por qué.
  • 12. Los neurocientíficos no intentan encajar sus teorías en una forma en la que la inteligencia merge de las interacciones entre una neurona representativa y un neurotransmisor representativo, porque esto realmente eliminaría los feedbacks no lineales y la complejidad sistémica de la red que su objeto central de estudio. Lo mismo se puede decir de, digamos, la ecología o la meteorología, en las que los científicos tratan de encontrar maneras de entender la complejidad tal cual es. Para un físico, la economía resulta muy rara en este sentido. Física y ciencias sociales
  • 14. Larry Blume Steven Durlauf Las interacciones como clave
  • 15. Los físicos estudian fenómenos colectivos que emergen de las interacciones de los individuos como unidades elementales de los sistemas complejos socio-tecnológicos
  • 17. IBSEN abrirá camino desarrollando la capacidad de investigar cuestiones sobre comportamiento humano en grupos estructurados grandes (1000+ personas) usando experimentos controlados Objetivo principal
  • 26. Situaciones en las que un individuo depende por completo de las acciones de su oponente y la que ambos saben esto y tienen la capacidad de usar este conocimiento en su beneficio. Interacción estratégica
  • 27. Interacciones estratégicas / optimización local Las interacciones como clave
  • 28. Interacciones estratégicas / optimización local Las interacciones como clave
  • 29. Cooperación Un paradigma importante de interacción estratégica DC C D 1 S 0T • 2 jugadores • 2 acciones: Cooperar o “Defectar” T > 1 : tentación S < 0 : riesgo
  • 31. Nowak & May, Nature 359, 826 (1992) Cooperación en redes C
  • 32. Experimentos 1229 sujetos (625, retículo; 604, heterogéneo) Estudiantes de 2º de bachillerato 44% varones, 56% mujeres 42 institutos de Aragón 10 000 €, 20 de diciembre de 2011 Mayor tamaño hasta hoy Gracia-Lázaro et al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 109, 12922 (2012)
  • 33. Experimentos Las redes estáticas no promueven la cooperación
  • 35. Cooperación condicional Cooperamos más cuánto más cooperan con nosotros Cooperamos más si cooperamos la vez anterior Nos fijamos en las acciones, no en las ganancias de los otros
  • 39. Pero… En coordinación, pasa lo contrario cuando hay identidades, la red impuesta ayuda al consenso y la dinámica lo impide
  • 40. Reputación Estimamos la reputación con la última acción y un promedio de las anteriores No intentamos ser perfectos, y sabemos mentir muy bien
  • 42. 0 1 2 3 4 5 true cooperation index participantsproportion 0.00.10.20.30.40.5 reliable players cheater players (a) 0 1 2 3 4 5 observable cooperation index participantsproportion 0.00.10.20.30.40.5 reliable players cheater players (b) Reputación incierta
  • 43. Modelo basado en agentes Decisión de cooperar o no
  • 44. Modelo basado en agentes Decisión de aceptar enlace o no
  • 45. Modelo basado en agentes Decisión de aceptar enlace o no
  • 46. Modelo basado en agentes Decisión de aceptar enlace o no
  • 50. IBSEN abrirá camino desarrollando la capacidad de investigar cuestiones sobre comportamiento humano en grupos estructurados grandes (1000+ personas) usando experimentos controlados Objetivo principal
  • 51. Un nuevo marco para experimentos con grandes grupos que incluirá el protocolo experimental, el software y herramientas de análisis
 Preguntas específicas sobre fenomenología socioeconómica que cambia en el paso de sistemas pequeños a grandes
 Construir y evaluar modelos de interacción humana basados en las reglas de comportamiento observadas Pasos
  • 52. Amazon Mechanical Turk Dudas sobre la validez Grupos pequeños
 Facebook / experimentos en redes Graves dudas éticas Falta de control sobre los sujetos
 Big Data Muchos resultados espurios Problema de la última milla Alternativas
  • 53. Siguiendo los pasos de IBSEN, se avanzará hacia un simulador de comportamiento humano, con variabilidad relacionada con especialidades culturales y otras especificaciones Esta tecnología servirá de bases para simulaciones económicas y socio-tecnológicas que cambiarán radicalmente muchos campos, desde la robótica a la economía, y tendrán impactos disruptivos en la sociedad Objetivo a largo plazo
  • 54. Física/Matemática (de sistemas complejos): clave para estudiar modelos teóricos de asuntos sociales, y para su análisis
 Informática: interfaces para experimentos a gran escala, extracción y análisis de datos de redes sociales y otras fuentes, procesado de datos experimentales y modelos de comportamiento
 Economía: marco de muchos de nuestros experimentos, por diseño y por interpretación de resultados
 Sociología: fundamentos de análisis social
 Psicología social: aproximación empírica a los pensamientos de las personas, y comportamiento más allá del agente racional (homo economicus) Interdisciplinar
  • 55. Impacto Nueva tecnología Similar a las encuestas, marketing, gestión de organizaciones…
 Impacto en investigación Cambio de paradigma Nuevos desafíos teóricos Modelado y predicción
 Aplicaciones Prospectiva tecnológica y decisión Servicios y productos mejorados Gestión de organizaciones
  • 56. @anxosan Equipo Universidad Carlos III de Madrid (complejidad, economía experimental) Universidad de Zaragoza (complejidad, computación, experimentos a gran escala) University of Oxford (psicología evolutiva, estructura social) University of Cambridge (microeconomía, sobre todo de redes) Universiteit van Amsterdam (macroeconomía, dinámica de mercados) Aalto-yliopisto (big data social [p.ej., teléfonos], modelos de opinión) Universitat de València (mejor laboratorio experimental del mundo, expertos en reclutamiento)
  • 57. @anxosan Líneas de trabajo WP1: Experimental setup WP2: Case studies WP3: Models WP4: Coordination and dissemination Sep 2015 Sep 2018Sep 2016 Sep 2017
  • 58. @anxosan Protocolos testados Experimento estándar Laboratorios conectados Acceso desde dispositivos personales Grupo grande en decisiones diarias
 Software oTree 15 000+ sujetos para experimentos A mitad de proyecto
  • 60. Burbujas en mercados (hecho) Desigualdad y acción colectiva (hecho) Jerarquía en niveles (hecho) Bienes públicos de 1000 personas (a punto) Identidad y coordinación (hecho) Comercio en redes (a punto) Difusión de información y opiniones (a punto) La “ley de los pocos” (a punto) Desarrollo de redes sociales naturales (a punto) A mitad de proyecto
  • 61. @anxosan Destacado en el report sobre H2020
  • 62. @anxosan Destacado en el report sobre H2020
  • 63. @anxosan Expectativas sobre precios en un mercado a gran escala (C.H. Hommes, A. Kopányi-Peuker, 
 J. Sonnemans, UvA) Experimentos con 100 individuos por mercado acoplando los laboratorios de Amsterdam y València (50+50=100 sujetos) + Burbujas en mercados
  • 67. “Fenotipos”: clasificación agnóstica Envidioso Pesimista Sin identificar Optimista Confiado
  • 68. Jocs X La Salut Mental Dia Mundial de la Salut Mental. Seu Vella de Lleida, 8 d’octubre 2016 Aplicación: Jocs x la Salut Mental
  • 70. IBSEN ESP Universidad Carlos III de Madrid Universidad de Zaragoza Universitat de València