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In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.

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.

This paper introduces principal-agent theory and its recent application in science and technology studies. First, the text describes the theory itself and its developments in economics and political science. The paper examines the way these disciplines have used it to explain research related issues. Then, it presents specific applications of the theory to science and technology studies. The paper suggests that the Principal-Agent Theory is related to classical theories of the discipline, of which it is sometimes merely a formalization. It proposes, finally, that the theory weaknesses are due to its misuse and its limited development rather than to its real potential, judging by its successful application in other social sciences. ; Este trabajo presenta la Teoría de Principal-Agente y la forma en que se ha establecido en los últimos años en los estudios de ciencia y tecnología. Para ello describe, primero, la propia teoría y la forma en que la han desarrollado la economía y la ciencia política. El trabajo revisa el modo en que estas disciplinas la han utilizado para explicar problemas relacionados con ciencia y tecnología o que los tocan lateralmente. Después se ocupa de las aplicaciones concretas en los llamados estudios de ciencia y tecnología. El artículo propone que la teoría se relaciona con las teorías clásicas de la disciplina, de las que a veces es sólo una formalización. Como propone, por fin, que las debilidades de la teoría se deben antes a su mal uso y a su escaso desarrollo que a sus posibilidades reales, a juzgar por su éxito en otras ciencias sociales.

This paper presents an approach to the creation of an agent-based system for the assessment of environmental impact upon human health. As indicators of the environmental impact water pollution, indexes of traffic and industrial activity, wastes and solar radiation are assumed. And as human health indicator morbidity is taken. All the data comprise multiple heterogeneous data repositories. The system is logically and functionally divided into three layers, solving the tasks of information fusion, pattern discovery and decision support making, respectively. The outcomes of the system design phase under Prometheus methodology and the complete characteristics of the agents forming the proposal are discussed. The discovered patterns are used as a foundation for real-time decision making, which is of great importance for adequate and effective management by responsible governmental authorities.

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. ; 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. ; Fil: Rodriguez Zoya, Leonardo Gabriel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales. Instituto de Investigaciones "Gino Germani"; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina ; Fil: Roggero, Pascal. Université de Toulouse 1 Capitole; Francia

Desde el brote del nuevo coronavirus (COVID-19) el 31 de diciembre de 2019 en China se extendió rápidamente a más de 200 países de todo el mundo. Los gobiernos de los países afectados han tomado medidas como el distanciamiento social para disminuir la tasa de propagación de COVID-19. Como una forma de evaluar la efectividad de tales acciones, diseñamos un modelo de microsimulación basado en agentes que permite representar la propagación de COVID-19 en Medellín, Colombia. En consecuencia, reproducimos el número de casos y muertes causadas por COVID-19 de acuerdo con los datos reales de Medellín utilizando el modelo propuesto. Además, probamos nuestro modelo con dos escenarios: primero con acciones gubernamentales reales y segundo sin acciones gubernamentales en Medellín-Colombia. Los resultados de nuestro modelo muestran que las políticas de salud pública tempranas permiten aplanar la curva de la propagación de COVID-19 en contraste con el escenario sin restricciones. Como trabajo futuro, incluiremos más clústeres, por ejemplo, clústeres de ocio, clústeres de transporte, y la dinámica de los casos extranjeros de COVID-19 ; Since the outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) at December 31ths of 2019 in China it quickly spread to more than 200 countries around the word. Government on affected countries have taken actions such as social distancing in order to decrease the COVID-19 spreading rate. As a way to evaluate how effective are such actions, we design an agent-based microsimulation model that allows for representing the COVID-19 spreading in Medellín, Colombia. Accordingly, we reproduce the number of cases and deaths caused by the COVID-19 according to Medellín-real data by using the proposed model. Also, we test our model with two scenarios: first one with real government actions and second one without any government actions in Medellín-Colombia. Our model results show that early-public-health policies allows for flatting the curve of the COVID-19 spreading in contrast to the scenario without ...

The present work is an application of artificial intelligence, based on intelligent agents, to simulate the allocation, negotiation and redistribution of financial resources by Central Government to autonomous decentralized municipal governments. The goal is to develop a model based on intelligent agents using Netlogo, that allow the distribution of resources to autonomous decentralized municipal governments based on social variables such as deficit of housing, access to services and/or poverty by unsatisfied basic needs. ; El presente trabajo es una aplicación de la inteligencia artificial, basado en Agentes Inteligentes, para simular la asignación, negociación y redistribución de recursos económicos por parte del Estado Central hacia los Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales. El objetivo es desarrollar un modelo basado en Agentes Inteligentes utilizando Netlogo, que permita realizar la distribución de los recursos hacia los Gobiernos Autónomos Descentralizados Municipales sustentado en variables sociales tales como déficit de vivienda, acceso a servicios y/o pobreza por necesidades básicas insatisfechas.

Las intervenciones no farmacéuticas (NPI) son actualmente el único mecanismo que los gobiernos pueden usar para mitigar el impacto de la epidemia de COVID-19. De manera similar a la propagación real de la enfermedad, la dinámica de los patrones de contención que surgen de la aplicación de los NPI es compleja y depende de las interacciones entre las personas dentro de una región específica, así como de otros factores estocásticos asociados a condiciones demográficas, geográficas, políticas y económicas. Los modelos basados en agentes simulan reglas microscópicas de interacciones simultáneas de múltiples individuos dentro de una población en un intento de reproducir la dinámica compleja del efecto de las medidas de contención. De esta manera, es posible diseñar comportamientos individuales junto con escenarios de NPI, midiendo cómo se ve afectada la dinámica de la simulación y, por lo tanto, brindando información útil para realizar una evaluación rápida del potencial de las intervenciones combinadas, en las diferentes etapas de la epidemia. En este artículo describimos un modelo y una herramienta para experimentar con este tipo de análisis, considerando una serie de NPI ampliamente utilizadas, tales como distanciamiento físico, aislamiento de casos, cuarentena domiciliaria, encierro total, pruebas centinela, uso de tapabocas y una novedosa aplicación "zonal", que permite aplicar estas intervenciones gradualmente a localidades o zonas separadas. La elección de las intervenciones o combinaciones más adecuadas para un territorio particular, dependerá en última instancia de las condiciones socioeconómicas y de salubridad, así como de una validación a gran escala de la viabilidad de los escenarios identificados preliminarmente mediante la herramienta. ; Non-Pharmaceutical Interventions (NPI) are currently the only mechanism governments can use to mitigate the impact of the COVID-19 epidemic. Similarly, to the actual spread of the disease, the dynamics of the contention patterns emerging from the application of NPIs are complex and depend on interactions between people within a specific region as well as other stochastic factors associated to demographic, geographic, political and economical conditions. Agent-based models simulate microscopic rules of simultaneous interactions of multiple agents within a population in an attempt to reproduce the complex dynamics of the effect of the contention measures. In this way it is possible to design individual behaviors along with NPI scenarios, measuring how the simulation dynamics is affected and therefore, yielding rapid insights to perform a broad assessment of the potential of composite interventions at different stages of the epidemic. In this paper we describe a model and a tool to experiment with this kind of analysis, considering a number of widely-applied NPIs such as social distancing, case isolation, home quarantine, total lockdown, sentinel testing, mask wearing and a novel "zonal" enforcement requiring these interventions to be applied gradually to separated districts (zones). The choice of the most adequate interventions, or mixture of interventions, ultimately will depend on the socio-economic and health conditions of a particular territory and on further large-scale simulation and feasibility estimation of those scenarios yielding a potential mitigation impact, using the insights discovered with the simulation tool.

Non-Pharmaceutical Interventions (NPI) are currently the only mechanism governments can use to mitigate the impact of the COVID-19 epidemic. Similarly, to the actual spread of the disease, the dynamics of the contention patterns emerging from the application of NPIs are complex and depend on interactions between people within a specific region as well as other stochastic factors associated to demographic, geographic, political and economical conditions. Agent-based models simulate microscopic rules of simultaneous interactions of multiple agents within a population in an attempt to reproduce the complex dynamics of the effect of the contention measures. In this way it is possible to design individual behaviors along with NPI scenarios, measuring how the simulation dynamics is affected and therefore, yielding rapid insights to perform a broad assessment of the potential of composite interventions at different stages of the epidemic. In this paper we describe a model and a tool to experiment with this kind of analysis, considering a number of widely-applied NPIs such as social distancing, case isolation, home quarantine, total lockdown, sentinel testing, mask wearing and a novel "zonal" enforcement requiring these interventions to be applied gradually to separated districts (zones). The choice of the most adequate interventions, or mixture of interventions, ultimately will depend on the socio-economic and health conditions of a particular territory and on further large-scale simulation and feasibility estimation of those scenarios yielding a potential mitigation impact, using the insights discovered with the simulation tool. ; Las intervenciones no farmacéuticas (NPI) son actualmente el único mecanismo que los gobiernos pueden usar para mitigar el impacto de la epidemia de COVID-19. De manera similar a la propagación real de la enfermedad, la dinámica de los patrones de contención que surgen de la aplicación de los NPI es compleja y depende de las interacciones entre las personas dentro de una región específica, así como de otros factores estocásticos asociados a condiciones demográficas, geográficas, políticas y económicas. Los modelos basados en agentes simulan reglas microscópicas de interacciones simultáneas de múltiples individuos dentro de una población en un intento de reproducir la dinámica compleja del efecto de las medidas de contención. De esta manera, es posible diseñar comportamientos individuales junto con escenarios de NPI, midiendo cómo se ve afectada la dinámica de la simulación y, por lo tanto, brindando información útil para realizar una evaluación rápida del potencial de las intervenciones combinadas, en las diferentes etapas de la epidemia. En este artículo describimos un modelo y una herramienta para experimentar con este tipo de análisis, considerando una serie de NPI ampliamente utilizadas, tales como distanciamiento físico, aislamiento de casos, cuarentena domiciliaria, encierro total, pruebas centinela, uso de tapabocas y una novedosa aplicación "zonal", que permite aplicar estas intervenciones gradualmente a localidades o zonas separadas. La elección de las intervenciones o combinaciones más adecuadas para un territorio particular, dependerá en última instancia de las condiciones socioeconómicas y de salubridad, así como de una validación a gran escala de la viabilidad de los escenarios identificados preliminarmente mediante la herramienta.

This document is a study of the Colombian Pension System (CPS) regulated by Law 100 of 1993. Using an agent-based model (ABM), it analyzes the characteristics of agents in the CPS regarding their articulation to the labour market and population dynamics; they whom assume one of the roles in the pension system in order to achieve their pension. The odds for agents to adopt a regime are conditioned by the characteristics of the pension system and economical, social and political system variables which can change along with the evolution of the pension system, due to collective actions of agents and public policy decisions. ; Este artículo corresponde a un estudio del sistema pensional colombiano (SPC), reglamentado por la Ley 100 de 1993. Por medio de un Modelo Basado en Agentes (MBA), se analizan características propias de los agentes en el SPC con respecto a su articulación al mercado laboral y a la dinámica poblacional, quienes asumen uno de los roles en el sistema pensional en procura de lograr su pensión. Las probabilidades de los agentes de adoptar un régimen están condicionadas por las características del sistema pensional y por variables económicas, sociales y del sistema político; las variables pueden cambiar junto a la evolución del sistema pensional, debido a las acciones colectivas de los agentes y a las decisiones de política pública.

The use of agent-directed simulation in archaeology has a relatively long tradition. However, these simulations have been always oriented mainly to study spatial processes and resource management and systematically ignore an essential aspect of any society: the use of social and institutional norms as a mechanism to regulate the behaviour of the individuals. In this paper we propose a norm-centric simulation (in contrast to the traditional resource-centric simulation) where the normative system is both the core of the simulation and the subject of study. Ourfinal goal is to set the foundations of a rather general model of social behaviour in a hunter-fisher-gatherer (HFG) society without political institutions but with strict social norms. ; El uso de simulación de agentes dirigida en arqueología tiene, relativamente, una larga tradición. Sin embargo, estas simulaciones han estado orientadas, principalmente, a estudiar los procesos espaciales y la gestión de los recursos y sistemáticamente han hecho caso omiso de un aspecto esencial de toda sociedad: el uso de las normas sociales e institucionales como mecanismo para regular el comportamiento de los individuos. En este artículo se propone una norma centrada en la simulación (en contraste con la simulación tradicional centrada en los recursos) donde el sistema normativo es a la vez el núcleo de la simulación y el objeto de estudio. Nuestro objetivo final es establecer las bases de un modelo general del comportamiento social de una sociedad cazadora-pescadora-recolectora (CPR) sin instituciones políticas, pero con estrictas normas sociales.

The following work presents the results obtained after a Social Network Analysis applied to an innovation system, with the particularity that the system is generated starting from an Agent-Based Simulation model. The main objective of this work is to show that the combination of both methodologies (Social Network Analysis and Agent-Based Simulation) could be successful to obtain new findings and contributes to understanding how the innovation systems conform and behave. The simulation allows to observe how the system emerges and study its behaviors, it shows how the innovation capabilities of the agents condition their relationship and how these relationships determine their adaptation, specialization, their survival over time and the evolution of the network itself. Subsequently, the Social Network Analysis allows to understand the relational structure of the system and how it affects its behavior, the analysis is applied in four moments of time which are separated from each other by five periods, and in each of them different network indicators are analyzed, both at the nodal level and the structural level. The constructed analysis serves as a tool for understanding and guidance to governments for the formulation of policies associated with regional and national innovation systems. Finally, it is shown how, from virtual micro-worlds, important information can be extracted about the dynamics of the innovation systems, thus opening the possibility of answering questions of the type What would happen if .? ; El siguiente trabajo muestra los resultados obtenidos tras realizar un Análisis de Redes Sociales a un sistema de innovación, con la particularidad de que dicho sistema es generado a partir de un modelo de Simulación Basada en Agentes. El objetivo principal de este artículo es mostrar que la combinación de ambas metodologías (Análisis de Redes Sociales y Simulación Basada en Agentes) puede ser exitosa en la obtención de nuevos hallazgos y aportar a la comprensión de cómo se conforman y se comportan los sistemas de innovación. La simulación permite ver cómo emerge el sistema y estudiar sus comportamientos, allí se visualiza cómo las capacidades de innovación de los agentes condicionan su relacionamiento y cómo dichas relaciones determinan su adaptación, especialización, su supervivencia en el tiempo y la evolución de la red misma. Por otra parte, el Análisis de Redes Sociales permite entender la estructura relacional del sistema y cómo esta afecta su comportamiento, el análisis se aplica en cuatro momentos de tiempo distanciados entre sí por cinco periodos, y en cada uno de ellos se analizan diferentes indicadores, tanto de nivel nodal como de nivel estructural. El análisis construido sirve como herramienta de entendimiento y orientación a los gobiernos para la formulación de políticas asociadas a los sistemas regionales y nacionales de innovación. Finalmente, se muestra cómo a partir de micro-mundos virtuales puede extraerse información importante sobre las dinámicas de los sistemas de innovación, abriendo así la posibilidad de contestar preguntas del tipo ¿qué pasaría sí…?

El siguiente trabajo muestra los resultados obtenidos tras realizar un Análisis de Redes Sociales a un sistema de innovación, con la particularidad de que dicho sistema es generado a partir de un modelo de Simulación Basada en Agentes. El objetivo principal de este artículo es mostrar que la combinación de ambas metodologías (Análisis de Redes Sociales y Simulación Basada en Agentes) puede ser exitosa en la obtención de nuevos hallazgos y aportar a la comprensión de cómo se conforman y se comportan los sistemas de innovación. La simulación permite ver cómo emerge el sistema y estudiar sus comportamientos, allí se visualiza cómo las capacidades de innovación de los agentes condicionan su relacionamiento y cómo dichas relaciones determinan su adaptación, especialización, su supervivencia en el tiempo y la evolución de la red misma. Por otra parte, el Análisis de Redes Sociales permite entender la estructura relacional del sistema y cómo esta afecta su comportamiento, el análisis se aplica en cuatro momentos de tiempo distanciados entre sí por cinco periodos, y en cada uno de ellos se analizan diferentes indicadores, tanto de nivel nodal como de nivel estructural. El análisis construido sirve como herramienta de entendimiento y orientación a los gobiernos para la formulación de políticas asociadas a los sistemas regionales y nacionales de innovación. Finalmente, se muestra cómo a partir de micro-mundos virtuales puede extraerse información importante sobre las dinámicas de los sistemas de innovación, abriendo así la posibilidad de contestar preguntas del tipo ¿qué pasaría sí…? ; The following work presents the results obtained after a Social Network Analysis applied to an innovation system, with the particularity that the system is generated starting from an Agent-Based Simulation model. The main objective of this work is to show that the combination of both methodologies (Social Network Analysis and Agent-Based Simulation) could be successful to obtain new findings and contributes to understanding how the innovation systems conform and behave. The simulation allows to observe how the system emerges and study its behaviors, it shows how the innovation capabilities of the agents condition their relationship and how these relationships determine their adaptation, specialization, their survival over time and the evolution of the network itself. Subsequently, the Social Network Analysis allows to understand the relational structure of the system and how it affects its behavior, the analysis is applied in four moments of time which are separated from each other by five periods, and in each of them different network indicators are analyzed, both at the nodal level and the structural level. The constructed analysis serves as a tool for understanding and guidance to governments for the formulation of policies associated with regional and national innovation systems. Finally, it is shown how, from virtual micro-worlds, important information can be extracted about the dynamics of the innovation systems, thus opening the possibility of answering questions of the type What would happen if .?