Para comprender mejor el modelo propuesto por Von Thünen recomendamos usar el paquete desarrollado en la UCL Bartlett.
Se trata de una sencilla herramienta didáctica basada en la teoría de la renta de la tierra de Von Thünen permite a los usuarios ubicar ciudades, rutas y restricciones para generar patrones de uso del suelo, ajustar las curvas de renta de las ofertas y visualizar los resultados en 2D o 3D.
Descarga el software aquí (solo es necesario descomprimir los archivos y ejecutar la aplicación).
Este libro proporciona una caja de herramientas
metodológicas para realizar investigaciones sobre política. Reconociendo que la
investigación de políticas abarca varias disciplinas académicas, cada una de
las cuales tiene una visión diferente de la causalidad, el volumen presenta un
enfoque metodológicamente pluralista de los estudios de políticos. Cada
capítulo aclara la pregunta de investigación que cada técnica puede responder,
el diseño de investigación y el tratamiento de datos que cada técnica requiere
para que sus resultados sean sólidos, el dominio de validez de sus resultados y
el despliegue real de la técnica a través de un ejemplo replicable.
Las técnicas cubiertas incluyen diseños cuasiexperimentales,
enfoques para tener en cuenta el sesgo de selección y los desequilibrios
observados, gráficos acíclicos dirigidos y modelos de ecuaciones estructurales,
análisis comparativo cualitativo, seguimiento de procesos y estudios de casos
bayesianos, y modelado basado en agentes. Al trabajar a través del volumen, los
lectores comprenderán cómo aprender de diferentes técnicas, aplicarlas
conscientemente y triangularlas para comprender mejor los hallazgos. Este
volumen está destinado a cursos académicos avanzados, así como a académicos y
profesionales en campos relacionados con la política, como ciencias políticas,
economía, sociología y administración pública.
Desde hace algunos años, con la masificación en el acceso a computadoras con mayores capacidades y relativamente accesibles económicamente, la comunidad científica, entre ella los científicos sociales han incluido como metodología de análisis los Modelos Basados en Agentes y Simulación Social (MBAS), con el objetivo de desarrollar aplicaciones computacionales que permitan evaluar los procesos mediante los cuales se generan fenómenos agregados que se explican por procesos de interacción social basada en microfundamentos; este tipo de metodologías y modelos están en contante desarrollo y vale la pena adentrarse en ellos así como en los paquetes computacionales necesarios para implementarlos.
De acuerdo con Larrosa (2016: 106-107), entre las ventajas del uso de este método de análisis se encuentran:
1) es adecuado para abordar el análisis de conceptos y realidades
contemporáneos, como la heterogeneidad de los agentes económicos, la emergencia de comportamientos complejos y en apariencia
imprevisibles, la no linealidad de las interrelaciones, la racionalidad
limitada y las consecuencias inesperadas, en forma más intuitiva que
los modelos formales tradicionales [...]
2) los agentes computacionales operan en ambientes
imperfectos que se pueden representar mediante MBA;
3) puesto que
la MBA integra los niveles micro y macro de los procesos sociales, puede fortalecer el diálogo entre disciplinas;
4) permite evaluar
propuestas de política y sus efectos antes de que sean adoptadas;
5)
ayuda a desarrollar, formalizar y evaluar teorías, arrojando luz sobre
las alternativas teóricas que intentan explicar un mismo fenómeno;
6)
hace posible realizar experimentos virtuales que no se pueden llevar
a cabo en el mundo real.
Para una buena introducción a esta metodología desde las ciencias sociales, recomendamos ampliamente las siguientes lecturas:
Castañeda, G. (2009). "Sociomática": El estudio
de los sistemas adaptables complejos en el entorno socioeconómico", en: El Trimestre
Económico, 5-64.
Volker Grimm, Uta Berger, Donald L. DeAngelis, J. Gary Polhill, Jarl Giske, Steven F. Railsback, (2010) "The ODD protocol: A review and first update", en: Ecological Modelling, Vol. 221, N° 23, pp 2760-2768.
Hoy 1 de mayo de 2020 en la revista Science se publica una carta firmada por un número importante de científicos fundamentalmente de Estados Unidos y algunos otros de Europa titulada: Call for
transparency of COVID-19 models.
A partir de una traducción libre rescatamos los siguientes aspectos que consideramos de enorme relevancia para la comunidad científica:
1) En el contexto actual es muy importante que los científicos
de todo el mundo compartan sus conocimientos, experiencia, herramientas y
tecnología.
2) Los modelos son herramientas fundamentales para anticipar,
pronosticar y responder a todo tipo de crisis, incluidas las pandemias.
3) Los modelos son esenciales para conducir a los gobiernos
regionales y nacionales en el diseño de políticas sanitarias, sociales y económicas
para controlar la propagación de enfermedades y disminuir sus impactos.
Importante:
Presentar sólo los resultados de los modelos no es
suficiente. Los científicos deben compartir abiertamente su código para que los
resultados puedan ser evaluados y replicados.
Puntos por considerar en la evaluación de los modelos:
Supuestos
Parámetros
Algoritmos
Así la transparencia generará confianza pública y es la
mejor defensa contra el malentendido y el uso mal intencionado de los propios
modelos y sus resultados.
Las cajas negras patentadas y de código retenido por
motivaciones competitivas no tienen cabida en la crisis global que enfrentamos
hoy.
En esta lista de reproducción de YouTube se encuentra usa serie de lecciones dictadas por Luc Anselin en 2017 del GeoDa Center en donde aborda temas relacionados con la econometría espacial.
El temario es:
Introducción
Pesos espaciales
Mínimos Cuadrados Ordinarios y Minímos Cuadrados en dos pasos
Modelos de procesos espaciales
Especificación de dependencia espacial
Especificación de heterogeneidad espacial
Máxima Verosimilitud
Pruebas de Especificación
Mínimos Cuadrados en dos pasos
Estimación GMM
Panel espacial
Aquí la primera lección:
Enlace a la lista de reproducción completa en YouTube
