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Proyecto Ibsen Horizon2020

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Presentación del proyecto Ibsen Horizon2020 y sus objetivos, realizada por su coordinador, Anxo Sánchez, en el marco de los encuentros que organiza el Club Sicomoro.

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Proyecto Ibsen Horizon2020

  1. 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. 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. 3. 1º tras el corte en FET Flagships Motivación
  4. 4. Motivación
  5. 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. 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. 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. 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. 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. 10. Hoy
  11. 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. 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
  13. 13. Las interacciones como clave
  14. 14. Larry Blume Steven Durlauf Las interacciones como clave
  15. 15. Los físicos estudian fenómenos colectivos que emergen de las interacciones de los individuos como unidades elementales de los sistemas complejos socio-tecnológicos
  16. 16. La pregunta
  17. 17. IBSEN abrirá camino desarrollando la capacidad de investigar cuestiones sobre comportamiento humano en grupos estructurados grandes (1000+ personas) usando experimentos controlados Objetivo principal
  18. 18. Átomo social
  19. 19. Partículas
  20. 20. Partículas
  21. 21. Partículas
  22. 22. Partículas oveja
  23. 23. Partículas persona
  24. 24. Interacción estratégica
  25. 25. Larry Blume Las interacciones como clave
  26. 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. 27. Interacciones estratégicas / optimización local Las interacciones como clave
  28. 28. Interacciones estratégicas / optimización local Las interacciones como clave
  29. 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
  30. 30. Laboratorio
  31. 31. Nowak & May, Nature 359, 826 (1992) Cooperación en redes C
  32. 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. 33. Experimentos Las redes estáticas no promueven la cooperación
  34. 34. Cooperación condicional
  35. 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
  36. 36. Redes dinámicas
  37. 37. [A] [AAB] [ABBAA] Sin información Cooperación
  38. 38. [A] [AAB] [ABBAA] Sin información Redes
  39. 39. Pero… En coordinación, pasa lo contrario cuando hay identidades, la red impuesta ayuda al consenso y la dinámica lo impide
  40. 40. Reputación Estimamos la reputación con la última acción y un promedio de las anteriores No intentamos ser perfectos, y sabemos mentir muy bien
  41. 41. [ABBAA][AAB] Reputación
  42. 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. 43. Modelo basado en agentes Decisión de cooperar o no
  44. 44. Modelo basado en agentes Decisión de aceptar enlace o no
  45. 45. Modelo basado en agentes Decisión de aceptar enlace o no
  46. 46. Modelo basado en agentes Decisión de aceptar enlace o no
  47. 47. Resultados
  48. 48. Reputación incierta
  49. 49. Reputación incierta
  50. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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
  59. 59. @anxosan Software
  60. 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. 61. @anxosan Destacado en el report sobre H2020
  62. 62. @anxosan Destacado en el report sobre H2020
  63. 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
  64. 64. @anxosan Comercio en redes
  65. 65. @anxosan Acción colectiva (cambio climático)
  66. 66. @anxosan Acción colectiva (cambio climático)
  67. 67. “Fenotipos”: clasificación agnóstica Envidioso Pesimista Sin identificar Optimista Confiado
  68. 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
  69. 69. Resultados preliminares
  70. 70. IBSEN ESP Universidad Carlos III de Madrid Universidad de Zaragoza Universitat de València
  71. 71. http://www.anxosanchez.eu Gracias

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