La tesis doctoral de Juan Fernández Gracia se ha hecho en el IFISC (CSIC-UIB)
La tesis doctoral de Juan Fernández Gracia, defendida en la Universidad de las Illes Balears, se enmarca en el estudio de las dinámicas sociales desde la física estadística y el trato de grandes cantidades de datos (big data). La tesis la han dirigido los doctores Maxi San Miguel y Víctor M. Eguíluz, del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB).
Desde la perspectiva de la física estadística, la sociedad es un sistema complejo, formado por entidades que interaccionan, cuyas propiedades no pueden ser trivialmente conocidas mediante el estudio de sus constituyentes por separado. En esta tarea, el investigador ha ido desde un modelado puramente teórico hacia un modelaje en el que los datos reales toman relevancia, tanto para informar los modelos como para validarlos. Así pues, la tesis doctoral de Juan Fernández Gracia está compuesta por cuatro trabajos originales que ejemplifican este camino: dinámicas basadas en enlaces, tiempos de interacción realistas en modelos basados en agentes, propiedades respecto de fenómenos de propagación en la red de hospitales de los Estados Unidos y modelo de difusión de opinión que reproduce regularidades estadísticas de resultados electorales.
El primer trabajo investiga las consecuencias de tener estados en los enlaces de una red. Normalmente las dinámicas sociales en el marco de la física estadística se han estudiado mediante el uso de modelos basados en agentes, donde los individuos están representados por los nodos de una red y los vínculos entre ellos representan sus relaciones sociales. Normalmente los nodos suelen estar dotados de variables que codifican su opción social o estado y evolucionan siguiendo ciertas reglas microscópicas que dependen de su entorno de red. En este primer trabajo, el investigador cambia el enfoque para evaluar las consecuencias de diferentes tipos de relación que compiten en una sociedad bajo una regla de mayorías. Encuentra resultados que no eran de esperar cuando se utiliza la dinámica de nodos sobre la misma red.
El segundo trabajo tiene como punto de partida los resultados empíricos que muestran que los tiempos entre interacciones humanas son muy heterogéneos. Como en general esta características no se había tenido en cuenta, el investigador desarrolla un marco para añadirla a los modelos basados en agentes y demuestra que su aplicación pueden cambiar el comportamiento cualitativo de los modelos estudiados, no solo cambiando las escalas de tiempo.
En el tercer estudio, Juan Fernández Gracia entra en el mundo de los datos y estudia la dinámica del sistema hospitalario de los EUA. En particular, los traslados de pacientes entre hospitales y sus características en referencia a procesos de propagación.
En el último trabajo, el investigador desarrolla un modelo que reproduce regularidades estadísticas que se encuentran en los datos electorales a partir del análisis de datos electorales; la búsqueda bibliográfica en ciencias sociales, políticas y físicas; el desarrollo de un modelo tanto analíticamente como a través de simulaciones; la incorporación natural de datos reales en el marco del modelo; y la contrastación de los resultados del modelo con datos reales. El modelo no es solo un modelo para las elecciones, sino un modelo de dinámica de opinión, que revela, pues, conocimiento sobre la forma en la que las opiniones, y esperamos que los rasgos culturales o incluso las innovaciones se difunden en la sociedad. Además, desencadena más preguntas teóricas sobre el papel de las heterogeneidades en los procesos de difusión.
Ficha de la tesis doctoral
- Título: From mechanisms to data-inspired modeling of collective social phenomena
- Autor: Juan Fernández Gracia
- Programa de doctorado: Física
- Departamento: Física
- Directores: Maxi San Miguel Ruibal y Víctor Martínez Eguíluz
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Fecha del evento: 20/03/2014
Fecha de publicación: 20/03/2014