El objetivo de esta práctica es explorar la dinámica de difusión de una epidemia (o de un mensaje, práctica o idea) en Netlogo, en redes construidas bajo los tres modelos de crecimiento que revisamos en clase. Debido a que estos modelos se escribieron para versiones pasadas de NetLogo, es posible que algunos no funcionen adecuadamente en las versiones más recientes. En ese caso recomendamos instalar la versión 5.0.5 que se puede encontrar aquí).
Estos modelos de Netlogo fueron desarrollados por Lada Adamic, antes en la Universidad de Michigan y ahora en Facebook, y están disponibles en los enlaces abajo. Necesitas bajar cada archivo .nlogo y abrirlo utilizando Netlogo.
1. Red aleatoria (ERDiffusion.nlogo):
Parámetros relevantes: grado promedio y tasa de infección. Observa cómo estos parámetros afectan el número de nodos infectados (recuerden el umbral de percolación alrededor del grado promedio = 1)
2. Vínculo preferencial (BADiffusion.nlogo)
Parámetros relevantes: probabilidad de vínculo preferencial, m (grado de los nodos), tasa de infección. Observa cómo una infección se difunde mucho más rápidamente debido a la presencia de nodos hiperconectados (hubs) que aceleran la transmisión entre diferentes regiones de la red.
3. Pequeño mundo (SmallWorldDiffussionSIS.nlogo)
Parámetros relevantes: probabilidad de modificación de los vínculos (rewiring), tasa de infección y probabilidad de recuperación (este es un modelo SIS, aplicable a enfermedades como la gripa – no hay inmunidad para los recuperados, ni tampoco fallecidos). Observa el efecto de la probabilidad de modificación de los vínculos (rewiring) sobre qué tanto se difunde la enfermedad y su duración. Observa el efecto de la probabilidad de recuperación y de infección: ¿hay un umbral de estos valores que asegure la persistencia de una enfermedad en la población?
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REPORTE (entregarse el 24 de abril por correo electrónico)
El reporte de esta práctica consiste en una discusión de cada uno de los tres modelos, con énfasis particular en:
a) porqué el supuesto de la mezcla aleatoria en grupos estructurados es poco realista;
b) cuál es el efecto de algunas métricas de la red sobre la difusión de la enfermedad y
c) qué implican estos resultados para el proceso de difusión en general.