Building explanations

Construyendo explicaciones: El uso de modelos en las ciencias sociales

Mauricio Salgado© PhD

Centre for Research in Social Simulation (CRESS) – University of Surrey

Grupo de Sociología Analítica y Diseño Institucional(GSADI) – Universitat Autònoma de Barcelona

[email protected]

Temuco – Marzo 2012

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Resumen• ¿Por qué modelar?

• Modelos y Modelamiento– Mecanismos sociales

• Ejemplos– Habla indirecta

– Redes románticas

– Efectividad escolar

• Conclusiones

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¿Por qué modelar?

Francis Crick and James Watson, 1953

1. Reducir la complejidad del mundo• Simplificación

2. Iluminar los procesos y dinámicas principales• Mecanismos causales – Explicaciones

3. Expresar principios y supuestos teóricos• Formalización

4. Probar supuestos• Experimentación e inferencia

5. Orientar la recolección de datos

• ¿Qué información buscar?

6. Hacer pronósticos de escenarios posibles • Predecir

Modelos y Modelamiento

4

Los análisis estadísticos son importantes para calibrar modelos y probar (mediante experimentación) cuán plausibles son nuestras explicaciones

Pero debemos recordar que un análisis estadístico no es la explicación en sí misma

Correlación no es causalidad

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“Mechanisms consist of entities (with their properties) and the activities that these entities engage in, either by themselves or in concert with other entities. These activities bring about change, and the type of change brought about depends on the properties of the entities and how the entities are organized spatially and temporally”

Hedström, P. Dissecting the Social (2005)

Mecanismos sociales: Abriendo la caja negra

Modelos y Modelamiento

Modelos y Modelamiento

Proceso Social

(The Target)

Teoría Social Lógica Análisis

Estadístico

1) Especificación - Formalización

Simulación computacional

Ecuaciones (Matemáticas)

2) Modelamiento – Experimentación – Verificación

3) Calibración – Validación

Demostración – Suficiencia Generativa

Preguntas de Investigación

Ejemplo 1: Habla Indirecta

Habla Indirecta

“Indirect speech is the phenomenon in which a speaker says something he doesn’t literally mean, knowing that the hearer will interpret

it as he intended”

Pinker, S., Intercultural Pragmatics, 20078

¿Te gustaría subir

conmigo y ver mis

grabados?

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Insinuaciones sexuales

Confiamos en que el Señor iluminará sus

corazones y su generosidad para apoyar nuestro

proyecto

10

Solicitudes de dinero

✝

11 – IX – 1973

Amenazas

¡Hay que erradicar el cáncer marxista de raíz

y hasta las últimas consecuencias!

11

Sobornos implícitos

¿Hay alguna forma de

arreglar esto aquí mi cabo?

12

Habla Indirecta

13

• Insinuaciones sexuales

• Solicitudes de dinero

• Amenazas

• Sobornos implícitos

El habla indirecta parece ser ineficiente, ambiguo y aparentemente innecesario (sólo alguien muy ingenuo podría no comprender lo que el hablante “realmente” quiere decir).

Sin embargo, las insinuaciones y otras formas de habla indirecta parecen ser casi universales.

¿Será un policía

honesto?

Habla IndirectaProblema de Identificación

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•Error tipo I (Falso Positivo): Asume es deshonesto ⇒

Cárcel

•Error tipo II (Falso Negativo):Asume es honesto ⇒ Pagar multa

Teoría de Juegos

Soborna Abiertamente

No Intenta Sobornar

Policía deshonesto Policía honesto

Multa Multa

Soborno Arresto

Matriz de payoffs (Infractor)

Soborna Implícitamente Soborno Multa

Negación futura plausible

Condición = Soborno < Multa < Arresto 15

Teoría de Juegos

Matriz de payoffs (Policía honesto)

Arresta

No arresta

Infractor deshonesto Infractor honesto

Multa Multa

Arresto exitoso Falso arresto

Soborno implícito Negación futura plausible

•Error tipo I (Falso Positivo):

Encarcelar a un inocente16

Habla Indirecta

Franqueza de la Proposición (d)

Costo

Umbral Policía Corrupto (dc)

Umbral Policía honesto (dh)

Arresto

Función de Decisión Policía Honesto (Lh)

Función de Decisión Policía Deshonesto (Lh)

Menor Costo para el infractor

Soborno

Sutil Explícito

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Costo esperado del infractor por ofrecer un soborno a un policías honestos y corruptos

Mul

ta

Ejemplo 2: Redes Románticas

19

¿Podemos explicar el comportamiento de un sistema social complejo aludiendo a las reglas locales de interacción individual?

Redes Románticas

Redes Románticas

How do local preferences governing partner choice shape the macrostructures in which individuals are embedded?

Bearman, Moody, Stovel. AJS (2004)

20

Redes Románticas

21

Estructura de redes en cuatro modelos de infección

Bearman, Moody, Stovel. AJS (2004)

Redes Románticas

22Bearman, Moody, Stovel. AJS (2004)

23

Bob Alice?

Carol Ted

Relación actual (Time 2)

Relación previa (Time 1)

Redes Románticas

Redes Románticas

24

Redes Románticas

25

Redes Románticas

¿Consecuencias de política pública?

El caso de Uganda y sus indicadores de VIH

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Ejemplo 3: Escuelas efectivas

Investigación de escuelas efectivasModelos de regresión multinivelPodemos medir si un profesor o una escuela están “agregando valor” al proceso educativo.

El objetivo es aislar estadísticamente la contribución de las escuelas o los profesores de otros factores externos a la escuela.

28

Investigación de escuelas efectivas

Modelos de regresión multinivel

29

Escuelas efectivas

¿Qué tipo de interacciones en la sala de clases pueden explicar las diferencias observadas en la efectividad entre las escuelas?

Salgado, Marchione, Gilbert. SMR (2012 – submitted)30

London Educational Authority’s Junior Project. (1989)

Escuelas efectivasMecanismos especificados (ABM)

1. Efecto Pares

Los pares, tal como la familia del estudiante, son fuentes de motivación, aspiración e interacción en el aprendizaje escolar.

El efecto en el logro de los estudiantes de las características de sus pares.

31

Mecanismos Sociales“Peer effects Homophily”

?

Escuelas efectivas

33

Mecanismos especificados (ABM)

2. Profecías autocumplidas

Teorema de Thomas: “Si los hombres definen las situaciones como reales, estas son reales en sus consecuencias” (1928)

Expectativas de los profesores sobre el rendimiento futuro de los estudiantes, aunque inadecuadas, tienden a transformarse en reales.

Mecanismos Sociales

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“Lentos para aprender” “Rápidos para aprender”

✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓

“False-positive teacher expectations”

Escuelas efectivas

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ABM: Resultados

Escuelas efectivasABM: Resultados

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Conclusiones

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Conclusiones• Los modelos son fundamentales para la

investigación social, pero…

• ¡No al imperialismo de los modelos!

Muy a menudo la sociología matemática es discutida como un fin en sí misma o para sí misma, antes que en el contexto de los problemas con los que la sociología ha estado típicamente relacionada. La matemática es una herramienta, y si ésta es usada como una herramienta útil por la sociología debe serlo en completo reconocimiento del estado en el que la sociología se encuentra a sí misma hoy día.

James Coleman, 1964

¡Muchas gracias!

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Construyendo explicaciones: El uso de modelos en las ciencias sociales

Mauricio Salgado© PhD

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Temuco – Marzo 2012