modelamiento y simulaciÓn de interacciones...
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MODELAMIENTO Y SIMULACIÓN DE INTERACCIONES ESTUDIANTILES QUE
INTERVIENEN EN LA VIOLENCIA EMERGENTE DENTRO DEL AULA DE CLASE
________________________________________________________
JOSÉ FERNANDO PÁEZ CARVAJAL
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
PROYECTO CURRICULAR INGENIERÍA DE SISTEMAS
GRUPO DE COMPLEJIDAD-COMPLEXUD
BOGOTÁ, COLOMBIA
2017
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__________________________________________________________________
MODELAMIENTO Y SIMULACIÓN DE
INTERACCIONES ESTUDIANTILES QUE INTERVIENEN
EN LA VIOLENCIA EMERGENTE DENTRO DEL AULA
DE CLASE
________________________________________________________
AUTOR: JOSÉ FERNANDO PÁEZ CARVAJAL
Trabajo de grado de Investigación-Innovación presentado como requisito
para optar por el título de Ingeniero de Sistemas.
DIRECTOR: PhD DEICY ALVARADO
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
PROYECTO CURRICULAR INGENIERÍA DE SISTEMAS
GRUPO DE COMPLEJIDAD-COMPLEXUD
BOGOTÁ, COLOMBIA
SEPTIEMBRE 2017
3
Dedicatoria
Con amor a mis padres, Pedro José Páez Bravo y Emperatriz Carvajal Parra
quienes desde siempre han perseverado en amarme, sostenerme y brindarme
todo el soporte para ser el hombre que soy.
4
Agradecimientos
Jesús, Rey de paz, ha sido mi motor y ánimo en toda la realización de este
trabajo, me ha motivado a hacer algo en beneficio de la sociedad dándome
todas las ideas y fuerzas para empezar, continuar y terminar este proyecto, a
Él le estoy eternamente agradecido.
Agradezco enormemente a mi directora de proyecto de grado Deicy Alvarado
Ingeniera de Sistemas y PhD en Ciencias de la computación e Inteligencia
Artificial, por su disposición, apoyo sincero y permanente desde el principio;
orientando, corrigiendo y enfocando mis ideas en pro de un trabajo excelente
y fructífero. Para mí siempre será de los mejores profesores con los que he
tenido el placer de aprender, no solo por su gran conocimiento y didáctica, sino
por la calidad de persona que es.
Al Grupo de Complejidad de la Universidad Distrital con todos sus profesores,
tutores y seminaristas, les agradezco por proveer el entorno adecuado para la
germinación de ideas trascendentes a través de sus tutorías y seminarios que
desde un inicio inspiraron la formación de este proyecto inter-disciplinar a partir
la maravillosa perspectiva de los Sistemas Complejos.
Agradezco a mi Academia, la Universidad Distrital Francisco José de Caldas
por toda mi formación en Ingeniería de Sistemas y por patrocinar la realización
de este proyecto de grado, doy mérito a todos los profesores y compañeros
que con sus lecciones y conversaciones aportaron a mi conocimiento
Sistémico y me motivaron a emprender la realización de este proyecto bajo la
modalidad de Investigación-Innovación; también reconozco a la Pontificia
Universidad Javeriana que por medio de su convenio con la Universidad
Distrital me permitió el acceso a sus instalaciones y materiales bibliográficos
sin los cuales hubiera sido muy difícil proseguir con mi investigación; así mismo
agradezco a Paula Andrea Carrillo Granados estudiante de Ingeniería
Industrial de esa universidad quien cariñosamente me facilitó material
bibliográfico oportuno.
Con afecto resalto los aportes de Laura Alejandra Gómez Mojica estudiante
de Licenciatura en Ciencias Sociales de la Universidad Pedagógica Nacional
de Colombia quien fue la primer persona que dedicó tiempo en escuchar mis
propuestas iniciales y por supuesto me condujo a hablar con su profesor Óscar
Iván Lombana Licenciado en Ciencias Sociales y Magister en Estudios
Sociales con quién tuve una conversación que aterrizó mis ideas hacia el
planteamiento del modelo enfocado a variables socio-ambientales con la
perspectiva conductista.
5
También reconozco con agrado el apoyo de Lorena Atehortua Rosas
estudiante de Psicología de la Universidad Católica de Colombia y Lina María
Tello Grisales Estudiante de Psicología de la Fundación Universitaria Konrad
Lorenz quienes, con su actitud de servicio, disposición de tiempo y su
formación me ayudaron a resolver dudas en torno al conocimiento del
comportamiento humano y me señalaron autores e ideas para consultar.
A todos aquellos amigos y familiares que me dieron ánimo con sus palabras y
oraciones, no sobra decirles que tales actos son realmente muy significativos
para mí.
6
CONTENIDO
pág.
Dedicatoria ............................................................................................... 3
Agradecimientos ....................................................................................... 4
CONTENIDO ............................................................................................ 6
LISTA DE CUADROS .............................................................................. 10
LISTA DE TABLAS.................................................................................. 11
LISTA DE FIGURAS................................................................................ 12
INTRODUCCIÓN .................................................................................... 14
1. OBJETIVOS ........................................................................................ 15
1.1 OBJETIVO GENERAL .................................................................... 15
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ........................................................... 15
2. MARCO TEÓRICO .............................................................................. 16
2.1 INGENIERÍA DE LOS SISTEMAS COMPLEJOS .............................. 17
2.1.1 Qué es un sistema complejo...................................................... 17
2.1.1.1 Características de los sistemas complejos ............................ 18
Procesamiento de información macro-micro ................................. 18
Control descentralizado ............................................................... 19
Emergencia ................................................................................ 19
Adaptación y auto-organización ............................................... 20
2.1.1.2 Teoría de caos.................................................................... 21
2.1.2 Modelamiento y simulación de sistemas complejos .................... 21
2.1.2.1 Propósito del modelamiento y la simulación de sistemas
complejos. ..................................................................................... 22
2.1.2.2 Modelamiento y simulación de sistemas sociales .................. 26
Modelos basados en agentes ...................................................... 27
Propiedades de entornos.......................................................... 28
Diseño de agentes artificiales. .................................................. 29
Agente reactivo simple .......................................................... 30
Agente reactivo basado en modelos....................................... 31
Agentes basados en objetivos ............................................... 32
7
Tipos de modelos multiagente según su nivel de validación ........ 33
Antecedentes de simulaciones sociales..................................... 34
2.1.2.3 Herramientas de modelamiento y simulación multiagente ..... 34
2.1.2.4 Lenguaje Unificado De Modelado (UML) .............................. 36
Diagrama de clases .................................................................... 37
Diagrama de interacción .............................................................. 38
Diagrama de actividades ............................................................. 39
2.1.3 Metodología de simulación social .............................................. 41
2.1.3.1 Formular pregunta fundamental e ideas iniciales. ................. 42
2.1.3.2 Relacionar ideas con teoría. ................................................ 42
2.1.3.3 Construir teóricamente el modelo formal. .............................. 42
2.1.3.4 Formalizar modelo. ............................................................. 43
Principio de simplicidad ............................................................... 43
2.1.3.5 Codificar y documentar modelo informático........................... 43
2.1.3.6 Verificar calidad interna del modelo de simulación................. 43
2.1.3.7 Analizar simulación y validar calidad externa del modelo ....... 44
Publicar los resultados del modelo .................................................. 45
2.2 TEORÍAS DE COMPORTAMIENTO HUMANO INDIVIDUAL ............. 45
2.2.1 Motivaciones ............................................................................ 45
2.2.2 Teoría de intercambio social ...................................................... 46
2.2.3 Características de la violencia escolar........................................ 46
2.2.3.1 Involucrados en la violencia escolar ..................................... 47
2.2.3.2 Tipos de agresión ............................................................... 48
2.2.3.3 Contextos en que se presenta la violencia en la escuela ....... 49
2.2.3.4 Teorías explicativas de la agresión humana.......................... 50
Teorías biológicas, frustración-agresión y modernas ..................... 50
Teoría del aprendizaje observacional ........................................... 50
Enfoque ecológico sistémico ........................................................ 52
2.2.3.5 Intervención........................................................................ 54
2.2.4 Características de la afiliación ................................................... 54
2.2.4.1 Necesidad de afiliación........................................................ 55
8
2.2.4.2 Atracción física ................................................................... 55
2.2.4.3 Proximidad ......................................................................... 56
2.2.4.4 Similitud ............................................................................. 56
2.2.4.5 Reciprocidad ...................................................................... 57
2.3 TEORÍAS DE COMPORTAMIENTO SOCIAL HUMANO ................... 57
2.3.1 Identidad y estructura de grupo ................................................. 57
2.3.2 Cohesión social ........................................................................ 58
2.3.3 Conformidad y presión de grupo ................................................ 58
2.3.3.1 Polarización........................................................................ 59
2.3.3.2 Teoría de la norma emergente ............................................. 59
3. ESTADO DEL ARTE ........................................................................... 61
4. FORMALIZACIÓN DEL MODELO ........................................................ 64
4.1 ESTRUCTURA DEL AGENTE ARTIFICIAL ...................................... 64
4.1.1 Representación del entorno de interacción ................................. 65
4.1.2 Mecanismos de memorización, actualización, decisión por objetivos
según el entorno. .............................................................................. 66
4.1.3 Elección de reglas de interacción ............................................... 67
4.1.4 Implementación del aprendizaje social en la estructura del agente
........................................................................................................ 69
4.2 DEFINICIÓN FORMAL DE ACCIONES Y VARIABLES RELEVANTES
EN LA VIOLENCIA ESCOLAR. ............................................................. 70
4.2.1 Representación del entorno actual del agente. ........................... 71
4.2.2 Representación de objetivos y planes del agente. ....................... 71
4.2.3 Representación de la acción maltratar o agredir ......................... 72
4.2.3.1 Características percibidas que permiten una agresión ........... 72
4.2.3.2 Motivaciones o variables internas que determinan una agresión
..................................................................................................... 73
4.2.3.3 Información de maltratos almacenados en memoria a largo
plazo. ............................................................................................ 74
4.2.3.4 Diagramas UML para la agresión de los agentes. ................. 74
4.2.4 Representación de la acción afiliar ............................................. 79
4.2.4.1 Características percibidas que impulsan una afiliación. ......... 79
9
4.2.4.2 Motivaciones o variables internas que determinan una afiliación.
..................................................................................................... 80
4.2.4.3 Diagramas UML completos con acción de agresión y afiliación
..................................................................................................... 80
5. CARÁCTERÍSTICAS OBSERVADAS EN LAS SIMULACIÓNES ............ 88
5.1 ASIGNACIÓN DE VALORES INICIALES DE LAS SIMULACIONES A
OBSERVAR......................................................................................... 88
5.2 CARACTERÍSTICAS EMERGENTES OBSERVADAS ...................... 90
5.2.1 Frecuencia ............................................................................... 90
5.2.2 Acciones en grupo hacia un mismo individuo. ............................. 91
5.2.3 Formación, estructura y cohesión de grupo. ............................... 92
5.2.4 Conformidad y presión de grupo. ............................................... 94
5.2.4.1 Polarización........................................................................ 96
5.3 RELACIÓN DE FACTORES ............................................................ 98
5.3.1 Condiciones iniciales vs evolución de la simulación .................... 98
5.3.2 Poder vs número de agresiones ................................................ 99
5.3.3 Variables sociales vs número de agresiones .............................. 99
6. VALIDACIÓN DE CALIDAD EXTERNA DEL MODELO ........................ 102
6.1 VALIDACIÓN EMPÍRICA DEL MODELO CON ANALISIS DE
SENSIBILIDAD A DISTRIBUCIONES INICIALES DE AGRESIVIDAD ... 103
6.1.1 Análisis de resultados de las pruebas ...................................... 106
6.1.2 Análisis de simulaciones particulares. ...................................... 108
7. CONCLUSIONES .............................................................................. 112
TRABAJO FUTURO .............................................................................. 114
BIBLIOGRAFÍA ..................................................................................... 115
10
LISTA DE CUADROS
Cuadro 1. Herramientas de Modelado Multi-agente ................................... 35
Cuadro 2. Porcentaje de agentes según clima escolar vs funcionalidad familiar
............................................................................................................ 104
Cuadro 3. Niveles de intimidación por número máximo de maltratos
memorizados ........................................................................................ 105
Cuadro 4. Porcentaje de estudiantes en los diferentes niveles de intimidación
según su percepción del clima escolar.................................................... 105
11
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Tipos de Modelos ....................................................................... 23
Tabla 2. Modalidades de simulación social ............................................... 27
Tabla 3. Tipos de entornos ...................................................................... 29
Tabla 4. Tipos de Agresión ...................................................................... 49
Tabla 5. Distribución de Valores por variables ........................................... 88
12
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Proceso de modelado................................................................ 25
Figura 2. Diseño de Agente simple ........................................................... 30
Figura 3. Agente reactivo simple .............................................................. 31
Figura 4. Agente reactivo simple. ............................................................. 32
Figura 5. Agentes Basados en Objetivos .................................................. 33
Figura 6. Diagrama de clases ejemplo ...................................................... 38
Figura 7. Diagrama de interacción ejemplo ............................................... 39
Figura 8. Diagrama de actividades ejemplo ............................................... 41
Figura 9. Pirámide de Necesidades .......................................................... 46
Figura 10. Modelo Ecológico-Sistémico del maltrato entre iguales .............. 53
Figura 11. Percepciones y acciones básicas. ............................................ 65
Figura 12. Estructura del agente con objetivos y modelo del mundo ........... 67
Figura 13. Estructura del Agente con Motivaciones.................................... 70
Figura 14. Diagrama de Clase Con Acción Maltratar.................................. 75
Figura 15. Diagrama de Actividades de cada agente teniendo en cuenta solo
la acción maltratar ................................................................................... 76
Figura 16. Diagrama de Actividades de Maltrato a Agente Objetivo ............ 77
Figura 17. Diagrama de Interacción de la secuencia maltrato .................... 78
Figura 18. Diagrama de Clase completo del Agente .................................. 81
Figura 19. Diagrama de Actividad Completo del agente ............................. 83
Figura 20.Diagrama de la actividad Aprobación / Desaprobación de maltrato
.............................................................................................................. 85
Figura 21. Diagrama de Actividad Congeniar ............................................ 86
Figura 22.Diagrama de Interacción del proceso congeniar ......................... 87
Figura 23. Ejemplo de Frecuencia de agresiones ...................................... 91
Figura 24. Ejemplo de estructura de grupos compleja. ............................... 93
Figura 25. Conformidad en Grupos de agentes. ........................................ 95
Figura 26. Conformidad en el tiempo, evolución de la tendencia-agresiva. .. 96
Figura 27. Distribución de agresividad inicialmente, y después de 660
iteraciones .............................................................................................. 97
Figura 28. Polarización hacia la pasividad................................................. 97
Figura 29. Poder vs maltratos .................................................................. 99
Figura 30. Número de amigos vs maltratos ............................................. 100
Figura 31. Simpatía vs maltratos ............................................................ 100
Figura 32. Necesidad de afiliación vs número de maltratos ...................... 101
Figura 33. Porcentaje de estudiantes en los diferentes niveles de intimidación
según la percepción del clima escolar favorable y desfavorable ............... 106
Figura 34. Porcentaje promedio de agentes en los niveles Intimidación Escolar
............................................................................................................ 107
13
Figura 35. Gráficas de número de maltratos, evolución de tendencia promedio,
distribución de agresividad y distribución de intimidación para un caso del clima
escolar favorable ................................................................................... 109
Figura 36. Gráficas de número de maltratos, evolución de tendencia promedio,
distribución de agresividad y distribución de intimidación para un caso del clima
escolar favorable ................................................................................... 110
14
INTRODUCCIÓN
En el presente documento se describe el proceso de construcción de un
modelo de simulación basado en agentes artificiales que evidencia
características emergentes de la violencia escolar, analizando los resultados
de las simulaciones desde el paradigma de las ciencias de la complejidad para
contribuir en la comprensión sistemática del fenómeno.
La violencia escolar es una problemática evidente y preocupante a nivel
nacional y mundial, teniendo en cuenta que un profesor posee poco control
para atender la convivencia de grupos numerosos como por lo general ocurre
en Colombia. Por esta causa este proyecto se enfoca en el planteamiento y
análisis de escenarios donde solo interactúan agentes pares que no son
observados o controlados por ningún tipo de autoridad impuesta, tal como
sucede en la mayoría de ocurrencias de agresiones en la escuela.
Por lo anterior, este proyecto se formuló con la intención de aportar en la
comprensión holística de tal fenómeno. Aunque ya se ha investigado al
respecto para describir sus características o proponer métodos de
intervención, la implementación de aquel conocimiento en las aulas reales es
problemática ya que no se comprende exhaustivamente las fuerzas que la
generan desde la interacción de los estudiantes y el sistema de relaciones del
grupo (Furlan, 2012; Salgado, 2012; Ramirez & Arcila, 2013); por lo tanto en
el proyecto se usa el modelamiento y simulación desde la perspectiva de la
Ingeniería de los sistemas complejos para estudiar las propiedades
emergentes de las influencias individuales provenientes del comportamiento
entre escolares.
También se busca abrir la posibilidad de experimentaciones informáticas de
grupos sociales artificiales en torno a la violencia escolar, permitiendo ver
resultados globales de situaciones o intervenciones hipotéticas que no se
podrían probar en la vida real debido a problemas éticos.
15
1. OBJETIVOS
1.1 OBJETIVO GENERAL
Modelar y simular las interacciones de los estudiantes en el aula con el fin de
evidenciar la relación entre la violencia emergente con las interacciones
locales de agentes que representan a los escolares.
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
1. Construir un modelo multi-agente a partir de las teorías explicativas
acerca de la agresión y la interacción de individuos en grupos humanos
estudiantiles.
2. Realizar la simulación por medio de la aplicación del modelo multi-
agente de agresión.
3. Validar el modelo simulado por medio de análisis de sensibilidad, de
acuerdo con las teorías tomadas como base.
16
2. MARCO TEÓRICO
Debido a la naturaleza del proyecto interdisciplinar, será necesario abordar
teorías que expongan tanto el conocimiento social y psicológico humano como
la ciencia ingenieril relevante para la construcción de un modelo abstracto en
forma de software.
En primer lugar, en el campo ingenieril, se resumirá el conocimiento relevante
alrededor del estudio de sistemas complejos, así como el modelamiento de
sociedades basado en agentes artificiales. Valdrá aclarar qué significa un
agente artificial en términos conceptuales e informáticos, y por qué este tipo
de modelamiento es considerado el más adecuado para estudiar sistemas
complejos como la sociedad humana.
También se esclarecen conceptos usados en toda la redacción del documento
gracias a la sección de sistemas complejos, definiendo la emergencia y otras
características fundamentales de estos, proveyendo así un marco explicativo
básico para la consistencia del proyecto.
En segundo lugar, se sintetizarán todas aquellas teorías que explican el
comportamiento humano en torno a la violencia y todos aquellos factores
socio-ambientales que la causan. Ciertamente se pueden encontrar
descripciones de la conducta individual y social del hombre en la psicología
social.
Se tiene en cuenta que la psicología no es un campo de descripciones exactas
y absolutas; a pesar de eso provee un marco explicativo general de la raza
humana desglosando investigaciones científicas que a lo largo de la historia
se han hecho para entender la naturaleza de sus acciones e interacciones. En
todo caso resulta útil siempre y cuando se acepte que no todas las teorías
pueden aplicarse para todos los casos en particular, sino a la población
promedio, debido a que el hombre es un ser complejo y su comportamiento no
ha sido explicado completa y exhaustivamente.
Sumado a eso, la parte de psicología social resulta útil para analizar las
observaciones de la sociedad humana y las características del
comportamiento global de ellos, indudablemente el análisis de los
comportamientos emergentes de los sistemas complejos ha sido tratado en la
sociología y la ciencia social, apreciando y estudiando patrones corroboran las
observaciones obtenidas en las simulaciones virtuales que resultan del modelo
construido.
17
2.1 INGENIERÍA DE LOS SISTEMAS COMPLEJOS
La perspectiva de la complejidad permite entender las dinámicas que ocurren
dentro del salón de clase debido a que, como Quezada (2010) menciona, las
personas de un grupo como el aula, presentan gran diversidad, interactúan y
se influyen mutuamente.
Precisamente, Maldonado (2009) comenta que la ingeniería no convencional,
de métodos indirectos, la cual también está basada en la simulación, permite
acercarse a comprender sistemas y fenómenos que se caracterizan por
evolucionar, ser adaptativos, contener emergencias, exhibir propiedades de
complejidad creciente, incertidumbre e impredecibilidad, tales como los
sistemas vivos o las redes sociales. Por lo cual, no es suficiente tratar
fenómenos sociales como la violencia escolar con la ingeniería convencional;
se necesita el paradigma de la complejidad que permite tratar holísticamente
el sistema del aula de clase, y puede concebir a la comunidad estudiantil,
reflejo de la sociedad, como un sistema que exhibe vida y que necesita ser
comprendido.
La ingeniería de sistemas complejos en términos prácticos utiliza el
conocimiento proveído por las ciencias de la complejidad. Pues Maldonado
(2009) y Maldonado y Gómez (2010), dicen que esta se interesa en analizar
todo aquello donde ocurre: inestabilidad, imprecisiones, incertidumbre, no
linealidad y emergencias, que por lo general es evitado por la ciencia clásica,
pero que sin embargo puede inspirar creaciones útiles y trascender lo que
hasta ahora ha logrado el ser humano. Por lo tanto, esta sección comprende
el conocimiento general de los sistemas complejos, describiendo sus
características generales.
2.1.1 Qué es un sistema complejo
En contraste con el reduccionismo, que explica los sistemas a partir de los
elementos que lo componen; el holismo acepta la complejidad del mundo,
entendiendo que el todo puede ser mayor que la suma de sus partes. Mitchell
(2009) comenta que muchas estructuras de la naturaleza tales como el cerebro
humano, las colonias de insectos, el sistema inmune de los seres vivos, la
economía global o las mismas células son sistemas complejos donde existen
muchas variables que determinan su comportamiento, pues están compuestos
de grandes cantidades de elementos interrelacionados.
Estos sistemas complejos son imposibles de comprender solamente a partir
de observaciones reduccionistas, no pueden ser explicados con la sola
descripción de los elementos que lo forman con la clásica técnica “divide y
vencerás”. Es necesario analizarlas holísticamente entendiendo
18
características que surgen como producto del intercambio mutuo de
organización o información de los elementos, el cual depende de
comportamientos colectivos y por ello suele ser variado y de tipo no-lineal.
2.1.1.1 Características de los sistemas complejos
Más que existir un consenso general acerca de qué es un sistema complejo,
se admite que estos exhiben una serie características como las que se
presentan en este apartado, las cuales como dice Moriello (2013) son
generadas principalmente por la multiplicidad de las interacciones, donde cada
elemento aunque sea con un limitado número de vecinos, forma una estructura
de conexiones masiva irregular a nivel global. Tal como en una célula, un ser
vivo, o una sociedad de personas.
Procesamiento de información macro-micro
Los elementos intercambian información localmente, produciendo flujos
complejos de información. Mitchell (2009) menciona que este sofisticado
procesamiento permite comportamientos como la adaptación o la auto-
organización en los sistemas complejos, que como dice Moriello (2013), se
consideran como procesos en continuo desarrollo más que como estructuras
ya terminadas, ya que aumentan su complejidad y al mismo tiempo mantienen
un equilibrio dentro de los límites provistos por su propia regulación compleja,
con cambios que desde un nivel local pueden reorganizar el estado global del
sistema de manera imprevisible e incluso irreversible, debido a la acumulación
de muchas graduaciones continuas que desde el nivel micro parecen
insignificantes. Por lo anterior, puede decirse que, si los grupos escolares son
vistos como sistemas complejos, las interacciones de los elementos que lo
conforman, es decir los estudiantes, pueden en conjunto formar
comportamientos en todo el colectivo que evolucionan y se reorganizan de
forma compleja.
Añadido a lo anterior, Moriello (2013) muestra que la relación de influencia
suele ser recíproca y simultanea entre los niveles macro donde se observan
las características emergentes y los niveles micro donde existen las
interacciones de los elementos; exhibiendo no linealidad por la
retroalimentación de dependencia “hacia arriba” de micro a macro con la típica
emergencia proveniente de las interacciones, y la relación “hacia abajo” de
macro a micro, cuando el sistema regula todos sus elementos para mantener
su coherencia global. Gracias al anterior concepto de influencia global y local
se pueden observar los comportamientos de grupos de amigos, como
procedentes de la actuación que cada individuo expresa dentro del conjunto,
19
y que la forma de actuar de cada miembro es reflejo de la conducta que él
percibe de todo el colectivo.
Control descentralizado
Mitchell (2009) también muestra que en sistemas complejos surgen
comportamientos colectivos sin ningún control central, como las células del
sistema inmune cuando se distribuyen por el cuerpo para combatir amenazas
externas, o cuando una colonia de hormigas trabaja sin líder como un solo
súper-organismo, creando elaboradas estructuras que incrementan la
posibilidad de supervivencia de toda la comunidad. Por ejemplo, como muestra
Moriello (2013), la densidad de la colonia es regulada de forma colectiva por
la emergencia de organización relacionada con ella, ya que el comportamiento
caótico puede transformarse súbitamente a orden cuando la densidad de la
población permite la propagación de los comportamiento individuales hacia
los patrones globales no predecibles, todo sin necesidad de dirección central.
En el caso de los grupos escolares, también puede existir un control colectivo
que regule y dirija los comportamientos promedio, tal como la conformidad o
la normalización (...mencionadas en la sección 2.3.3…), de forma que cierto
tipo de actitudes de los individuos son ignoradas y cambiadas por un control
global emergente.
Emergencia
Aunque no hay una definición única de emergencia, para este proyecto se
toma su concepto alrededor de los sistemas complejos adaptativos usado para
modelos basados en agentes. Rodríguez y Roggero (2015) muestran que en
tal contexto la emergencia hace alusión a comportamientos globales que
surgen en sistemas complejos, patrones observados a niveles macro que se
caracterizan por ser impredecibles, caóticos y sorprendentes en relación a las
propiedades de los elementos considerados aisladamente, en sistemas que
inclusive podrían componerse de relaciones locales sencillas, y que sin
embargo, a causa de la multiplicidad organizada muestra fenómenos difíciles
de predecir. Como Mitchell (2009) dice, un ejemplo de emergencia es la
inteligencia, la cual surge del trabajo conjunto de una enorme cantidad de
neuronas.
Así mismo, acerca de la emergencia dentro de sistemas sociales complejos
como las simuladas en modelos basados en agentes que representan
sociedades, Rodríguez y Roggero (2015) muestran que surge principalmente
de las interacciones de los elementos dentro de él. Que en el caso de este
proyecto consiste en formas de relación entre varios y diversos individuos
como los compañeros de estudio. Se pueden encontrar patrones globales
20
complejos si existen interdependencias de los agentes relacionados; de modo
que solo se necesitan reglas sencillas y comprensibles que restrinjan las
interacciones para que puedan surgir fenómenos colectivos con características
impredecibles, fluctuantes y no lineales.
De esta manera la complejidad surge de las interacciones, siendo la
emergencia como también afirma Moriello (2013) impredecibilidad e
innovación en el ambiente global donde patrones y conductas dinámicas
genéricas como la auto-organización y procesos colectivos se pueden
identificar, y al mismo tiempo relacionar de forma inexplicable como
provenientes de la construcción de complejidad por las múltiples interacciones
locales o procesos de nivel micro.
Adaptación y auto-organización
Mitchell (2009) evidencia que en los sistemas complejos cambios individuales
y locales permiten procesos de selección natural que transforman todo el
sistema, provocando aprendizaje emergente debido a la interacción de
agentes con el entorno; por ejemplo, una especie de animales sobrevive en un
ambiente hostil gracias a la prevalencia de los organismos mejor dispuestos al
entorno. Dicho lo anterior, en los grupos sociales, por ejemplo, puede
evidenciarse cambios constantes tanto en los miembros como en su entorno
social, haciendo que todo el colectivo evolucione hacia una forma de ser
distinguible.
Como lo explica Moriello (2013), en el proceso de desarrollo de cualquier
sistema complejo es necesaria la adaptación para que el sistema sobreviva
con su propia identidad, produciéndose cambios a partir de constantes
reorganizaciones. Moriello (2013) también menciona que crecimiento de la
complejidad se mantiene en la delgada línea del orden al borde del caos,
donde pequeñas dosis de desorden en el sistema permiten convertirlo en una
estructura más ricamente organizada; por ejemplo, a pesar de cambios
consecutivos de sus miembros, un grupo social puede mantenerse
estructurado.
Moriello (2013) muestra que gracias a las interacciones internas y externas
hacia los distintos niveles macro, surge el orden global en el sistema,
adaptándolo al entorno donde se desenvuelve, para ello se vale de la
retroalimentación macro a micro, donde las informaciones de reorganización
se transmiten a todo el sistema, propagándose desde cambios locales con la
interacción limitada de los elementos con sus vecinos hasta que todos llegan
a la estabilidad global respetando el orden gracias a una retroalimentación
negativa; en aquel punto, el sistema llega a un equilibrio estable.
21
Lo anterior puede observarse en grupos sociales donde la interacción de unos
con otros, en una red compleja de relaciones, puede generar uniformidad de
comportamiento en todo el grupo, como se observa en las simulaciones de
este proyecto. De esta manera, el comportamiento colectivo se adapta de
manera no lineal dependiendo de los diferentes cambios que ocurren a nivel
individual, y así mismo las interacciones varían por la reestructuración
colectiva. Como también menciona Moriello (2013), Aunque la auto-
organización global es permanente, además suele ser paulatina, con el fin de
mantener la esencia del sistema en el entorno cambiante. Los estados de los
elementos y las interacciones fluctúan reforzándose o eliminándose
dependiendo el caso.
2.1.1.2 Teoría de caos
El deseo de predecir o prever configuraciones específicas de la mayoría de los
sistemas resulta prácticamente imposible debido a su extrema sensibilidad a
los estados iniciales, como dice Moriello (2013), dos estados iniciales casi
idénticos pueden resultar en comportamientos totalmente diferentes, aunque
se trate de interacciones deterministas donde lo inicial sigue reglas conocidas.
Los estados finales pueden desarrollarse de forma imprevisible y compleja
hasta el punto de parecer aleatoria e irregular.
Por ejemplo, las predicciones meteorológicas, los comportamientos animales,
humanos y sociales se caracterizan por este caos, por el cual según Moriello
(2013) resulta prácticamente imposibles de acertar para momentos lejanos en
el tiempo. Aunque exista precisión en el conocimiento de los valores iniciales
y las ecuaciones que rigen su comportamiento.
Moriello (2013) también muestra que en el análisis de sistemas dinámicos, se
han descubierto que algunos tienden hacia puntos denominados atractores, o
alejarse de otros llamados repulsores, describiendo tendencias a través del
tiempo independientes de los estados iniciales. En complejos caóticos se
pueden presentar atractores extraños, donde el comportamiento oscila
alrededor de estos estados irregulares, habiendo una tendencia, aunque no
haya atracción directa hacia la estabilidad en un único valor.
2.1.2 Modelamiento y simulación de sistemas complejos
Se pretende usar el modelamiento abstracto del comportamiento humano,
junto con la técnica de la simulación con el objetivo de comprender sistemas
complejos como los grupos sociales; aunque Quezada (2010) admite que la
experimentación a partir de situaciones simuladas no reemplaza la
experimentación real, afirma que la simulación la asiste y la complementa,
dando pistas preliminares, ayudando a ajustar la teoría con la investigación
22
científica; y permite examinar intervenciones que serían peligrosas con
experimentos reales. Caselles (2008) también asevera que sería costoso
obtener respuestas de experimentaciones sobre la vida real y Miguel (2011)
muestra que el modelamiento y la simulación pueden ser vistos como
laboratorios sociales virtuales para estudiar desde una perspectiva sistémica
y global un fenómeno social sin necesidad de recrear en la realidad situaciones
de experimentación; con ventajas tales como la construcción de modelos
explicativos más exactos y comunicables por la precisión del lenguaje
informático y la posibilidad de plantear nuevas preguntas que de otro modo no
se generarían.
Otro argumento para escoger el modelamiento y la simulación como técnica
de investigación es su utilidad para la sociología por encima de los modelos
matemáticos; pues tal como afirman en sus trabajos Axelrod (1997) y Lozares
(2004), se aborda la investigación no solo de una forma inductiva sino también
deductiva. Teniendo en cuenta eso, Quezada (2010, pág. 342) añade que esta
técnica no está restringida a disciplinas como la economía, la sociología o la
psicología social, sino también está disponible para la educación. Por lo cual
se puede decir que el aula de clase, la cual es comprendida y estudiada desde
la disciplina de la educación, pedagogía y sociología, también se puede
estudiar trans-disciplinarmente por medio del modelamiento y la simulación
multi-agente.
2.1.2.1 Propósito del modelamiento y la simulación de sistemas
complejos.
Hurtado (2010) señala que un modelo es una representación sistemática,
conscientemente simplificada de algún aspecto de la realidad, existiendo como
una abstracción de un sistema más complejo, con la función esencial de
simplificarlo, por lo cual como dice Moriello (2013), pueden existir muchos
modelos para representar el mismo fenómeno.
Por lo anterior, se afirma que todo modelo es falso, ya que, por la sintetización
de características de la realidad, se eliminan rasgos de ella que, aunque sean
irrelevantes para el propósito de la representación, limitan la certidumbre total
de coherencia, por lo tanto, se deduce que el Universo es el único modelo
verdadero de sí mismo.
Hurtado (2010) también muestra que en torno a proyectos de investigación
los modelos pueden ser resultado de una investigación explicativa, ser usados
como un estadio en una predictiva, o ser recursos para obtener resultados
como fase interactiva de un estudio por simulación, tal como sucede en este
23
proyecto. Hurtado (2010) desarrolla distintas clasificaciones de modelos, que
se presentan en la Tabla 1.
Tabla 1. Tipos de Modelos
CLASIFICACIÓN DE MODELO Descripción
Según su objetivo
Modelos Representativos
Facilitan la captación de características fundamentales del objeto sin explicar relaciones de causas y consecuencias.
Modelos Explicativos
Abstracción de relaciones entre un conjunto de eventos y sus interacciones.
Modelos Normativos
Conjunto de Criterios o pautas.
Modelos Operativos
Da cuenta del funcionamiento del sistema, permitiendo visualizar procesos internos durante el funcionamiento.
Según su nivel de abstracción
Modelo Formal Conformado por conceptos con relaciones lógicas o analógicas, construidos desde la inducción o deducción.
Modelo Material Relaciona características concretas del objeto representado.
Según su tipo de
Representación
Modelo Verbal Descripción con lenguaje natural.
Modelo Gráfico o Icónico
Expresa el objeto por medio de dibujo.
Modelo Matemático
Usa símbolos matemáticos o ecuaciones.
Modelo Físico Utiliza material físico.
Basado en (Hurtado, 2010)
Para propósitos de esta investigación, se usa un modelo formal y explicativo,
porque se conforma de relaciones lógicas entre distintos elementos y también
debe abstraer relaciones entre un conjunto de interacciones de eventos.
Además de lo anterior, Maldonado & Gómez (2010) afirman que aunque un
modelo sea comúnmente entendido como una interpretación del mundo sólida
que frecuentemente es sometida a pruebas, gracias a la simulación no resulta
siendo una representación rígida, sino más bien dinámica. Siendo así en
conjunto con la simulación una herramienta útil y eficaz para las ciencias de la
24
complejidad, ya que se requiere la evolución del comportamiento del sistema
bajo los parámetros del tiempo y la distribución espacial en el estudio de
patrones emergentes de cualquier sistema complejo dinámico. Además, como
menciona Hurtado (2010), con el uso del modelamiento y la simulación se
pueden anticipar consecuencias de un sistema, escoger acciones
convenientes entre un grupo de posibilidades, o corroborar que una teoría se
cumple.
Estos modelos surgen como una abstracción formal de la realidad,
normalmente no se construyen directamente de la observación en el sistema,
sino que se nutren de representaciones verbales; es por ello que Izquierdo,
Galán, Santos, & Del Olmo (2008) dicen que la simulación es usada como
herramienta de análisis de modelos formales y complementa los modelos de
sistemas complejos expresados en lenguaje natural, los cuales son muy
comunes dentro de las ciencias sociales.
En la ilustración 2 se muestra el proceso de modelamiento, donde cada etapa
es ejecutada por una persona o varias que asumen el rol de experto y
modelador. En el caso de los sistemas complejos, es necesario ejecutar su
modelo formal desde un programa informático que deduzca inferencias a partir
de las premisas que lo constituyen. Izquierdo et al. (2008) afirman que estos
resultados son analizados e interpretados de manera que se pueda avanzar
en el conocimiento del sistema.
25
Figura 1. Proceso de modelado
Tomado de (Izquierdo et al., 2008, pág. 93)
Axelrod (1997) aclara que es más importante la simplificación y la abstracción
de la realidad que la representación detallada que pueda predecir exactamente
el comportamiento del fenómeno. Por ello, estos modelos son juzgados no por
su precisión sino por su productividad.
Dicho todo lo anterior, el propósito y el sentido del modelamiento y la
simulación dentro de la investigación de fenómenos y sistemas con
características complejas, es precisamente como Maldonado y Gómez (2010)
dicen, comprender y explicar dinámicamente un sistema en contraste con otras
representaciones que son estáticas. Es por ello que en Complejidad se usan
para explorar características fundamentales propias de sistemas complejos,
tales como las emergencias o la auto-organización, características que no se
podrían comprender de otra manera.
Maldonado y Gómez (2010) también mencionan que el modelamiento y la
simulación pueden ser útiles como Heurísticas y Metaheurísticas; las
primeras son métodos con el objetivo de encontrar soluciones a un problema
o espacios de soluciones de calidad aceptable y obtenidas en tiempo
razonable, aunque no necesariamente óptimas, todo esto buscando que el
sistema se comporte como el investigador desee. Las segundas, se refieren a
26
estrategias generales para diseñar las heurísticas. Estas técnicas son
fundamentales para las ciencias de la complejidad en el campo de la
investigación de operaciones y la optimización. Por lo anteriormente señalado,
demandan trabajo conceptual y teórico previo que permita considerar
problemas algorítmicos. A partir del Modelo desarrollado en este proyecto se
pueden proponer Heurísticas y Metaheurísticas que permitan plantear
métodos de intervención al problema dado, que en este caso es la violencia
escolar.
El Modelamiento y simulación pueden verse implementados con un enfoque
productivo; esto quiere decir que se construye literalmente un fenómeno para
comprenderlo y explicarlo, por ello el estudio y la investigación de sistemas
complejos ha permitido aclarar pautas para desarrollar el Modelamiento y la
Simulación, tal como Maldonado y Gómez (2010) mencionan:
Síntesis antes que análisis, modelamiento de abajo hacia arriba (bottom-up)
antes que de arriba hacia abajo (top-down), control local antes que global,
especificaciones simples antes que complejas, simulación de poblaciones
antes que de individuos, dinámica (no-lineal) antes que composición o
estructura, procesamiento paralelo antes que seriado, comportamiento
emergente antes que pre-especificado (o causal) y posibilidades antes que
facticidades. (pág. 26)
2.1.2.2 Modelamiento y simulación de sistemas sociales
Gilbert y Troitzsch (2006) muestran que el modelamiento y la simulación
resultan ser útiles para la investigación en ciencias sociales; esto, debido a
que pueden usarse para comprender el mundo social, predecir
comportamientos, sustituir capacidades, y entretener o enseñar. Su ventaja
para descubrir y formalizar modelos simples radica en que la simulación obliga
precisión en la descripción de teorías por medio de un lenguaje de
programación, de modo que gracias a esta técnica se asegura coherencia y
completitud.
Se conocen cuatro modalidades de simulación social computacional para las
cuales Miguel (2011) hace una descripción general que se sintetiza en la
siguiente Tabla.
27
Tabla 2. Modalidades de simulación social
MODALIDAD DESCRIPCIÓN
DINÁMICA DE SISTEMAS
Ecuaciones diferenciales que dirigen globalmente elementos de sistemas en el tiempo por medio de simulaciones.
PROCESOS ESTOCÁSTICOS
Representan procesos con incertidumbre en tiempos de ejecución por medio de eventos interdependientes.
AUTÓMATAS CELULARES
Espacio matemático que consiste en células con estados que actúan conforme a los estados de sus células vecinas.
SISTEMAS MULTI-AGENTE
Modela entidades autónomas, interdependientes, reactivas y proactivas llamadas agentes que a partir de la interacción pueden generar inteligencia colectiva.
Basado en (Miguel, 2011)
Arroyo y Hassan Citados en Miguel (2011) argumentan que de estos, los
Automatas Celulares y los Sistemas Multi-agente ofrecen mejor potencial para
representar sociedades debido a que expresan localización y distribución,
abstracciones necesarias para modelar redes sociales; especialmente para el
caso de la violencia escolar resulta importante usar aquellas expresiones, ya
que este fenómeno involucra interacciones en el espacio y el tiempo de
estudiantes que pueden ser vistos como agentes.
Modelos basados en agentes
Tal como Miguel (2011) explica, los modelos multi-agente se caracterizan por
componerse de tres abstracciones: Entorno, Agentes y Reglas, los cuales son
esenciales para el desarrollo de representaciones sociales en simulación.
Estos son descritos brevemente a continuación:
El Entorno representa el contexto ambiental en el que se desenvuelven
los agentes
Los Agentes simbolizan individuos o entidades autónomas que
interactúan entre sí a través del Entorno.
Las Reglas determinan el comportamiento de los agentes y el entorno
28
Estas representaciones del Modelo Basado en Agentes para el caso de la
violencia escolar se especifican (…en el apartado 4.1…), donde los agentes
representan a los estudiantes, el entorno son los agentes en una localidad
vecina, y las reglas de comportamiento son determinadas por parámetros de
la psicología social.
Propiedades de entornos
Definir el ambiente es determinante para decidir el diseño de los agentes, por
lo tanto, Russell y Norvig (2004) clasifican los entornos dependiendo el punto
de vista de los agentes que interactúan con él, tal como se presenta en la Tabla
3.
29
Tabla 3. Tipos de entornos
TIPOS DE ENTORNOS
TOTALMENTE OBSERVABLE PARCIALMENTE OBSERVABLE
Los agentes pueden acceder cada momento a la información de todo su ambiente.
Los agentes solo perciben parte del entorno.
DETERMINISTA ESTOCÁSTICO
Los agentes pueden predecir el comportamiento de su entorno a partir de su actual observación
El ambiente cambia de forma impredecible para los agentes.
EPISÓDICO SECUENCIAL
Cada decisión del agente solo depende de las percepciones de cada iteración.
Las acciones del agente tienen consecuencias en sus decisiones futuras
ESTÁTICO DINÁMICO
El ambiente se mantiene igual durante el proceso de decisión del agente.
Mientras el agente toma una decisión el entorno puede cambiar.
DISCRETO CONTINUO
Si el tiempo, y las posibles percepciones y acciones del agente son representados de forma finita y concreta.
Si el número de posibilidades de acción y percepción son infinitas.
INDIVIDUAL MULTIAGENTE
No existe multiplicidad ni interacción de agentes.
Cada agente es consciente de otros que también perciben y actúan en su mismo medio.
Basado en (Russell & Norvig, 2004)
Diseño de agentes artificiales.
Los Agentes Artificiales en general son considerados como “cualquier ente
capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese
medio utilizando actuadores.” (Russell & Norvig, 2004, pág. 37), así la
arquitectura básica de un agente estará dada por la naturaleza de sus
percepciones, concretadas como información entrante proveída por el entorno
las cuales juegan un papel determinante en las acciones que ejecuta sobre el
mismo ambiente con ayuda de cualquier mecanismo interno que le permita
hacerlo, siendo por lo ello también necesario definir la serie de posibles
acciones que puede desempeñar el agente. Tal estructura se presenta en la
siguiente ilustración.
30
Figura 2. Diseño de Agente simple
Tomado de (Russell & Norvig, 2004)
La proyección de las percepciones del agente en acciones se representa por
lo general con una función que puede tomar forma de tabla de verdad, la cual
relaciona una acción determinada para cada posible entrada o combinación
de percepciones, sin embargo esto puede ser un trabajo engorroso e
ineficiente, por lo cual se pueden considerar distintos tipos de diseños que
usan conceptos dependiendo del propósito del agente, de manera que se
reduzca el comportamiento a la mínima cantidad de código sin importar el
amplio número de entradas que puede recibir cada uno. Estas arquitecturas
se describen a continuación, con ilustraciones donde los rectángulos
simbolizan los estados del proceso de decisión y los rectángulos ovalados la
información interna que se usa en cada proceso, tal como lo describe Russell
y Norvig (2004).
Agente reactivo simple
Este diseño tiene en cuenta la concepción de que el agente debe determinar
con las percepciones cómo es el estado del mundo en cada momento que las
obtiene, reaccionando de manera inmediata decidiendo qué acción tomar de
Me
dio
am
bie
nte
Agente Sensores
Actuadores
?
Percepciones
Acciones
31
acuerdo con sencillas reglas de condición-acción. Tal esquema se ilustra en la
siguiente imagen.
Figura 3. Agente reactivo simple
Tomado de (Russell & Norvig, 2004)
Agente reactivo basado en modelos
Russell y Norvig (2004) muestran que este tipo de diseño está pensado para
los agentes que no pueden acceder a toda la información de su entorno, por
lo cual usa un “modelo” interno que incluye una representación sencilla del
estado del mundo el cual debe ser actualizado a través tiempo, permitiéndoles
por ejemplo deducir lo que no pueden percibir, este modelo debe proveerse a
su vez de información sobre el modo como puede evolucionar el mundo y las
consecuencias que sus acciones generan sobre dicho entorno.
Me
dio
am
bie
nte
Agente Sensores
Actuadores
Percepciones
Acciones
Cómo es el
mundo ahora
Qué acción
debo tomar
ahora Reglas de condición-acción
32
Figura 4. Agente reactivo basado en modelos
Tomado de (Russell & Norvig, 2004)
Agentes basados en objetivos
Dado que la información del mundo no es completa, también es necesario
representar prioridades del agente o metas que expresen los estados que
desea del mundo. Por ello Russel y Norvig (2004) describen este diseño de
agente con el cual se selecciona un objetivo dependiendo de lo que se conoce
del entorno. Esto le permitirá mayor eficiencia y flexibilidad que con las reglas
de decisión y acción, ya que representa internamente el futuro deseado en
cada iteración.
Me
dio
am
bie
nte
Agente
Sensores
Actuadore
s
Percepciones
Acciones
Qué acción
debo tomar
ahora Reglas de condición-acción
Estado
Cómo evoluciona el mundo
Qué efectos causan mis
acciones
Cómo es el
mundo
ahora
33
Figura 5. Agentes Basados en Objetivos
Tomado de (Russell & Norvig, 2004)
Tipos de modelos multiagente según su nivel de validación
Boero y Squazzoni (2005),Citados en (2011) definen tres tipos de Modelos
según su nivel de validación, estos son:
Modelos abstractos, los cuales no representan una situación específica
de la realidad, sino que son producto de la investigación teórica, por lo
cual requiere métodos de validación propios de las teorías generales
como por ejemplo el análisis de sensibilidad.
Los Modelos de rango medio, tienen un nivel de especificidad más alto
en la descripción de un fenómeno social, pero permiten varias
instancias de una situación, simplifican de esta manera las
representaciones empíricas de la realidad, por lo cual los valores
iniciales se definen tanto aleatoria como empíricamente.
Modelos facsímil representan en detalle un caso concreto de la
realidad.
Me
dio
am
bie
nte
Agente
Sensores
Actuadore
s
Percepciones
Acciones
Qué acción
debo tomar
ahora
Objetivos
Estado
Cómo evoluciona el mundo
Qué efectos causan mis
acciones
Cómo es el
mundo ahora
Qué pasará si
realizo la acción A
34
Antecedentes de simulaciones sociales
Existen distintos modelos de simulación construidos y estudiados para
comprender dinámicas de la sociedad; entre ellos está el Modelo de
segregación de Shelling (Lozares, 2004; Schelling, 1971; Rodríguez &
Roggero, 2015), basado en Autómatas Celulares, el cual ataca la problemática
de la relación entre el nivel micro y macro social de tal fenómeno social.
Un Modelo de Simulación Social basado en agentes es planteado por Epstein
y Axtell. (1996), a través de una sociedad artificial llamada “Sugarscape”; en
ella, se estudian distintos comportamientos emergentes de la sociedad, la
economía y la cultura, tales como la inequidad o los procesos evolutivos; estos
comportamientos globales se generan en la simulación a partir de distintos
rasgos y reglas que se definen en el modelo por medio de la interacción de
agentes y el ambiente.
2.1.2.3 Herramientas de modelamiento y simulación multiagente
Miguel (2011) Describe distintas herramientas útiles para construir modelos de
simulación multi-agente en sistemas sociales; entre ellas, existen de alto-nivel,
las cuales permiten al programador despreocuparse de los problemas de
memoria y paralelismo. A continuación, se hace un cuadro comparativo
teniendo en cuenta las características descritas.
35
Cuadro 1. Herramientas de Modelado Multi-agente
Herra-mienta
Características.
Comu-nidad
De
usuarios
Apren-dizaje
Mode-lado
Especiali-zación
Portabi-lidad
Gra-tis
Herra-mientas
Swarm Extensa y
cooperati-va
Fácil - - - - -
Mason - - Difícil - - - -
Cormas - - -
Modelar Gestión de recursos
renovables
- - -
Repast - - Fácil - - -
Automatiza-ción de simula-ciones
Netlogo
Amplia,
creciente, Cooperati-
va
Accesi-ble por docu-
menta-
ción y tutoria-
les
Tiene su propio
lenguaje para
progra-mar
agentes.
Modelar
fenómenos naturales y
sociales
Ejecuta-ble en
varios sistemas operati-
vos
Sí
Automatiza-ción de simula-ciones
Exportación de
resultados
Mimosa - - - Modelar desde
ontologías
Ejecuta-ble en
varios sistemas operati-
vos
- -
Modeling4all
Cooperati-va
Fácil
Fácil, no
se necesita experien-
cia
progra-mando
- - - -
Ingeni-as
- -
Fácil, provee
lenguaje gráfico
de modela-
do
- - - -
Ioda-project
- - -
Modela desde noción
entidad-interacción
- -
Herramien-ta de Meta-modelado
para
generar código
ejecutable
Basado en (Miguel, 2011).
36
Además de su amplia gama de beneficios así como su facilidad de obtención,
para esta investigación se utiliza el entorno de modelamiento programable
Netlogo para estudiar la conexión entre los comportamientos de micro-nivel
definidos y los patrones de macro-nivel emergentes. Con esta Herramienta se
pueden representar agentes denominados “tortugas” dentro de un espacio
lógico donde cada uno ocupa un lugar diferente en una tela de “parcelas”;
además, ejecuta las simulaciones contando “ticks” que simbolizan el avance
del tiempo representable en las gráficas que también proporciona (Netlogo
User Manual, 2017), por lo cual es necesario descargar por lo menos la versión
de Netlogo 5.3.1 para ejecutar las simulaciones.
Esta representación que usa Netlogo de los sistemas multi-agente, donde el
espacio es independiente de los agentes es útil para simular fenómenos
sociales, ya que según Miguel (2011) abstraen la idea de localización en el
espacio y en el tiempo, por lo cual se usa en este proyecto como soporte en la
representación de la violencia y las agresiones, donde los agentes podrán
moverse e interactuar de forma limitada tal como sucede cuando un estudiante
maltrata a otro, (…como se menciona en el apartado 4.1.1...).
2.1.2.4 Lenguaje Unificado De Modelado (UML)
Debido a la necesidad de proyectar visualmente el diseño del modelo multi-
agente, el lenguaje Unificado de Modelado (UML) por medio de distintos
diagramas que representan el comportamiento dinámico del sistema, así como
su estructura estática. Siendo especialmente útil lo que Rumbaugh, Jacobson
y Booch (2007) afirman que tiene: su facilidad de utilización y comprensión en
la transmisión de conocimientos de sistemas discretos en general. Además,
aunque Grimm y otros (2006) reconocen que los numerosos diagramas
incluidos UML no son fáciles de desarrollar, también afirman que proveen un
lenguaje visual fácil de usar y entender para ser definido en código
computacional. Por todo lo anterior, se parte de UML para representar de
forma gráfica el comportamiento de los agentes así como su estructura
estática, formalizando sus reglas de conducta e interacción de modo que
pueda mostrarse claramente su funcionamiento (…como se muestra en las
secciones 4.2.3.4 y 4.2.4.3…).
Con UML el sistema es visto como una colección de elementos que
interactúan, lo cual se asemeja mucho al modelado de agentes; por ello, se
puede utilizar especialmente para mostrar el comportamiento de los agentes
por medio de diagramas de actividades y de interacción, así como la lista de
variables internas y de posibles procedimientos por medio del diagrama de
clases, ya que como lo dice Rumbaugh, Jacobson y Booch (2007) proveen
semántica y notación gráfica y textual, la cual resulta útil para representar de
37
manera simple los rasgos de los agentes que abstraen el comportamiento
social de los seres humanos.
Bommel y Müller (2007) afirman que UML puede usarse no solo para la
ingeniería de software sino también para modelar conocimiento de las ciencias
humanas y sociales, pues ha sido utilizado para el diseño de sistemas multi-
agente. Los modelos orientados a objetos contienen la intuición de
funcionalidad y dinámicas que pueden surgir de la combinación de las partes
de un sistema complejo, comprendiendo las nociones de que la organización
de interacciones de un tipo de objetos llamados agentes puede cambiar con el
tiempo, y las dinámicas de ellos pueden ser tanto operaciones sofisticadas
como simples sistemas de reglas básicas.
No todos los diagramas de UML son adecuados para expresar un modelo sino
especialmente los de Clases y Actividades según la clasificación de Bommer
y Müller (2007). Además, los diagramas de Interacción pueden ilustrar casos
particulares de comunicación entre agentes. Por lo tanto, a continuación, se
describen de forma resumida estos tres tipos de diagramas.
Diagrama de clases
Hace parte de la representación de la estructura estática del sistema,
generalizando las clases que puede haber y su relación mutua, son ilustradas
con rectángulos donde se define el nombre de la clase, sus atributos o
estructura de datos y sus métodos o características de comportamiento como
lista de operaciones, junto con conectores a otras clasificaciones de elementos
que representan su relación, dependencia o asociación a ellas.
Bommer y Müller (2007) precisan que los diagramas de clases pueden usarse
para todo tipo de modelado de sistemas y no solo para la Ingeniería de
Software, ya que estos gráficos representan ontologías, es decir, proporcionan
conceptualización formal de elementos con propiedades y relaciones.
Además, Grimm y otros (2006) los recomiendan para desarrollar modelos
basados en agentes, ya que pueden dar una vista de estados acerca de
variables y procesos que describan la estructura de los agentes y sus reglas
en un lenguaje de programación como Netlogo. Por ello, se utilizan para el
caso de este proyecto, representando a los agentes con métodos que se
interpreten como descripciones de su comportamiento.
38
Figura 6. Diagrama de clases ejemplo
Tomado de (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 2007, pág. 30)
Diagrama de interacción
Se puede mostrar la comunicación entre los agentes del sistema por medio de
llamados a sus funciones internas. Usando diagramas de interacción se
ilustran los mensajes de información con flechas que van desde un punto en
la línea de vida del agente hasta otro, pudiendo especificar si hay bucles,
condiciones o ejecuciones en paralelo por medio de rectángulos que encierran
los mensajes, tal como se muestra en el ejemplo de la Figura 7 .
Por lo anterior, se usa este tipo de diagrama para representar la comunicación
de dos o más agentes ilustrando las entradas y salidas de información que se
envían entre sí en un proceso de interacción, mostrando simple y claramente
39
la el intercambio de mensajes que hay por ejemplo cuando un agente maltrata
a otro (…Como se muestra en la Figura 17 del apartado 4.2.3.4…).
Figura 7. Diagrama de interacción ejemplo
Tomado de (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 2007, pág. 36).
Diagrama de actividades
Es un diagrama de flujo que muestra las actividades realizadas durante un
proceso definido, especificando dependencias de orden y secuencia, así como
la concurrencia entre las diferentes acciones ilustradas como rectángulos
ovalados y estados de control representadas como rombos de decisión.
40
Resulta útil para ilustrar el comportamiento global de los sistemas sin ahondar
en detalles, y por ello, Bommel y Müller (2007) dicen que hace más fácil la
descripción del comportamiento de agentes. Por lo tanto en este proyecto se
usaron diagramas de actividades para mostrar de forma sencilla e ilustrada las
reglas comportamiento de los agentes para decidir una acción y actualizar su
estado interno alrededor de la violencia y la afiliación, tal como se presenta en
(…los apartados 4.2.3.4 y 4.2.4.3…).
41
Figura 8. Diagrama de actividades ejemplo
Tomado de (Rumbaugh, Jacobson, & Booch, 2007, pág. 35)
2.1.3 Metodología de simulación social
El doctor en sociología Francisco Miguel (2011) propone un protocolo basado
en la secuencia de etapas de modelización multi-agente para la investigación
42
social presentada por autores como Gilbert (2008) y Antunes et al. (2007)
citados en Miguel (2011). Las fases pueden llevarse de forma paralela y puede
haber procesos de retroalimentación con otras anteriores. Estas etapas del
protocolo son las siguientes según Miguel y Hassan (2012) :
1. FORMULAR PREGUNTA FUNDAMENTAL E IDEAS INICIALES.
2. RELACIONAR IDEAS CON TEORÍA.
3. CONSTRUIR TEÓRICAMENTE EL MODELO FORMAL.
4. FORMALIZAR MODELO.
5. CODIFICAR Y DOCUMENTAR MODELO INFORMÁTICO.
6. VERIFICAR CALIDAD INTERNA DEL MODELO DE SIMULACIÓN.
7. ANALIZAR SIMULACIÓN Y VALIDAR CALIDAD EXTERNA DEL
MODELO
8. PUBLICAR LOS RESULTADOS DEL MODELO. (págs. 332 – 338)
Como lo describe Miguel (2011) Cada etapa de esta secuencia tiene en cuenta
distintas consideraciones de investigación sociológica y procesos para
desarrollo de software. Además, se pueden entender como recopilaciones de
prácticas usuales dentro de la comunidad dedicada a la simulación social.
2.1.3.1 Formular pregunta fundamental e ideas iniciales.
La etapa inicial, donde se formula la pregunta fundamental y las ideas iniciales
consiste esencialmente en comprender el objetivo del modelo a construir,
entendiendo lo que se desea explicar con la simulación y cuál es el nivel de
detalle necesario para comprender el problema. Tales aspectos ya han sido
definidos (…en el apartado 1 de objetivos…).
2.1.3.2 Relacionar ideas con teoría.
Se exploran las explicaciones del fenómeno social considerando qué
elementos de las teorías son esenciales para la modelización. Este marco
teórico (…en el apartado 2.2…) presenta teorías referentes a la violencia en el
aula y las interacciones en grupos de estudiantes que son relevantes en el
planteamiento del modelo.
2.1.3.3 Construir teóricamente el modelo formal.
Se desarrollan hipótesis explicativas para realizar el sistema que va a ser
visualizado por medio de simulación. En esta etapa se definen en detalle los
43
agentes, el entorno y las reglas de interacción a partir de las explicaciones
teóricas exploradas.
2.1.3.4 Formalizar modelo.
Se refiere a expresar los elementos y las relaciones usando por ejemplo
diagramas del Lenguaje Unificado de Modelización (UML), con el fin de hacer
más fácil de visualizar especificaciones útiles para el desarrollo, la
programación y la publicación del modelo informático.
Para expresar el modelo formalmente se siguen las sugerencias de Grimm y
otros (2006), Bommel y Müller (2007); y Fonseca (2009) citado en (Miguel,
2011) usando los diagramas de clases, diagramas de secuencia y de
actividades, definidos en el Lenguaje Unificado de Modelización (UML) (…los
cuales son descritos en el apartado 2.1.2.4…), teniendo en cuenta los atributos
de los agentes y sus reglas de comportamiento social y agresivo según las
condiciones socio-ambientales.
Principio de simplicidad
Siguiendo las consideraciones de Miguel (2011), la transición de las teorías
explicativas de la realidad hacia la formulación de representaciones
informáticas formales, debería seguir un proceso incremental. De modo que
desde el principio se exprese el fenómeno social con reglas muy simples.
Ignorando de ser necesario detalles irrelevantes y así facilitando la
modificación posterior del modelo, que sin embargo debe cumplir con el
objetivo de la simulación, en este caso: mostrar las características emergentes
de la violencia.
2.1.3.5 Codificar y documentar modelo informático.
Hace referencia a especificar las hipótesis en un lenguaje de programación;
se define la manera en que se genera el estado inicial de los elementos y cómo
van a ejecutarse las decisiones e interacciones durante la simulación. Para el
presente proyecto se utiliza el ambiente de modelamiento programable
Netlogo que provee un lenguaje especializado para la construcción de
sistemas Multi-agente y se adecúa a los requerimientos de esta investigación
(… tal como se presenta en el apartado 2.1.2.3…).
2.1.3.6 Verificar calidad interna del modelo de simulación.
Al Verificar la calidad interna se intenta comprobar si la simulación se comporta
tal y como las hipótesis planteadas especificaron, de manera que se prueba si
la programación tiene errores. En esta fase es posible modificar el código
44
replanteando el modo en que las reglas de los agentes o el ambiente
representan las suposiciones.
Para revisar problemas de fiabilidad y tratar los errores de codificación o bugs
se usan las recomendaciones de Ramanath y Gilbert (2004) citados en
(Miguel, 2011), las cuales se resumen a continuación:
Detectar los errores más obvios desde las primeras simulaciones.
Implementar cada hipótesis detallada y cuidadosamente, usando
nombres comprensibles para variables y procesos.
Documentar el código con comentarios que expliquen la lógica del
modelo.
Usar monitores y gráficos de estado para extraer datos de valores
intermedios; y añadir controles automáticos que anuncien estados fuera
de rango. Estos se desactivarán en el modelo final.
Revisar resultados de simulación paso a paso e incluso línea por línea
de código.
Detectar desviaciones de comportamiento cambiando las condiciones
iniciales y examinando en tiempos concretos los estados de los
agentes.
Probar módulos de código utilizando datos de entrada específicos y
datos de salida esperados.
estudiar la simulación en condiciones donde los parámetros iniciales
tienen valores extremos.
2.1.3.7 Analizar simulación y validar calidad externa del modelo
Analizar la simulación validando la calidad externa del modelo consiste en
probar que las hipótesis según su implementación en la simulación
corresponden con el fenómeno que se investiga; analizando cambios en
configuraciones iniciales sobre los resultados finales de la simulación, para
interpretar su significado según el marco teórico de modelado. En esta etapa
se usan técnicas de validación según los tipos de modelo de simulación social
multi-agente (…referidos en el título “Tipos de modelos multiagente según su
nivel de validación” del apartado 2.1.2.2…).
Debido a que el modelo construido no tiene propósito de representar algún
caso empírico concreto de la realidad, sino que más bien se diseñó para
mostrar características macro de la violencia escolar por medio de su
simulación, se usarán los criterios de validación que Boero y Squazzoni (2005),
citados en (Miguel & Hassan, 2012), consideran suficientes para el caso de
este proyecto:
45
Que se basen en reglas de comportamiento individual plausibles y
realistas, generen patrones de resultados emergentes esperados e
interpretables, y sean capaces de generar teorías de “rango medio”
más específicas (que describan características generales del
fenómeno para aplicar los resultados a diversos casos reales del
mismo) (p.337).
2.1.3.8 Publicar los resultados del modelo
Finalmente se presentan los resultados del modelo, detallando las
consecuencias del proceso de verificación, análisis y validación junto con las
especificaciones formales, en este trabajo escrito se describe el proceso de
construcción y se detallan las características de este Modelo social basado en
agentes (…en la sección 3…), y se detallan los resultados del análisis y las
validaciones (…en el apartado 6…).
2.2 TEORÍAS DE COMPORTAMIENTO HUMANO INDIVIDUAL
Para la consistencia del modelo artificial con la realidad, es necesario revisar
las explicaciones que se encuentran principalmente en la psicología social
acerca de por qué y cómo actúan los seres humanos entre ellos en torno a la
violencia, con el fin de extraer las teorías más adecuadas para la definición de
reglas en la formalización del diseño de los agentes.
2.2.1 Motivaciones
Feldman (2010, pág. 401) dice que las motivaciones son consideradas estados
internos que dirigen la conducta de los seres humanos, dispuestas en los
individuos como instintos pre-programados que impulsan a las personas
ejecutar alguna determinada acción, activando una forma de actuar para
alcanzar algún incentivo y satisfacer alguna necesidad. Para el caso del
aprendizaje social pueden ser vistas como las tendencias individuales de
comportamiento que describe Myers (2000, pág. 422), las cuales son
favorecidas por los modelos de imitación externos.
Abraham Maslow (1987, Citado en Feldman, 2010), consideraba a tales
motivaciones en niveles de jerarquía, donde existen necesidades básicas que
deben satisfacerse antes de decidir actuar conforme a una necesidad de orden
superior; esto se puede ilustrar con una pirámide de necesidades donde la
Autorrealización es considerada el nivel más alto de satisfacción personal, tal
como lo muestra la Figura 9.
46
Figura 9. Pirámide de Necesidades
Elaboración Propia basada en (Feldman, 2010, pág. 401)
2.2.2 Teoría de intercambio social
Se considera que toda decisión de acción proviene de una evaluación previa
del costo y las recompensas relacionadas. Por ejemplo, psicólogos como
Homans (Citado en Hogg & Vaughan, 2010), incluyen nociones económicas
relacionadas con el enfoque conductista para explicar que internamente el
hombre busca beneficiarse de sus relaciones interpersonales minimizando los
costes y maximizando las recompensas que puede obtener de ellas. Sin
embargo, se dice que este análisis individual es subjetivo y depende tanto de
cada persona como de la valoración cultural.
2.2.3 Características de la violencia escolar
La investigación del bullying se ha extendido por el mundo desde el trabajo del
psicólogo y especialista en el tema Dan Olweus (2004); como lo menciona
Valadez (2008), su trabajo ha sido enfocado hacia definir y describir
características del fenómeno y sus agentes implicados. Sin embargo, en el
presente proyecto se concentra el estudio hacia los maltratos entre los mismos
estudiantes, pues como lo dice Palomino (2012), son los principales afectados
y provocadores de las agresiones dentro del contexto escolar.
Autorrealización(estado de realización personal)
Auto-Estima ( Necesidad de desarrollar un sentido
de valía personal)
Amor y pertenencia (Necesidad de obtener y dar afecto)
Necesidades de seguridad (Necesidad de un ambiente sano y seguro)
Necesidades fisiológica (impulsos primarios, necesidades de agua, alimento, sueño y sexo)
47
Siguiendo con la definición de Olweus (2004) acerca de la violencia estudiantil,
especialmente aquella denominada “Bullying”, se observa que las agresiones
son caracterizadas por un desequilibrio de poder, donde las víctimas suelen
ser escogidas de entre aquellos individuos que presentan más vulnerabilidad
o dificultad para defenderse, exponiendo a los más débiles a ser agredidos por
los más fuertes que ellos. Además, se observa que estas acciones negativas
suelen ser provocadas de manera repetitiva por uno o más compañeros hacia
aquellos individuos que se consideran débiles, mostrando que el fenómeno
presenta patrones de constancia y colectividad. Como dice Contreras (2013),
esta definición clásica y características, proporcionadas por Olweus, han sido
aceptadas y tratadas aún en investigaciones alrededor del mundo.
Otra restricción importante puntualizada por Olweus para la violencia escolar,
la cual Myers (2000) también menciona para definir la violencia humana en
general, es su carácter intencional, consistente en acciones voluntarias desde
el punto de vista de los agresores, los cuales son conscientes del dolor, el
sufrimiento, y las repercusiones internas de sus acciones sobre la víctima.
Como dice Myers (2000) y Benites (2012) Las agresiones son hostiles cuando
su motivo es puramente provocar dolor o lesiones en otros; o instrumentales,
cuando su intención es alcanzar otro fin. Por lo tanto, no se considera relevante
en este proyecto estudiar las agresiones accidentales o los daños que no son
buscados conscientemente.
Di Napoli (2016), habla de la anterior perspectiva de Bullying, como: “una
dimensión relevante para analizar la violencia en los ámbitos educativos” (p.
70), y reconoce que esta caracterización de violencia escolar entre iguales,
sigue usándose y aceptándose. Con respecto a la definición, di Napoli (2016)
muestra que se pueden separar los términos de hostigamiento o intimidación
y violencia o agresión, donde la violencia involucra daños físicos y no
necesariamente los rasgos de desequilibrio de poder, intencionalidad y
constancia, y la intimidación implica las tres características del bullying
mencionadas anteriormente. Sin embargo, en esta investigación se usarán los
términos de violencia, agresividad y bullying indistintamente para referirse al
tipo de violencia que caracteriza Olweus, como se describió anteriormente,
debido a la robustez del término enfocado al contexto escolar entre iguales, y
para simplificar la referencia al termino en todo el documento.
2.2.3.1 Involucrados en la violencia escolar
Una descripción de la violencia escolar más detallada la presenta Oñederra
(2008), la cual se sigue manteniendo actualmente en la descripción del
Bullying (di Napoli, 2016), mostrando que los involucrados en el momento de
48
la agresión no solo son la víctima y los agresores, sino también los
espectadores. Aquellos perfiles se presentan a continuación:
Víctimas: quienes sufren directamente la agresión, suelen demostrar
poca simpatía entre sus iguales, baja popularidad, y por lo tanto son
rechazados sin la capacidad de obtener buenas relaciones. Su
personalidad y temperamento se destaca por tener miedo, timidez, baja
autoestima y tendencia a la depresión; sin embargo, estudiantes
sociables y con buen comportamiento también podrían ser afectados.
Además, se identifican un tipo de víctimas que al mismo tiempo
efectúan agresiones hostiles.
Agresores: el que infringe sufrimiento sobre la víctima, suele tener
mayor apoyo social y popularidad por el miedo y respeto que obtiene,
a pesar de que sus relaciones sociales sean negativas y no posean
empatía, su temperamento es impulsivo y desarrolla falta de
sensibilidad de modo que cada vez está menos inhibido para cometer
agresiones, por lo general experimenta violencia y falta de normas en
su hogar. Existe la posibilidad de que un estudiante asuma este rol solo
para no ser rechazado del grupo y evitar ser victimizado.
Espectadores: quienes observan las agresiones y tienden a evidenciar
miedo e insolidaridad sosteniendo la llamada “ley del silencio”, ya que
no delatan las situaciones de agresión, aunque estén contra ellas para
no ser victimizados. Inclusive llegan a apoyarlas indirectamente para
que también puedan lograr ser identificados dentro del grupo. En raros
casos los observadores de maltratos rechazan la conducta
abiertamente, y cuando lo hacen, como lo observa Salgado (2012) solo
es en caso de que tengan amistad con la víctima.
2.2.3.2 Tipos de agresión
Valadez (2008) al recopilar ideas de distintos autores, señala diferentes tipos
de agresión, las cuales también son mencionadas por di Napoli (2016), y se
resumen en la Tabla 4.
49
Tabla 4. Tipos de Agresión
TIPOS DE AGRESIÓN
SIGNIFICADO
Verbal Comunicación agresiva para humillar y atacar los derechos y sentimientos de otro.
Física Cualquier acción intencional que provoca daño físico, puede ser leve, moderada o severa.
Social Maltrato hacia alguien frente a otras personas para aislarlo del grupo a través de rumores.
Económico Control de los recursos económicos, robando o escondiendo posesiones de la víctima.
Psicológico Se estimulan sentimientos contra la autoestima, por medio de exclusión, amenazas, insultos y desprestigio.
Basado en (Valadez, 2008)
maltratos, inclusive como espectadores; pero Valadez (2008) aclara que existe
verdadero riesgo cuando esta violencia se presenta en forma de abuso de
poder y constancia.
2.2.3.3 Contextos en que se presenta la violencia en la escuela
Dos estudios analizados por Chaux (2013) sobre violencia escolar en Bogotá
en los años 2006 y 2011, presentaron que tanto en colegios públicos como en
privados se presentan porcentajes similares de agresión. Además, mostraron
que los jóvenes de grado sexto y séptimo (entre los 10 a 12 años) son los que
más reportan agresiones, al igual que Garaigordobil & Oñederra (2009) los
cuales notan que existe mayor incidencia de acoso en niños de edad de 10-12
años.
En un estudio realizado en Colombia por Gamboa, Ortiz, & Muñoz (2017)
desde la percepción de los profesores, observan que los lugares de mayor
incidencia de violencia dentro de la institución educativa suelen ser en el aula
de clases, seguido del patio. Normalmente los eventos de agresión se dan en
el cambio de clase, y en otros casos mientras el profesor está en el aula.
En Colombia la proporción de alumnos por maestro correspondía a 24.287 a
nivel primario y 24.9 a nivel secundario en el 2014 (UNESCO, s.f.), mostrando
que en las aulas de clase hay muchos estudiantes, especialmente en
Colombia donde, como lo dice Arenas (2015), hay aulas con grupos de 40 a
45 estudiantes y por ello el profesor tiene que prestar especial atención a la
50
convivencia del grupo, siendo así mismo difícil evaluar el trabajo académico
individual.
2.2.3.4 Teorías explicativas de la agresión humana
A continuación, se presentan distintas teorías que intentan explicar los factores
que influyen en la agresión de los seres humanos; dependiendo de la
perspectiva, los modelos explicativos se enfocan en las causas personales o
los elementos a nivel global.
Teorías biológicas, frustración-agresión y modernas
Baron y Byrne (2005) abordan las explicaciones de la agresión históricamente
desde tres perspectivas teóricas: En primer lugar, por factores biológicos,
donde se plantea la violencia por tendencias innatas, genéticas u hormonales
y cuyos exponentes principales son Freud y Lorenz. Como segunda
perspectiva Baron y Byrne (2005) describen las teorías del impulso, donde
plantean la hipótesis de la frustración-agresión según la cual toda agresión es
precedida por un sentimiento de frustración. Además, se dice que la agresión
abierta es causada por un impulso originado de condiciones externas
desagradables, aclarando que puede ser estimulada por factores como el
dolor, el ser atacado por otro, la aglomeración, o cualquier situación que
genere aversión o sentimientos de ira que se desencadenen en agresión
(Myers, 2000).
En última instancia Baron y Byrne (2005) detallan la perspectiva de las teorías
modernas donde destacan autores como Anderson y Zillmann, los cuales
diseñaron Modelo Afectivo General de la Agresión (GAAM por sus siglas en
inglés) incluyendo en él factores tanto cognitivos, como de estado de ánimo
y de activación, los cuales se relacionan a la hora de producirse un maltrato.
Anderson y Zillmann agrupan todos aquellos factores de varias teorías
clasificándolas en variables de entrada como la frustración, los ataques
externos de otras personas o la simple exposición a modelos agresivos, así
como en variables específicas de los individuos como: la alta irritabilidad, las
creencias acerca de la violencia y las habilidades que facilitan una agresión.
Teoría del aprendizaje observacional
Dentro de las teorías que explican la formación de la actitud humana, la teoría
de aprendizaje observacional o Modelamiento Social, elaborada por Bandura
(1997), citado por Myers (2000), Feldman (2010) y Hogg y Vaughan (2010),
centra sus explicaciones de comportamiento en lo que sucede externamente
alrededor de las personas y los factores situacionales, más que en una
complicada serie de factores instintivos o genéticos que generan su conducta.
51
Se analizan las variables socio-ambientales que producen las tendencias
actitudinales, y de esta manera describen la dependencia de una persona con
otras en su entorno de interacción.
En términos generales, como dice Myers (2000) y Palomino (2012), la mayoría
de las formas de comportamiento social tales como la modas, el lenguaje, o la
violencia se obtienen por imitación, aprendiendo indirectamente por medio de
la observación de las acciones y respuestas emocionales de personas que
hacen de modelos, imitando su conducta en caso de que las consecuencias
vistas sean beneficiosas o positivas. Feldman (2010) menciona que este
enfoque resalta el determinismo de factores ajenos al control que dirigen un
cambio ya sea consciente como inconsciente en la personalidad de los
individuos. Myers (2000) admite que según esta teoría, aunque experiencias
desagradables como el dolor o los insultos motivan emocionalmente las
agresiones aumentando su probabilidad de ocurrencia, afirma que
esencialmente son las consecuencias que anticipa el individuo las que
determinan si actúa de esa manera, en caso de que crea que es seguro y
ventajoso.
Es necesario aclarar que esta explicación entra dentro del marco de las teorías
conductistas, tales como el condicionamiento clásico y el instrumental,
donde como explican Hogg y Vaughan (2010) se sistematizan los
comportamientos humanos como producto de los refuerzos causados por
resultados positivos o negativos asociados con cualquier estímulo agradable y
constante que acompaña o se asimila directamente como consecuencia de
alguna conducta propia que termina siendo reforzada. Por lo cual en este
trabajo se asume que la conducta violenta es reforzada por experiencias
directas del individuo donde dado un evento de agresión propio, aumenta la
probabilidad de futuras agresiones si se asocia a estímulos como la
aprobación social, que le proporcionan sentido de pertenencia al ser.
Dicho lo anterior, alrededor de la conducta agresiva, para explicar sus causas
se utilizan las perspectivas conductistas de Condicionamiento y Aprendizaje
Social. Un individuo puede reforzar una conducta (aumentar la probabilidad de
repetir tal acción), tanto por experiencias directas si es la víctima o el agresor,
como indirectas, en el caso de los observadores. De tal manera que por el
aprendizaje social se modifica la creencia intrínseca u opinión de que maltratar
a otro puede ser satisfactorio en sí mismo, ya sea como puro impulso o como
un medio para alcanzar compensaciones como las que menciona Myers
(2000): el reconocimiento social, el respeto dentro del grupo, o la simple
captación de atención. Siendo gratificantes para al agresor, ya que puede
concederle un sentido de importancia al dominar a las víctimas, y como Acosta
(2014) afirma, se convierte en fuente de autoestima y de orgullo personal para
52
él. En todo caso, Hogg y Vaughan (2010) dicen que estas tendencias de
comportamiento son resistentes a lo largo de la vida. Sin embargo, con todo lo
dicho anteriormente, se puede afirmar que son flexibles en el sentido de que
pueden ser alteradas por refuerzos de experiencias directas o los resultados
del mismo comportamiento en otras personas.
Gracias a estas perspectivas Myers (2000) muestra que se le da importancia
al entorno familiar donde frecuentemente los jóvenes son expuestos a
agresiones, y a la subcultura otorgada por todas aquellas comunidades donde
se transmite la creencia de que la agresión puede ser un medio para obtener
respeto. Por lo cual, desde esta perspectiva se puede afirmar que las
tendencias agresivas no solo son adquiridas y reforzadas en el aula de clase,
sino que pueden existir incluso antes de entrar a una comunidad escolar, por
todas las experiencias pasadas de los estudiantes en su familia y grupos de
amigos.
Enfoque ecológico sistémico
Desde el Enfoque Ecológico Sistémico descrito por Valadez (2008) y Salgado
(2012) se comprende la noción de que el fenómeno de la violencia en la
escuela es causado por diversos factores, lo cual plantea un modelo de niveles
tal como se presenta en la Figura 10.
53
Figura 10. Modelo Ecológico-Sistémico del maltrato entre iguales
Tomado de (Valadez, 2008).
De modo que como muestra Valadez (2008) y Salgado (2012) la violencia
escolar es causada por la interacción múltiple de entornos o micro-sistemas
donde conviven los estudiantes. La escuela, la familia, la vecindad proveen su
propio ambiente de influencia sobre el niño afectando sus creencias y
conductas. Estos sistemas contienen diversos factores que afectan el
desarrollo de los estudiantes directa e indirectamente; por ello, también se
observa que los individuos no son solo influenciados por su interacción con las
personas que los rodean, tales como sus padres y hermanos en su
microsistema familiar, o sus profesores y compañeros en el microsistema
escolar, sino que a su vez son afectados por la cultura de la sociedad en que
estos microsistemas están envueltos e interactúan. De esta manera, la
violencia es vista como un fenómeno complejo, generado por las múltiples y
diversas interacciones de los individuos y los distintos sistemas.
54
Carozzo (2012, pág. 15) admite pues que tanto el sistema social y la cultura y
principalmente la familia provocan no solo la agresividad sino la pasividad,
indiferencia y el silencio de los espectadores que indirectamente se vuelven
cómplices del agresor. Por ende, los estudiantes son influenciados de manera
compleja por las creencias acerca de la violencia y de cómo enfrentarla, las
cuales son recibidas en todo el macro-sistema que logran percibir de sus
entornos de interacción. Por ello la perspectiva Sistémica es utilizada en este
trabajo para complementar la teoría de aprendizaje social, en la explicación
del estado inicial de la tendencia-agresiva (…como se muestra en apartado
5.3.1 y en la validación externa de la sección 6.1…).
2.2.3.5 Intervención
En cuanto a las medidas de Intervención, Olweus (2004) explica programas
que se pueden hacer en la escuela, en el aula y a nivel individual; estos
programas han tenido éxito en los países escandinavos y en Estados Unidos.
Myers (2000) desglosa propuestas para reducir la agresión, tales como
desahogar la ira de formas no agresivas; o la propuesta del aprendizaje social.
Myers (2000) también expone la promoción de conciencia individual, pues
hace menos vulnerables a los individuos de ir en contra de sus valores. Byron
y Byrne (2005) muestran otras técnicas para reducir la agresión que tienen que
ver con la exposición a modelos no agresivos o el entrenamiento en
habilidades sociales, pues la carencia de estas hace que muchas personas se
involucren en eventos violentos.
En Colombia, Ramos, Nieto y Chaux (2007) encargados del programa Aulas
en Paz, dicen que promover una sana convivencia a través de enseñar valores
en charlas, o carteleras tiene limitaciones; esto, porque los estudiantes
separan frecuentemente el discurso de la acción. Ramos, Nieto y Chaux
(2007) también exponen distintos programas para intervención que buscan
prevenir el acoso; entre ellas, se encuentra la prevención primaria y
secundaria, donde se trabaja con todos los estudiantes desde la primaria
focalizándose en aquellos que muestran más riesgo de comportarse
violentamente en secundaria; de esta forma, parece haber efectividad al
intervenir hacia la convivencia en el aula.
2.2.4 Características de la afiliación
Acosta (2014) evidencia que en la escuela los estudiantes suelen desarrollar
lazos de amistad que pueden influenciarlos incluso más que sus padres,
además, como dice Moreira, Sánchez y Mirón (2010) los niveles de afecto son
determinantes para que haya influencia en el aprendizaje social. Por lo
anterior, para el presente trabajo se presenta la afiliación como una acción en
55
la que el individuo se relaciona con otros para pertenecer y formar amistades
duraderas, las cuales los influencian significativamente por el afecto en el que
se desarrollan. Baron y Byrne (2005) muestran esta diferencia entre relaciones
de “conocidos superficiales” y “conocidos cercanos”, donde las interacciones
son repetitivas y afectivas pero que dependen de las reacciones a las
características observables en los demás.
Se expondrán a continuación distintas teorías que explican cómo se originan
este tipo de relaciones, empezando por las razones intrínsecas por las cuales
se establecen amistades, seguido de las características externas de otras
personas asociadas a las preferencias que dirigen la formación de relaciones,
que en general, como menciona Myers (2000), deben ser consideradas
gratificantes.
2.2.4.1 Necesidad de afiliación
Baron y Byrne (2005) dicen que los seres humanos necesitan afiliarse con
otros debido a que son seres sociales y las relaciones forman parte central de
su vida; desde que nacen están rodeados de toda clase de interacciones que
los hace desarrollar su conocimiento del mundo desde un contexto
interpersonal. Hogg & Vaughan (2010) y Myers (2000) muestran que esta
necesidad lleva a las personas a buscar contacto, reunirse, hacer amigos,
formar grupos, cooperar y comunicarse; les da también un sentido de
pertenencia, de aceptación y valor que les satisface..
Además, Hogg & Vaughan (2010) evidencian que aunque las personas
busquen estár solas en determinadas epocas, la verdad es que estar aislado
puede generar ansiedad y deseo de estar acompañado de cualquier otro, por
ello tienden a buscar compañía socializando y manteniendo sus relaciones
interpersonales con ayuda de su capacidad para percibir información social,
como Baron y Byrne dicen (2005) cuando no está satisfecha su necesidad de
pertenecer.
Esta “necesidad de afiliación”, es considerada como una motivación dentro del
enfoque jerárquico de Maslow (1987, Citado en Feldman, 2010) el cual coloca
la necesidad de obtener y dar afecto por encima al de ser respetado o
aumentar la autoestima relacionado con la conducta agresiva en la escuela,
tal como se muestra en el gráfico de la ilustración 1.
2.2.4.2 Atracción física
Baron y Byrne (2005) muestran que las investigaciones psicológicas destacan
la influencia e importancia del grado de atractivo físico y los aspectos de la
apariencia de una persona considerados visualmente agradables, como
56
determinantes en la búsqueda y elección de relaciones interpersonales; por lo
menos en la primera impresión .
Myers (2000) habla del tema extensamente, mostrando que aunque la belleza
dependerá del contexto espacio-temporal de las personas, también se
considera que dentro de un grupo étnico hay acuerdo con respecto a la
consideración de características de quién es más atractivo o no. Por lo cual,
como por lo general en un grupo escolar los niños tienden a pertenecer a una
misma cultura, se asume en el modelo un mismo estándar de belleza para
todos, y no se harán distinciones subjetivas con respecto a quién es más
atractivo o no.
Añadido a lo anterior, Myers (2000) revela que las personas hermosas son al
mismo tiempo relacionadas con rasgos sociales deseables, tales como la
bondad, tranquilidad refinamiento y habilidades sociales; evidenciando
también que terminan formando amistades con quienes tienen el mismo nivel
de atractivo físico, o si no, tienen cualidades que compensan la diferencia. Por
ello, las habilidades sociales de cada individuo, se pueden unir a la percepción
atractivo físico para generalizar todas aquellas características observadas en
las personas que las hacen más propensas a ser buscadas para formar
amistades, por el agrado que produce su presencia. Aquella generalización es
nombrada simpatía en el modelo creado (...como se menciona en el apartado
4.2.4.1…).
2.2.4.3 Proximidad
Myers (2000) también afirma el hecho de que si dos personas se encuentran
cerca continuamente, la situación es propicia a que interactúen y esperen
compartir constantemente, generando atracción mutua ya que se facilita el
conocimiento bilateral de sus semejanzas y su identificación social; todo
porque la cercanía también permite disponibilidad y provoca que sientan
comodidad la una por la otra ya que están mutuamente familiarizadas,
propiciándose una relación gratificante.
Este simple concepto, recurrente en la psicología social, se puede interpretar
en un grupo escolar con la búsqueda inicial de interacción amistosa hacia los
compañeros espacialmente más cercanos, que terminan siendo con los que
más comparten los estudiantes, lo cual es modelado (…como se muestra en
el apartado 4.2.4...)
2.2.4.4 Similitud
Aunque la proximidad es determinante para el comienzo de una relación, se
ha observado que en amistades duraderas destaca la similitud en
57
comportamiento. Por ello Hogg y Vaughan (2010) afirman que una persona es
más apreciada cuando sus actitudes concuerdan con la opinión propia, pues
de otro modo resulta desagradable cuando hay diferencia. Por ejemplo, un
estudiante puede rechazar a un amigo si observa que este actúa de forma
distinta a su opinión propia, por ello, este concepto es usado en el modelo
alrededor de la conducta violenta, que es la única acción aparte de afiliación
que es capaz de ser percibida, de modo que alguien puede terminar
temporalmente una amistad si observa en él agresiones a otros amigos, tal
como se modela en el presente proyecto (…como se evidencia en la ¡Error!
o se encuentra el origen de la referencia. del apartado 4.2.4.3…).
2.2.4.5 Reciprocidad
Hogg y Vaughan (2010) revelan que, generalmente, se acepta que existe un
sentimiento recíproco cuando alguien demuestra agrado o desagrado hacia
una persona, De modo que inicialmente un individuo también siente
gratificación cuando busca su amistad. Esto se puede ver reflejado de forma
simple cuando alguien acepta la amistad de otro por solo obtener una petición
de afiliación (…como se expresa en la Figura 21 del apartado 4.2.4.3…).
2.3 TEORÍAS DE COMPORTAMIENTO SOCIAL HUMANO
Los grupos sociales humanos son definidos como conjuntos de mínimo dos
personas que de alguna manera interactúan y se influyen, ya sea por la simple
presencia de otro o por la constante interacción, la formación de grupos está
relacionada con la necesidad de afiliación y pertenencia; a partir de ese
concepto Myers (2000, pág. 422) explica que alrededor de la violencia existe
influencia de los individuos hacia el conjunto, así como generación recíproca y
retroalimentada de fuerzas globales que cambian a los miembros
magnificando o disminuyendo su comportamiento agresivo debido a la
cohesión y conformidad social. Estos fenómenos emergentes a partir de las
interacciones de los miembros de grupos se describen en todo este apartado.
2.3.1 Identidad y estructura de grupo
En los grupos aparece la denominada identidad social, que según Myers
(2000) consiste en la percepción y concepción de un “nosotros” en cada uno
de los individuos. Hogg y Vaughan (2010) dicen que de ese modo pueden
haber diferencias de comportamiento en los miembros de dos grupos
diferentes, debido a la restricción de pertenencia proporcionada por el grado
de identidad que los miembros aceptan de cada grupo. En el caso la escuela,
dentro de un mismo salón pueden generarse grupos de amigos distinguibles
58
entre sí por su forma de actuar y su cohesión, lo cual es observado y analizado
en el proyecto (…en el apartado 5.2.3…).
Hogg y Vaughan (2010) evidencian que en un grupo también se presentan
individuos que se caracterizan por un rol con un estatus relacionado, que les
da más o menos prestigio entre los miembros, distinguiendo sus patrones de
conducta y creando una categorización o jerarquía identificable. Los que
poseen mayor posición social suelen ejercer mayor influencia sobre los de
menor, y estos, según Myers (2000) tienden a ser además estigmatizados. Por
lo cual, dentro de un grupo de amigos en la escuela se pueden distinguir
estudiantes que generan más influencia o que son más populares que otros.
2.3.2 Cohesión social
Myers (2000) y Hogg y Vaughan (2010) explican que la cohesión es una
característica esencial de los grupos, la cual hace que los individuos tiendan a
estar unidos como un fenómeno permanente en el tiempo, ya que la atracción
afectiva mutua provoca y aumenta la unidad, y se evidencia con acumulación
espacial y uniformidad de conducta entre los miembros. Además, también
muestran que se presenta una sensación de solidaridad como conciencia
grupal de identidad, lealtad y cooperación hacia todo el grupo, que no
necesariamente es provocada por los afectos entre los individuos. Por ello
pueden existir grupos de amigos en la escuela en los que cada individuo no
está afiliado con todos los demás, y sin embargo permanecen próximos
mostrando que hacen parte de una entidad colectiva, influyéndose
mutuamente de forma compleja.
Por otro lado, Myers (2000) dice que el grado de esta cohesión es proporcional
al nivel de influencia del grupo sobre los individuos, esto se explica a partir de
la identidad y atracción entre los miembros que hace que teman al rechazo de
los que aprecian, otorgándole de esta manera poder al grupo sobre ellos,
permitiendo así conformidad grupal y mayor similitud entre los miembros; así,
aunque unos estudiantes por ejemplo, no se sientan incómodos con la
presencia de otros en su grupo de amigos, permanecen en él por sus
afiliaciones particulares, y pueden llegar a conformarse, tal como se explica en
la siguiente sección.
2.3.3 Conformidad y presión de grupo
Alrededor de conductas como la violencia emergen características globales
como la Conformidad, Myers (2000) y Hogg y Vaughan (2010) muestran que
por una presión emergente del grupo, los miembros que no necesariamente
están conscientes de ella, convergen hacia a un mismo comportamiento;
aunque existe mayor o menor influencia sobre los miembros dependiendo
59
del grado o tiempo de interacción, el grupo provoca cambios en sus tendencias
de comportamiento, haciendo que su conducta se dirija hacia la opinión
promedio debido a los sentimientos de miedo, ansiedad o soledad que los
afectan por la expectativa de desaprobación social. Por ello, este fenómeno
puede evidenciarse con la tendencia hacia la similitud de conducta en grupos
de amigos que permanecen cohesionados (...tal como se observa en la
sección 5.2.4…).
Aunque las personas pueden comportarse de forma muy diferente en un grupo
que separadas de él, la presión puede lograr que no existan diferencias entre
los miembros, incluso si estos son conscientes de ella (Myers, 2000); de este
modo, la influencia trasciende la interacción local, llegando a lograr que los
miembros de un aula se comporten a lo largo del tiempo como el promedio.
Hogg y Vaughan (2010) mencionan que inclusive puede haber conformidad
hacia la creencia de una minoría, en caso de que sea reiterativa en expresar
su opinión y consistente en sus argumentos. Lo anterior quiere decir que
pueden observarse cambios de comportamiento colectivo, por unos cuantos
que con reiteración provocan influencia.
2.3.3.1 Polarización
Myers (2000) y Hogg y Vaughan (2010) también explican que en la vida real,
la misma conformidad regularmente genera polarización de la conducta global
de los grupos, de modo que las posiciones individuales no solo convergen
hacia el valor promedio, sino que además la posición media del grupo se dirige
hacia un extremo. Ellos explican que puede deberse a que las tendencias
agresivas tienden a favorecerse y amplificarse hasta el punto de polarizar a la
gran mayoría por la presión de grupo, lo cual es explicado por medio de la
comparación e identidad social, ya que las opiniones acerca de una forma de
comportamiento se fortalecen al conocer conceptos a favor por parte de la
mayoría del grupo con el que se auto-caracterizan. Con lo anterior se deduce
que la influencia dentro de los grupos de amigos crece con el tiempo, pues se
pueden observar constantemente cambios de comportamiento individual en
una dinámica compleja donde la conformidad de un solo compañero de estudio
no solo es causada por la presión del colectivo, también la fortalece.
2.3.3.2 Teoría de la norma emergente
Hogg y Vaughan (2010) explican que hay una auto-organización sobre las
conductas colectivas a partir de normas que surgen en los grupos de personas.
Como ellos mencionan, las formas de comportamiento distinguibles de ciertos
individuos suelen ser reguladas por una norma emergente que ejerce presión
hacia la conformidad y hacia el rechazo de conductas inapropiadas, lo cual es
60
evidenciado por la acción de la mayoría hacia la aprobación de la norma. Este
concepto reafirma la noción de que la similitud de miembros en grupos
evidencia comportamientos emergentes propios de los sistemas complejos,
mostrando a los grupos humanos como entes que presentan auto-regulación
y equilibrio por la presión de grupo.
Estas reglas de comportamiento pueden surgir en muchedumbres que
inicialmente no la poseen y sin embargo, como Myers (2000) dice, a medida
que cada individuo subjetivamente tiende a aceptar un comportamiento como
correcto y adecuado por la presión grupal, tal comportamiento se convierte en
una norma. De este modo en un grupo escolar donde los miembros llevan
suficiente tiempo interactuando, en algún momento la mayoría puede llegar a
aceptar patrones de conducta muy diferentes a sus opiniones y su forma de
actuar inicial.
61
3. ESTADO DEL ARTE
Debido a que el propósito de esta investigación es construir un modelo que
permita analizar e investigar la violencia escolar por medio de una sociedad
artificial, se mencionan y examinan a continuación métodos o herramientas de
trabajos a nivel nacional e internacional con los que se ha buscado comprender
el fenómeno.
Dan Olweus (2004) ha trabajado en el estudio sistemático de la violencia en la
escuela y en su intervención desde los años 70, siendo el promotor de su
investigación en países Escandinavos atrayendo la atención hacia la
investigación en otras naciones; él conceptualizó el término de Bullying
describiendo características del fenómeno, las cuales se describieron en el
marco teórico (…en el apartado 2.2.3…). Olweus (2004) utilizó el “Cuestionario
de agresores y Victimas” en Noruega para recoger datos acerca de la
frecuencia de maltratos recibidos y dados según grados de escolaridad y
acatando si el estudiante es hombre o mujer. Según Resett, Costa, Murata y
Falcone (2015), este instrumento es usado a nivel mundial, con el cual, gracias
a sus adaptaciones y utilización, se ha descubierto y demostrado que los
hombres son más propensos a dar y recibir maltratos directos o físicos así
como ser más tolerables ante el Bullying, mientras que las mujeres tienden a
agredir más en forma indirecta o social. Además, Resett et al. (2015)
Reconocen que el cuestionario de auto-informe no es del todo fiable aunque
sea anónimo, debido a que puede haber resistencia a informar.
Ramírez y Arcila (2013) describen varios métodos y técnicas de recolección y
análisis de información, utilizadas para 34 hallazgos investigativos de la
violencia, agresión y conflicto escolar a partir del 2006 hasta el 2011; las
fuentes originales desde donde se adquiere la información en tales trabajos
son principalmente estudiantes, seguido de docentes y padres de familia,
usando encuestas, relatorías escritas, cuestionarios, grupos de discusión,
historias de vida, estudios de caso, entrevistas, análisis del discurso, análisis
documental, historias de vida o biografías; la mayoría con fines de describir el
fenómeno, mostrando las manifestaciones de la violencia escolar y las
percepciones de los involucrados en poblaciones concretas; además, hay
trabajos enfocados alrededor de las propuestas de intervención, ya sea para
evaluar programas para medir su impacto, o para proponer tratamientos
multidimensionales.
Con lo anterior Ramírez y Arcila (2013) dejan descubierto que
mayoritariamente las investigaciones se enfocan en describir el fenómeno o
proponer intervenciones, y como ellos dicen, hace falta: “la comprensión de las
diferentes fuerzas que hacen posible la instauración de la agresividad y la
62
violencia como formas de interacción en el escenario escolar” (p.419); lo cual
se logra por medio del modelo construido en el presente trabajo ya que desde
la definición de interacciones estudiantiles se pretendió observar las
características de la violencia resultante a nivel global por medio de la
simulación, para buscar comprender mejor el fenómeno.
Análisis más recientes de instrumentos de valoración del bullying
específicamente en Medellín-Colombia lo hacen Higuita & Cardona (2017),
quienes afirman que el cuestionario: “Escala De Clima Escolar Y Seguridad En
La Escuela” es válido para monitorear el fenómeno en el país sobre todo por
sus propiedades psicométricas y por ser de fácil administración. En Antioquia,
además, Moratto, Cárdenas y Berbesí (2017) utilizaron recientemente los
instrumentos de la Escala de Clima Escolar, el APGAR familiar y CIE-A
abreviada, que permitieron comprobar la relación entre la percepción del clima
escolar con la aparición de intimidación (que es tomada tal cual la definición
de Olweus de Bullying), y la percepción de funcionalidad familiar. Tal estudio
se usó en este proyecto para validar el modelo construido (...como se explica
en la sección 6.1…)
Como se puede ver, por lo general, los estudios de la violencia escolar usan
encuestas realizadas a muestras de estudiantes para obtener datos
cuantitativos y estadísticos que reflejan cómo se encuentra el fenómeno en
una población, estos resultados son obtenidos principalmente de las
percepciones de los estudiantes o de los profesores. Sin embargo, los estudios
se limitan a los puntos de vista subjetivos, ya que por consideraciones éticas
no son resultado de métodos experimentales, o de observaciones directas a
los eventos de agresión. En cambio, como producto del presente trabajo, se
permite la observación de características globales del fenómeno que no
requiere estudios por cuestionarios ni otros instrumentos de medición, añadido
a eso, de manera abierta permite experimentaciones generales que, por ser
artificiales, no se limitan a causa de restricciones éticas. Consecuentemente,
este tipo de investigación alrededor del análisis de la violencia escolar resulta
innovador ya que no se encontraron estudios en los cuales se utilice la
simulación para tales fines.
Sin embargo, acerca de la construcción de modelos basados en agentes para
simular la violencia, Goh, Quek, Tan y Abbass (2006) desarrollan uno con el
fin de investigar el comportamiento emergente de la violencia civil al igual que
otro desarrollado por Epstein, con la diferencia que lo hacen a partir de
interacciones de agentes programados según la teoría de juegos. Aunque su
objetivo se asemeja al de este proyecto en cuanto a encontrar patrones de
comportamiento en el grupo, dista al centrarse en la violencia civil y no en la
escolar, además analiza la efectividad de entes de control de policía. En
63
cambio, la presente investigación se enfoca en la violencia escolar entre
iguales denominada Bullying, sin analizar entes de control como los
profesores.
Otro modelo que se encontró fue desarrollado por Schuhmacher, Ballato y van
Geert (2014), para estudiar comportamientos riesgosos en la adolescencia. En
este trabajo, a diferencia del presente proyecto, no solo se estudia la
agresividad sino también otros comportamientos riesgosos como la
discriminación y el uso de drogas, así como comportamientos pro-sociales;
además, está enfocado a evaluar la evolución emergente de la tendencia a la
homogeneidad que hay entre los grupos de amigos. Con el presente modelo
construido y su simulación no se pretendió estudiar solo la tendencia de
homogeneidad comparando distintos comportamientos en la adolescencia,
sino que permitió la observación de conformidad en grupos, así como de otras
distintas características globales presentes en la violencia colectiva analizada
para un escenario principalmente escolar.
64
4. FORMALIZACIÓN DEL MODELO
En torno a la construcción de un modelo formal que cumpla con el objetivo de
evidenciar las características globales de la violencia en un grupo humano, es
necesario abstraer rígidamente las características estructurales esenciales de
los modelos multi-agente: las reglas de interacción, la estructura de los
agentes y la naturaleza del entorno. Fundamentales para la proyección
sistemática de las interacciones de la realidad modelables con la precisa
descripción de un lenguaje de programación (…tal como se mencionó en los
apartados 2.1.2.2 y 2.1.3.3…).
En esta sección se describirán aquellas abstracciones alrededor del modelo
construido justificando su forma específica desde las teorías psicológicas
sociales y el enfoque de este proyecto.
4.1 ESTRUCTURA DEL AGENTE ARTIFICIAL
En el panorama de la violencia escolar, para el caso de esta investigación, se
pretende representar las interacciones de estudiantes que constantemente
comparten en el contexto del aula teniendo contacto únicamente con su grupo
de compañeros. Por lo tanto, el modelo basado en agentes fundamentalmente
comprenderá el diseño de los escolares como personas pares, o iguales, que
se relacionan sin ningún tipo de posición; describiendo a individuos con las
mismas normas de comportamiento y un mismo rol en las simulaciones.
Dicho lo anterior, para este modelo los únicos entes que interaccionarán serán
agentes que representen estudiantes, definiendo el sistema como la multitud
de ellos relacionándose dentro de un mismo entorno necesariamente
alrededor de la violencia. Por ello, en primer lugar, representando las acciones
de estos agentes, se empieza puntualizando que la acción básica de
interacción consiste en el maltrato de uno hacia otro; y las percepciones
constarán de todas aquellas variables dentro del ambiente, que están
involucradas en el proceso de una agresión. Ciertamente, tales variables están
implícitas en otros agentes, involucrando las características visibles y
perceptibles en unos que incitan a otros agredirlos; así como todas aquellas
interacciones de los agentes que están inmersos en el entorno. Lo anterior se
muestra en la Figura 11, sirviéndose de las estructuras de agentes planteadas
por Russell y Norvig (2004).
65
Figura 11. Percepciones y acciones básicas.
Agente
Entorno
Percepciones de otros agentes:Características Visibles
Acciones Realizadas
Acciones:Maltratar
Sensores
Actuadores
?
Elaboración propia con base en (Russell & Norvig, 2004)
Además de representar las percepciones y acciones, construir el modelo exige
especificar el modo en que un agente reacciona a la información que recibe, y
cómo desemboca en la decisión de acciones que puede realizar. La estructura,
pues, debe permitir la realización de las reglas de interacción del agente con
el entorno multi-agente; por lo tanto, la teorías de comportamiento humano
individual elegidas para ser modeladas, deben poderse reflejar en la
arquitectura faltante, simbolizada por medio de la caja con el signo de
interrogación de la Figura 11. Percepciones y acciones básicas.
Con el propósito de reproducir de la manera más simple posible el
comportamiento humano individual también es necesario analizar la
naturaleza del entorno donde el agente actúa, de modo que el diseño del
agente involucre estrategias adecuadas y sencillas para proyectar las
percepciones alcanzadas en acciones posibles según su representación en el
entorno.
En consecuencia, Se considerarán conceptos de estructuras de agentes
existentes para formular una arquitectura hibrida sencilla y suficiente para
incluir las reglas comportamiento humano general.
4.1.1 Representación del entorno de interacción
En la realidad, los individuos no pueden observar todas las agresiones
sucedidas en el mundo, sino que solo pueden acceder a aquellas que ocurren
cerca de donde se encuentran espacialmente; por eso, el ambiente del modelo
debe ser considerado parcialmente observable de acuerdo con las
66
clasificaciones de entornos de trabajo (… mencionadas en el apartado
2.1.2.2…), y los agentes necesitarán estados internos que les permitan saber
qué sucede en el mundo.
La representación de acciones y percepciones dentro de un entorno que no es
percibido totalmente, debe ser especificada en un lenguaje de programación;
usando Netlogo (…descrito en la sección 2.1.2.3…), los agentes tendrán la
posibilidad de moverse y encontrarse unos con otros para interactuar,
respetando separación (dos individuos no pueden estar en el mismo lugar al
mismo tiempo) y permitiendo un ambiente adecuado para que actúen en un
momento dado mientras espacialmente se perciben, tal como sucede en el
lugar de interacción escolar de la realidad.
Las acciones de un agente hacia otro, quedan restringidas a su localización
espacial representada en la red de parcelas, así como sus percepciones, que
también se limitan a una visibilidad parcial dentro del espacio local alrededor
de cada agente, ya que no tiene sentido que ellos puedan interactuar con todos
los demás al mismo tiempo. Esto también permitirá observar y evaluar la
evolución del comportamiento de cada uno y el grupo bajo los parámetros del
tiempo y la distribución espacial.
Por lo tanto, el entorno de un agente concreto estará dado por sus vecinos que
interactúan a su vez con otros en su propia localización espacio-temporal,
creando una red social compleja de “tortugas” según la diversidad y multitud
de ellas.
4.1.2 Mecanismos de memorización, actualización, decisión por
objetivos según el entorno.
Así como cada agente puede recibir información acerca de los rasgos y
acciones de otros en varios instantes, debe tener la capacidad de almacenar
tales percepciones en el tiempo, con objeto de recordar los datos pasados y
hacer que sus acciones tengan coherencia con procesos en el tiempo;
recordando por ejemplo quiénes fueron víctimas o agresores en el pasado.
Por ello, el estado del mundo también debe ser representado de manera
sencilla internamente, como en los agentes basados en modelos (… del
apartado 2.1.2.2…), para que en todo el proceso de decisión, el agente no
tenga que volver a observar su entorno cercano, sino que a través de estados
internos, pueda acceder a información relevante acerca de cómo actuar según
sus percepciones a lo largo de toda la simulación.
La posibilidad de interacción debe ser alcanzada por cada agente de manera
que se ajusten a los límites espacio-temporales de acción y percepción por el
67
entorno local (…mencionados en la sección 4.1.1…), aunque un agente desee
ejecutar una acción, las condiciones ambientales para poder realizarla podrían
no cumplirse; así, por ejemplo, para que un agente maltrate a otro, tiene pues
que acercarse hacia él primero, consiguiendo de esta manera las condiciones
espaciales necesarias para que exista la interacción. Debido a esto y al
entorno dinámico, el agente debe estar pendiente de cómo cambia su
ambiente cercano para tomar decisiones. Por ello será útil que su estructura
también incluya mecanismos de planificación que le permitan alcanzar una
meta de acción como maltratar, llevando un estado interno para recordar
objetivos propuestos anteriormente, y realizando acciones de acercamiento
espacial.
Como se muestra en la Figura 12, se incluyen en la arquitectura del modelo
propuesto los conceptos de representación del estado del mundo y la
abstracción de objetivos específicos propios de los agentes basados en
modelos y en objetivos (…del apartado 2.1.2.2…). Los rectángulos muestran
el proceso de toma de decisiones y los rectángulos redondeados representan
la información utilizada.
Figura 12. Estructura del agente con objetivos y modelo del mundo
Agente
Entorno
Percepciones de otros agentes:Características VisiblesAcciones Realizadas.
Acciones:Maltratar
Sensores
Actuadores
Actualizar Estado
Memoria
Decisión de Acción
Estado del mundo
Objetivos
Elaboración propia con Base en (Russell & Norvig, 2004)
4.1.3 Elección de reglas de interacción
La violencia es un fenómeno propiamente social; cuando las personas en
grupos de dos o más, se comunican, se observan y en este caso se agreden
en cualquier forma, es que son calificadas como violentas. Por ello, para
68
representar una agresión con la exactitud de un lenguaje de programación,
necesariamente hay que considerarla como un comportamiento interpersonal
o acción de par a par, lleno de condiciones previas que causan la misma; por
consiguiente, es preciso definir cuál es la naturaleza de estas reglas de
condición-acción, es decir, las normas de interacción, que finalmente
desembocarán en características emergentes del fenómeno dentro de un
conjunto de personas.
Entonces, las reglas deben describir cómo interactúan estos estudiantes
artificiales con otros, la manera en que se influyen, y cómo su conducta puede
depender de las variables socio-ambientales que surgen alrededor de los
grupos escolares donde se desenvuelven.
Partiendo del hecho que todas las reglas y condiciones deben formarse por,
para y alrededor de la interacción, al escoger las teorías para modelar la
violencia escolar no hace falta entender a profundidad los mecanismos
internos de los individuos que generan una conducta agresiva, sino las
variables que definan cómo se influyen los individuos y así observar desde la
ejecución del modelo en la simulación características emergentes de la
violencia en un grupo humano.
Por ello, el modelo no se enfocará en las reglas instintivas que se proponen
en ciertas teorías psicológicas (...mencionadas en el apartado 2.2.3.4…) que
explican la violencia por tendencias innatas, genéticas u hormonales, o en
factores impulsivos como la frustración, el dolor o el estado de ánimo; debido
a que para definir aquellas complicadas instrucciones internas se deberá tratar
innecesariamente con la complejidad del individuo sin tener muy en cuenta la
dependencia interactiva cuando una persona agrede a otra. Además, los
factores causales de agresión que describen no están necesariamente
supeditados a las influencias externas y a las relaciones “par a par”. Sin
embargo, en cuanto a los estados internos de los agentes sí convendrá usar
aquellas representaciones cognitivas y tendencias de comportamiento que
surgen de la interacción social.
Dentro de toda la gama de explicaciones de las teorías psicológicas del
comportamiento agresivo del hombre, existe un enfoque que sí hace énfasis
en los factores ambientales sobre los hereditarios e internos denominado
“Teoría del aprendizaje observacional” (…descrita en el apartado 2.2.3.4…).
Aquella explicación es claramente adecuada para el objetivo de esta
investigación, ya que al describir la forma de influencia (por experiencia directa
u observación), abre un marco para concretar reglas simples que condicionen
las interacciones necesarias con el fin formar un sistema global complejo. Así
que tanto la forma de modelar las agresiones y todas las características macro
69
que puedan surgir de la simulación quedan restringidas por esta manera en
que un individuo es influenciado en presencia de otros: a través del aprendizaje
social.
Gracias a este enfoque, las interacciones quedan descritas específicamente
según el rol que desempeñe un agente en el momento de alguna agresión, de
modo que existirá interdependencia expresada con transferencia de
información acerca de aquella situación de maltrato, donde localmente cada
agente de forma autónoma aprenderá de ella según la consecuencia
relacionada.
En síntesis, un agente depende de otro en tanto que autónomamente puede
cambiar su comportamiento según las acciones percibidas, que pueden ser
agresiones o cualquier tipo de acción interpersonal; entonces la interacción
dentro del sistema multi-agente se traduce a esta forma de comunicación y de
“dialogo”, donde los agentes basados en su experiencia acerca de los
maltratos que perciben y recopilan en el tiempo refuerzan o disminuyen su
tendencia a esa conducta que determinará internamente si cada agente
actuará o no de la misma manera en el futuro.
4.1.4 Implementación del aprendizaje social en la estructura del agente
De acuerdo con lo anterior, el aprendizaje puede ser entendido como un
cambio de las predisposiciones internas del agente, donde las percepciones
de los maltratos en el entorno tienen la capacidad de hacer que actualice sus
estados internos, los cuales determinarán la forma como actuará.
Por consiguiente, dentro de la estructura del agente, además de poderse
almacenar estados acerca del entorno, también debe haber mecanismos de
actualización sobre variables internas que jueguen un papel importante dentro
del proceso de decisión de los objetivos y las acciones. En consecuencia, se
incluye dentro de la arquitectura un almacenaje de variables que puedan ser
modificadas según las percepciones de consecuencias acerca de las acciones
de él u otros agentes, que a su vez determinen las decisiones de acción
futuras; simulando así la capacidad de reforzar una conducta internamente.
Tal como se muestra en la arquitectura de la Figura 13.
70
Figura 13. Estructura del Agente con Motivaciones.
Agente
Entorno
Percepciones de otros agentes:Características VisiblesAcciones Realizadas.
Acciones:Maltratar
Sensores
Actuadores
Actualizar Estado
Memoria
Decisión de Acción
Estado del mundo
Objetivos
Motivaciones
Elaboración Propia
Como se puede observar en la Figura 13, se le da el nombre de “Motivaciones”
a la abstracción de información que puede ser actualizada por la percepción
del mundo y que especialmente influye en las decisiones sobre el entorno del
agente; se escogió tal nombre debido a la naturaleza de los factores que son
mencionados dentro de las teorías psicológicas de comportamiento
conductista, interpretándose como tendencias individuales de comportamiento
que son favorecidas por los modelos de comportamiento externos presentes
en el entorno de cada agente, en el caso del aprendizaje social.
Las variables dentro de este módulo se clasificarán según la jerarquización de
motivaciones (…mencionada en el apartado 2.2.1…), la cual se considerará
en el proceso de decidir qué acción tomar, ya que gracias a la arquitectura
elaborada, se pueden incluir varios factores de motivación que tendrán que
competir en el momento de que un agente tenga que escoger qué acción
planear y ejecutar.
4.2 DEFINICIÓN FORMAL DE ACCIONES Y VARIABLES RELEVANTES EN
LA VIOLENCIA ESCOLAR.
Habiendo definido una arquitectura general de comportamiento de los agentes,
queda especificar las variables internas relevantes a la simulación en torno al
caso particular de violencia escolar entre pares. Para ello, según la estructura
elaborada, primero hay que abstraer representaciones concretas, tales como:
71
Variables que representan el estado del mundo o el entorno actual del
agente.
Variables que representan los objetivos y planes del agente.
Segundo, hay que definir todas las acciones posibles relevantes en la violencia
escolar que van a ser ejecutadas y percibidas de agente a agente; para las
cuales habrá que describir concretamente:
Características percibidas entre agentes que condicionan y estimulan la
generación de tal acción, se entienden como rasgos en los que para
satisfacer una necesidad se obtiene mayor beneficio, gratificación o
minimización de costes y riesgos, como lo propone la teoría de
intercambio social (…mencionada en la sección 2.2.2…)
Motivaciones o variables internas que la determinan.
La representación de las percepciones de la acción que van a ser
almacenadas en la memoria
4.2.1 Representación del entorno actual del agente.
Como el entorno del agente es parcialmente observable, cada uno solo puede
estar consciente de aquellas características visibles de los que están en su
vecindad, la cual puede ser estimada como un alcance espacial alrededor de
él en el conjunto de parcelas de Netlogo; de modo que cada agente podrá
almacenar en cada iteración los rasgos visibles de los que se encuentran
dentro de un radio de alcance; lo que en Netlogo puede traducirse como:
“tortugas” sobre parcelas en un valor de radio dado. Los agentes que se
encuentren ubicados más allá de este “radio” no serán considerados en las
decisiones de interacción, pues representan un mayor esfuerzo de alcance.
Entonces, en el momento de cada iteración el agente deberá “ver” a los que
se encuentran dentro de los límites del radio y los almacenará en una lista de
“vecinos”, de esta manera podrá solicitar información acerca de ellos durante
el proceso de Decisión de Acción.
4.2.2 Representación de objetivos y planes del agente.
Debido a la naturaleza de este modelo alrededor de las interacciones, el
objetivo de un agente será otro agente con el que quiera interactuar, de modo
que el plan a ejecutar tiene que ver con una acción determinada sobre él,
alterándole variables internas o solicitando respuestas en el caso de alcanzarlo
espacialmente. De este modo, durante la definición del plan de un individuo,
este seleccionará uno dentro de los “vecinos”, que almacenará en la variable
“objetivo”, y escribirá sobre una variable llamada “plan” la acción a efectuar
sobre tal, con la intención de alcanzarlo espacialmente y así poder ejecutar la
72
acción planeada según sus motivaciones. Al cumplir con un plan específico el
agente reiniciará su objetivo a alcanzar.
Esta selección del plan y el objetivo estará pues incluida dentro del proceso de
Decisión De Acción, y como ya se mencionó, dependerá de la lista de variables
dentro del módulo de Motivaciones.
4.2.3 Representación de la acción maltratar o agredir
Desde el punto de vista de los agentes que en algún momento de la simulación
desempeñen el rol agresores no se considera relevante representar los
maltratos accidentales o los daños que no son buscados conscientemente
debido al carácter intencional del Bullying (...que se menciona en la sección
2.2.3…), por lo tanto, bastará con representar una variable interna denominada
“maltrato” cuyo valor pueda ser elevado dentro de un agente pasivo con el rol
de la víctima, por un agente activo que hace las veces de agresor.
Para la sencillez del modelo, no será necesario representar específicamente
las humillaciones verbales, los daños físicos, el robo de posesiones, o las bajas
de autoestima (…que se nombran en el apartado 2.2.3.2…), sino que esta
variable “maltrato” puede representar genéricamente aquel contacto,
pudiéndose interpretar como cualquier tipo de daño del que las personas
involucradas son conscientes, dándole el carácter intencional y directo
condicionado una localización espacial cercana entre la víctima y el agresor;
especialmente para el caso de las mencionadas agresiones físicas o de un
modo parcial en las verbales, económicas, y psicológicas. Por tal motivo, no
se hace distinción de hombres y mujeres en los agentes, aunque los unos
estén más propensos a dar agresiones físicas y ellas a ejercer los maltratos
relacionales (…Como se mencionó en una investigación del capítulo 3…),
debido a que, como ya se explicó, el maltrato de cualquier índole se
representan de manera general.
Para representar las agresiones sociales, será necesario definir formación de
amistades en el modelo, de modo que un agente pueda rechazar o aislar a
otro con la intención de dañarlo, este tipo de acción será discutido más
adelante, cuando se defina la interacción de afiliación (… en el apartado
4.2.4…).
4.2.3.1 Características percibidas que permiten una agresión
Sin tener en cuenta aquellos factores internos que desencadenan en
agresiones, se observan las características ambientales que las condicionan,
es decir los rasgos observados en otros agentes que permiten y estimulan la
decisión de agresión.
73
El rasgo característico del “Bullying” respecto al desequilibrio de poder será
incluido dentro del modelo por medio de una variable denominada “poder”,
abstrayendo el concepto de vulnerabilidad por medio de esta constante que
puede ser vista por otros agentes en su rango de observación, reglamentando
que las víctimas sean escogidas de entre aquellos individuos que presentan
un valor inferior en este factor, ya que se trata de un elemento que garantiza
ventaja y seguridad para los agentes que lleguen a ser agresivos tal como se
requiere principalmente en la teoría de aprendizaje social, teniendo en cuenta
además que simboliza un coste y riesgo menor de obtener consecuencias
negativas.
De este modo, todos aquellos rasgos de los individuos que en la realidad les
hacen ser percibidos más débiles, vulnerables o con dificultad para
defenderse, se sintetizarán en el modelo con un valor de poder bajo; no así
con los que tengan un número más alto, que representarán a todos aquellos
individuos que muestran menos vulnerabilidad ya sea por su tamaño o
cualquier otra característica física que los haga ver más fuertes o con
posibilidad de agredir a otro más eficientemente.
Un agente con valor de “poder” bajo, no buscará agredir a aquellos que
muestren valores más altos en esta variable; en cambio, los que tengan un
nivel alto sí tendrán la posibilidad de agredir a todos aquellos que tengan un
número más bajo de “poder” que ellos; de esta manera se respetará el principio
de relación asimétrica en el poder (…descrita en la sección 2.2.3…), que
expone a los más débiles a ser agredidos por los más fuertes que ellos.
4.2.3.2 Motivaciones o variables internas que determinan una agresión
En cuanto a los rasgos internos que representan el deseo de cometer un
maltrato, se incluirá dentro de las motivaciones en la estructura de los agentes
una variable que se denominará “tendencia agresiva” la cual podrá cambiar
según las percepciones de las acciones propias y de los agentes “vecinos”.
Dependiendo su valor condicionará la decisión de agredir a alguien o de
aprobar un maltrato.
La forma de condicionar la decisión de agresión estará dada por el valor
concreto de la “tendencia agresiva”, esta variable solo podrá tener valores de
0 a 10, de manera que si el valor numérico supera a un “mínimo de violento”
como por ejemplo 7.5, el agente buscará maltratar a alguno de los vecinos que
cumpla con las características que permitan la agresión; si el número es menor
pero también es mayor que un “mínimo de burlón”, por ejemplo 5, el individuo
no buscará agredir, pero será propicio a las agresiones aprobando todas las
que observe, pudiéndolo interpretar como un espectador que sin agredir
74
directamente, se burla de aquellos que son victimizados, estimulando
positivamente al agresor y usando la noción conductista del refuerzo al
comportamiento agresivo, (…nombrada en el apartado 2.2.3.4…), por medio
de la suma estímulos positivos dados por los espectadores burlones. Si el valor
es menor a este “mínimo de burlón” y a su vez inferior de un “máximo de
pacifista”, por ejemplo 2.5, el agente tomará una conducta de desaprobación
a las agresiones que observe, representando los estímulos negativos
relacionados a los eventos que, en vez de reforzarlas, las castigarán
socialmente. Los agentes que posean valores entre el “máximo pacifista” y el
“mínimo burlón” asumirán un rol neutro cuando observen una agresión ajena,
siendo indiferentes a ella.
Los valores de estos límites máximos o mínimos de comportamiento podrán
ser definidos por el observador del modelo.
4.2.3.3 Información de maltratos almacenados en memoria a largo plazo.
La información de los maltratos percibidos deberá pues incluir datos acerca de
la identidad del agente agredido, y del victimario, relacionados con un valor
numérico que representará la consecuencia de cada maltrato el cual reforzará
o disminuirá su “tendencia-agresiva” según sea una cifra positiva o negativa;
conforme al enfoque conductista de aprendizaje observacional
(…seleccionado en la sección 4.1.3…).
La consecuencia se medirá obteniendo las opiniones de los vecinos de un
agente en cuanto a una agresión ejecutada por él, sumándose al valor total en
caso de ser aprobación o restando en caso de ser desaprobación. Así se
ponderará la magnitud del estímulo dado a una conducta violenta, el cual será
relevante al actualizar la “tendencia agresiva” en cada iteración.
4.2.3.4 Diagramas UML para la agresión de los agentes.
Dicho todo lo anterior, se sintetiza la lista de atributos o variables para los
agentes del Modelo de violencia escolar basado en el aprendizaje social,
usando los diagramas de clase de UML, mostrando los tipos de datos y los
rangos de valor que pueden tomar las variables, así como los procesos
internos involucrados en el acto de agresión. Aquellos métodos públicos
expresan los procesos de obtención de información o de modificación que un
agente puede hacer sobre otro.
75
Figura 14. Diagrama de Clase Con Acción Maltratar
-actualizar()- ver()- decidir ()- planear()- actuar()- actualizar tendencia agresiva()- avanzar()- maltratar(Agente)-medir consecuencia()+ verId(): Int+ verPoder(Agente): Int+ aumentarMaltrato()+ memorizar(Maltrato)+ aprobar-maltrato(Agente,Agente): Bool
- id: Int {id}- maltrato: Int = 0- poder: Int [1..10]- tendencia-agresiva: Double [1..10]- memoria corta: Maltrato[0..*]- memoria: Maltrato[0..*]- plan: String =
Agente*
1
vecinos
1
1
objetivo
- consecuencia: Int
Maltrato
1
agresor
1
víctima
Elaboración propia
La especificación de los procesos dentro de la estructura general de los
agentes se evidencia por medio del diagrama de actividades de UML de la
Figura 15, mostrando así mismo el proceso de actualización, toma de
decisiones y el flujo de información en el momento de una sola iteración.
76
Figura 15. Diagrama de Actividades de cada agente teniendo en cuenta solo la acción maltratar
ver
[No hay plan]
Decidir
[Sí hay plan]
[objetivo al alcance]
vecinosAgentes alrededor en un radio dado
Actualizar
[objetivo fuera de alcance]
[distancia al objetivo >=1 o Plan != maltratar]
[distancia al objetivo < 1 y Plan = maltratar]
Actuar
maltratar agente objetivo
avanzar
Dirigirse haciaAgente objetivo
Reiniciar plan
Diagrama creado por el autor con Microsoft Visio Professional
2013Usando Visio Stencil and
Template for UML 2.5
Planear
Planear maltrato
[hay plan o tendencia agresiva <= min-violento]
[no hay plan y tendencia agresiva
> min-violento]
agente objetivo
Un agente vecino con menor poder que no sea amigo
Reiniciar plan
Actualizar Tendencia agresiva
memoria
Contiene eventos de maltratos con el valor de su consecuencia (recompensa/castigo)
Elaboración propia
77
La actividad “maltratar agente objetivo” que hace parte del diagrama anterior,
se representa de manera detallada por medio de otro diagrama de actividades,
el cual se ilustra en la Figura 16. La actividad de “Medir consecuencia del
maltrato” se profundiza en la explicación de la ¡Error! No se encuentra el
rigen de la referencia. ya que se tiene en cuenta los tipos de afiliación que se
mencionan más adelante (…En el apartado 4.2.4…).
Figura 16. Diagrama de Actividades de Maltrato a Agente Objetivo
Agente Activo(Agresor)
Aumentarmaltrato
Agentes ObservadoresAgente Pasivo(Víctima)
Memorizar datoMemorizar dato
Dato maltrato
Medir consecuenciaDel maltrato
Aprobar/desaprobar maltrato
Relaciona el agresor, la víctima y la consecuencia del maltrato
Suma aprobaciones restando desaprovaciones de agentes vecinos
Aprobar/desaprobar maltrato
Memorizar dato
Maltratar
Dato maltrato
Relaciona el agresor y la víctima
Guarda dato en memoria
Memoria
Contiene eventos de maltratos con el valor de su consecuencia (recompensa/castigo)
Memoria Memoria
Elaboración Propia También se incluye el Diagrama de interacción del Maltrato, para mostrar la
comunicación y los mensajes de intercambio de los agentes involucrados en
el proceso de una agresión mostrados en la Figura 17.
78
Figura 17. Diagrama de Interacción de la secuencia maltrato
Sd: maltratar
agente activo: Agente
agente pasivo: Agente
observador: Agente
aumentarMaltrato()
Maltratar(pasivo Agente)
medirConsecuencia()
aprobar_maltrato?(activo Agente, pasivo Agente):Bool
memorizar_maltrato(maltrato Maltrato)
par
par
memorizar_maltrato(maltrato Maltrato)
Elaboración propia
79
4.2.4 Representación de la acción afiliar
Se elige añadir la acción de congeniación o formación de amistades en el
modelo, debido a que los roles de amistad juegan un papel importante en las
decisiones de agresión, como por ejemplo en el perfil de espectador
(…mostrado en la sección 2.2.3.1…); por lo tanto deben existir amistades para
representar condiciones como la desaprobación de maltratos en el caso de
que la víctima sea un amigo, el nivel de influencia, que difiere de un individuo
a otro dependiendo de su nivel de amistad con ella, y la selección de individuos
a los que se busca agredir. Haciendo que los estudiantes interactúen con las
reglas de maltrato que ya se establecieron (…apartado 4.2.3…) desde el
contexto de una estructura compleja de relaciones interpersonales.
Entonces, el objetivo de la representación de esta acción no es profundizar en
el descubrimiento de emergencias del fenómeno, sino en la obtención de
estructuras sociales complejas que se asimilen a la realidad para así poder
definir cómo deben actuar los agentes frente a relaciones interpersonales de
afiliación en su entorno según el aprendizaje social de agresividad, y de este
modo ver las características de la violencia a nivel macro con las nuevas
condiciones de interacción que subyacen de la congeniación.
Dicho esto, la acción afiliar es añadida a la representación del entorno en el
agente con una lista de agentes “amigos”, por consiguiente, cada uno podrá
añadir a otro en tal lista en el momento que se cumplan las condiciones
espaciales, siempre y cuando los dos estén de acuerdo con tal afiliación. En
el caso de ya existir un agente dentro de los “amigos”, la acción simplemente
consistirá en acercarse a tal agente simbolizando el deseo de proximidad física
a él (…que se menciona en el apartado 2.2.4.3…).
Después de la solicitud de amistad propuesta por un agente, existe la
posibilidad de que ser rechazado, lo cual sucederá dependiendo de la
tendencia-agresiva del receptor de la petición; negando la proposición si su
nivel es mayor al valor de “mínimo burlón” y la simpatía cumple con los
requisitos conforme a la Figura 21. Con ello se representan rechazos directos
pertenecientes a las agresiones sociales (…explicadas en el apartado
2.2.3.2…).
4.2.4.1 Características percibidas que impulsan una afiliación.
Para simplificar el modelo basta con usar una característica visible que se
pueda interpretar como cualquier rasgo físico que hace más atractiva una
persona que otra, tal como lo explican las teorías de afiliación (…mencionadas
en la sección 2.2.4.2…) De igual modo que se sintetizó la noción de poder para
la acción del maltrato, se condensan todos aquellos rasgos que atraen a unos
80
para afiliarse con otros en la variable “simpatía”, de manera que los agentes
buscarán la compañía y la formalización de una amistad, principalmente con
aquellos a quienes el valor de la “simpatía” sea superior, simbolizando además
la búsqueda de mayor beneficio o recompensa de esta relación interpersonal,
tal como lo plantea la teoría de intercambio social (…mencionada en el
apartado 2.2.2…).
Por otro lado, el agente “objetivo” a seleccionarse para la formación de una
amistad deberá también pertenecer al grupo de “vecinos” que se encuentran
próximos al agente; representando así un factor fundamental dentro de la
concepción de afiliación: la Proximidad (…que ha sido descrita en el apartado
2.2.4.3…).
4.2.4.2 Motivaciones o variables internas que determinan una afiliación.
La tendencia hacia la vinculación de relaciones duraderas se incluye dentro
del módulo de Motivaciones con la variable “necesidad de afiliación”, que será
considerada como una motivación más básica que la “tendencia a la
agresividad” debido al enfoque jerárquico de Maslow mostrado en la Figura 9.
Teniendo en cuenta ello, la acción de afiliación siempre se ejecutará cuando
la variable “necesidad de afiliación” tenga un valor por encima de cero,
garantizando así que los agentes busquen estar cerca de algún amigo siempre
y cuando las condiciones socio-ambientales lo permitan.
4.2.4.3 Diagramas UML completos con acción de agresión y afiliación
Llegados a este punto, se muestra el diagrama de clases UML con todas los
métodos y los atributos relacionados con el comportamiento interactivo de los
agentes. En la Figura 18 se incluyen los atributos y procesos relacionados a la
afiliación junto con los correspondientes al maltrato (…que se mostraron en el
apartado 4.2.4…).
81
Figura 18. Diagrama de Clase completo del Agente
Diagrama creado por el autor con Microsoft Visio
Professional 2013Usando Visio Stencil and
Template for UML 2.5
-actualizar()- decidir ()- ver()- planear()- actuar()- actualizar tendencia agresiva()- actualizar necesidad de afiliación()- avanzar()- maltratar(Agente)- congeniar(Agente)+ verId(): Int+ verPoder(Agente): Int+ verSimpatía(Agente):Int+ aumentarMaltrato()+ memorizar(Maltrato)+ aprobar-maltrato(Agente,Agente): Bool+ aprobar-amistad(Agente):Bool
- id: Int {id}- maltrato: Int = 0- poder: Int [1..10]- simpatía: Int [1..10]- tendencia-agresiva: Double [1..10]- necesidad de afiliación: Double[0..10]- memoria corta: Maltrato[0..*]- memoria: Maltrato[0..*]- plan: String =
Agente
*1 amigos*
1
vecinos
1
1objetivo
- consecuencia: Int
Maltrato
1
agresor
1
víctima
Elaboración propia
82
También se amplía el diagrama de actividades de los agentes en la Figura 19,
incluyendo actualización de la necesidad de afiliación, la planeación de
formación de amistades y la ejecución de esta tal y como se describió
anteriormente.
83
Figura 19. Diagrama de Actividad Completo del agente
AGENTE
No hay plan
Decidir
[Sí hay plan]
[objetivo al alcance]
[objetivo fuera de alcance]
[distancia al objetivo < 1]
Actuar
[Plan = maltratar] [Plan = congeniar]
congeniarAgente objetivo
maltratar agente objetivo
avanzar
Dirigirse haciaAgente objetivo
Reiniciar plan
Planear
[necesidad de afiliación > 0]
Planear afiliación
Planear maltrato
[no hay plan y tendencia agresiva > min-violento]
agente objetivo
agente objetivo
Un agente vecino con mayor o igual simpatía
Un agente vecino con menor poder que no sea amigo
Reiniciar plan
ver vecinosActualizar
Actualizar tendencia agresivamemoria
Actualizar Necesidad de afiliación
Contiene eventos de maltratos con el valor de su consecuencia (recompensa/castigo)
Agentes alrededor en un radio dado
Aumenta necesidad de afiliación si ningúnvecino es amigo
Elaboración propia
84
Ya teniendo en cuenta los roles de amigos que se cuidan entre sí, en las que
además se puede romper una amistad si no hay una misma opinión alrededor
de la violencia (…como dice el apartado 2.2.4.4…); por medio del diagrama de
actividades de la Figura 20 se describe la decisión de Aprobación /
Desaprobación de los maltratos que los agentes espectadores y víctimas
resuelven; el valor individual arrojado por un agente en la actividad “medir
consecuencia del maltrato” de la Figura 16 será estimado por el agresor en
mayor grado si quien aprueba o desaprueba es un amigo, de esta manera:
sumará doble al resultado de la consecuencia del maltrato si es amigo inferior,
es decir, un agente que le ha solicitado amistad en el pasado y tiene igual o
menor simpatía; o triple si es amigo superior, quien personifica un individuo al
que se le ha pedido una amistad y genera mayor influencia porque tiene más
simpatía y por lo tanto le tiene más afecto (…tal como se menciona en el
apartado 2.2.4…)
85
Figura 20.Diagrama de la actividad Aprobación / Desaprobación de maltrato
Agente
Aprobar/ desaprobar maltrato
[víctima no es amiga ni él mismo] [víctima es amiga o es él mismo]
tendencia agresiva >= max-pacifista [tendencia agresiva < max-pacifista]
desaprobar
[agresor es amigo] [agresor no es amigo]
aprobar
[tendencia-agresiva > min-burlón]
[tendencia-agresiva <= min-burlón]
Romper amistadCon agresor
Elaboración propia
La Actividad de Congeniación se muestra en el diagrama de actividades de la
Figura 21, en él se tiene en cuenta la agresión social, donde existe la
posibilidad de rechazar una propuesta de amistad intencionalmente teniendo
que la tendencia agresiva sea menor al valor “mínimo burlón” (…tal como se
mencionó en la sección 4.2.4…), De otro modo se aceptan las peticiones de
amistad por Reciprocidad (… como se explica en el apartado 2.2.4.5...).
86
Figura 21. Diagrama de Actividad Congeniar
Congeniar
Agente Activo(Simpatizante)
Agente Pasivo(Posible amigo)
[No es amigo] [Es amigo]
Disminuir Necesidad de afiliación
Agregar enemigo
[Es enemigo] [no es enemigo]
[tendencia agresiva < min-burlón Osu simpatía es
por lo menos dos puntos menor]
[tendencia agresiva >= min-burlón ysu simpatía no es
por lo menos dos puntos menor]
Disminuir Necesidad de afiliación
enemigos
Lista de todos los enemigos
Agregar amigo
amigos
Agregar amigo
amigos
Lista de todos los amigos
Elaboración propia
La comunicación por medio de mensajes e intercambio de información durante
el proceso de congeniación se ilustra en el diagrama de interacción de la
Figura 22.
87
Figura 22.Diagrama de Interacción del proceso congeniar
Sd: congeniar
agente activo: Agente
agente pasivo: Agente
Aprobar-amistad?(activo Agente): Bool
congeniar (pasivo Agente)
Elaboración propia
88
5. CARÁCTERÍSTICAS OBSERVADAS EN LAS SIMULACIÓNES
Con el diseño del modelo creado, y su implementación en el lenguaje de
programación Netlogo, se observaron y analizaron patrones globales del
comportamiento de los agentes. A pesar de que es prácticamente imposible
predecir intuitivamente configuraciones específicas en las simulaciones, se
encontraron comportamientos que ocurren repetitivamente en las ejecuciones
del modelo, y que son mencionados y analizados de manera general en este
apartado.
5.1 ASIGNACIÓN DE VALORES INICIALES DE LAS SIMULACIONES A
OBSERVAR.
Para empezar, es necesario describir cómo se asignaron rangos de valores
específicos y distribuciones aleatorias iniciales a los factores de interacción del
modelo, para ello se sigue lo recurrente en la experimentación con “las teorías
de rango medio” usando valores aleatorios que simplifican la representación
(…como se menciona en el apartado 2.1.2.2...). tal como se muestra conforme
a la siguiente tabla:
Tabla 5. Distribución de Valores por variables
VARIABLE DISTRIBUCIÓN JUSTIFICACIÓN
Longitud de espacio de parcelas
Se eligió medidas de 32 X 32 al espacio de parcelas de dos dimensiones sin límite horizontal ni vertical de Netlogo.
Dado que tales valores permiten una densidad desde 10 a 20 parcelas por agente, posibilitando movilidad e interacción amplia desde el comienzo de las simulaciones. Además conceden simulaciones de numerosos agentes, no menos de los que se encuentran en aulas de clase, pasillos o espacios de recreo donde suelen suceder las agresiones (...apartado 2.2.3.3…).
Número de Agentes
Este valor puede ser ajustado a gusto del investigador, pudiendo evaluar simulaciones con 2 hasta 363 agentes que se distribuyen por defecto en Netlogo aleatoriamente en el espacio de parcelas. Para las simulaciones observadas se asignó entre 50 – 100 agentes.
89
Tabla 5. (Continuación)
VARIABLE DISTRIBUCIÓN JUSTIFICACIÓN
Radio de interacción
Este valor común para todos los agentes también puede ser modificado a gusto del investigador, sin embargo, para la observación de las simulaciones analizadas en este trabajo, el radio varía automáticamente dependiendo del número de agentes que se asignen al inicio, siguiendo la función: Radio =
√Longitud de parcelas2
número de agentes
Si por ejemplo la longitud de parcelas es 32 y el número de agentes es 64 el radio de interacción resultante sería de 4 parcelas.
Ya que por el rango asignado de posibles agentes el valor de radio varía de 3,2 a 4,5, concediendo un área de interacción de 10,24 a 20,48 parcelas por agente, por la cual los individuos no podrán observar más de 20, mostrando un espacio de interacción moderado dado que en la realidad la posibilidad de observación e interacción local con otros también es limitada.
Tendencia agresiva
El valor inicial de la variable de agresividad, y las constantes de poder y simpatía en cada agente sigue una distribución normal aleatoria, el valor promedio de la tendencia agresiva puede ser proporcionado por el observador, pero el de poder y simpatía es de 5 por ser el punto medio de los valores posibles, todos con una desviación estándar de 3. Si el valor supera el número 10 por arriba o el número 0 por debajo el programa lo acercará al límite cercano.
Porque la Distribución Gaussiana es útil para modelar fenómenos sociales (Callejo & Goñi, 2010, pág. 74) como la distribución de estatura que se relaciona con el poder, el atractivo físico subjetivo a una misma cultura correspondiente a la simpatía y la agresividad de las personas en una región.
Poder
Simpatía
90
Tabla 5. (Continuación)
VARIABLE DISTRIBUCIÓN JUSTIFICACIÓN
Necesidad de afiliación
Para todos los agentes empezará con el valor de 10
Porque al inicio ninguno tiene amigos, como el caso de un grupo estudiantil que recientemente se conoce.
Niveles de agresividad
Los valores que determinan los rangos de tendencia agresiva que se asignaron para las simulaciones fueron: Max-pacifista =2.5, Min-burlón = 5, Min-violento = 7.5.
Para que cada uno de los cuatro tipos de actitudes frente a la agresión se repartan equitativamente entre todos los valores de 0 a 10 de la tendencia agresiva, es decir 2.5
Elaboración propia
Para todas las simulaciones con los estados iniciales mencionados, se
observan las siguientes emergencias.
5.2 CARACTERÍSTICAS EMERGENTES OBSERVADAS
El modelo construido incluyó descripciones a nivel individual que condicionan
las agresiones, tales como la intencionalidad y el desequilibrio de poder, sin
embargo aunque otras características observadas por los expertos en el tema
de la violencia (…mencionadas en los apartados 2.2.3 y 2.3…) no se
programaron en el comportamiento individual, se pueden visualizar en la
simulación como rasgos emergentes del fenómeno global, es decir, surgen
gracias a las múltiples interacciones que suceden a través del tiempo, y no se
pueden explicar linealmente como la suma de las reglas de comportamiento e
interacción establecidas en todos agentes (…elegidas en la sección 4.1.3, y
formalizadas en los apartados 4.2.3 y 4.2.4…), sino que se observan
entendiendo el sistema social como un todo (…tal como se explica en la
sección 2.1.1.1…).
Estos comportamientos globales emergentes encontrados en la simulaciones
se describen a continuación evidenciando correspondencia con las
investigaciones de la vida real (…descritas en la sección 2.3…).
5.2.1 Frecuencia
Tal como las definiciones de agresión lo explican, una característica esencial
del Bullying es que se manifiesta cuando un estudiante es maltratado
constantemente (…apartado 2.2.3…), de la misma manera los maltratos hacia
agentes específicos en las simulaciones tienden a ser repetitivos, lo cual se
91
refleja cuando un individuo permanece en color rojo durante bastante tiempo
en la mayoría de las simulaciones (debido a que los agentes maltratados
presentan este color). Lo anterior se evidencia en el grupo de agentes de la
Figura 23, en donde se muestra un agente de poder 4 que en varios momentos
de la simulación en la que estuvo permaneció de color rojo.
Figura 23. Ejemplo de Frecuencia de agresiones
Elaboración propia a partir de Ilustración resultante de simulación.
Ciertamente resulta ser que algunos de los que son considerados más
vulnerables (con valor de poder muy bajo), reciben estas agresiones de forma
permanente, mostrando la violencia a través del tiempo como una conducta
presente de forma frecuente por lo menos hacia los más débiles. Las reglas
de comportamiento fueron especificadas conforme a la característica de
desequilibrio de poder, de forma que si un agente es agresivo, busca agredir
a alguien más débil según las condiciones de su vecindad, sin embargo, los
agentes no fueron programados para recibir agresiones constantemente, sino
que las condiciones multifactoriales del grupo, más allá de la regla de
desequilibrio de poder, propician también que se presenten unos individuos
concretos que experimenten más maltrato, ya que no todos los más débiles
reciben estas agresiones.
5.2.2 Acciones en grupo hacia un mismo individuo.
Los agentes tampoco fueron diseñados para maltratar al mismo tiempo y de
forma grupal a uno o dos individuos constantemente; sin embargo en las
simulaciones se puede observar que un mismo individuo no solo puede ser
frecuentemente agredido por un mismo agresor, sino también por un grupo
considerable de estos que sin acordar agredir juntos y al tiempo ejecutan las
agresiones en manada, mostrando que hay estudiantes que son expuestos a
estas acciones negativas de manera repetitiva por uno o más estudiantes
(…como se observa en la teoría de la sección 2.2.3…).
92
5.2.3 Formación, estructura y cohesión de grupo.
Usando las sencillas reglas de afiliación por simpatía, en las simulaciones
emergen grupos de redes complejas de amistades. Aunque localmente los
agentes no cooperan sino con aquellos con los que han congeniado
directamente, se forman grupos grandes de amigos que se pueden visualizar
como redes complejas de relaciones, donde un agente puede estar cercano a
alguien que no necesariamente es su amigo directo pero que sin embargo
puede serlo de uno suyo en distintos niveles de relación. Evidenciando que tal
como lo explica la psicología social, la necesidad de afiliación y pertenencia
está relacionada con la formación de grupos de dos o más personas.
Aunque dentro del modelo los agentes no son conscientes de la abstracción
de grupo ni de una noción de “nosotros” aparte de los amigos directos, como
tampoco de una identidad social que lo auto-represente en su entorno grupal,
a lo largo del tiempo los individuos de los conjuntos que forman se influencian
significativamente, conformándose a la conducta de su grupo, y polarizándola
(…tal como se describe en el apartado 5.2.4…).
En la simulación la relación de amistad se grafica por medio de un lazo o “link”
direccional que va desde el que ha pedido la amistad hacia quien la ha
aceptado; como resultado se pueden ver cúmulos complejos de agentes
vinculados, ya que exhiben comportamientos emergentes como la
Conformidad, auto-organizándose en una red social de influencias múltiples y
diversas; de modo que pueden existir grupos pequeños de dos o tres agentes
relacionados principalmente hacia uno más “simpático” así como grupos más
grandes en donde puede haber estructuras de tres o cuatro congeniados todos
entres sí, tal como se ve en la Figura 24. Los números muestran el nivel de
simpatía que tienen los agentes, y su necesidad de afiliación que va de 0 a 10
es representada en color verde cuando tiene valor entre 0 a 5 y rojo cuando
está en el rango de 5 a 10.
93
Figura 24. Ejemplo de estructura de grupos compleja.
Ilustración resultante de simulación
En la simulación también se puede apreciar que existe una cohesión espacial
entre los grupos ya formados. A pesar de que los agentes permanecen
moviéndose buscando interacciones, los grupos permanecen juntando a los
individuos, sobre todo los conjuntos más grandes se distribuyen alrededor de
uno o dos agentes “simpáticos”. Esto puede verse paralelamente en la realidad
con la denominada cohesión social (…descrita en el apartado 5.2.3…)
Esta cohesión, permite a su vez influencias en torno a las conductas que
aprenden unos de otros, haciendo que el hecho de que un agente esté
involucrado dentro de un grupo, sea propicio a cambiar su conducta de manera
más rápida que los agentes dentro de grupos aislados.
94
5.2.4 Conformidad y presión de grupo.
En la simulación también se puede observar que los individuos dentro de los
grupos tienden a cambiar su tendencia agresiva de modo que todo el grupo
converja a un mismo comportamiento, esta conformidad, resulta debido a una
especie de presión del grupo a través del tiempo generada por todas las
interacciones que surgen de los agentes cohesionados, como en el mismo
fenómeno de la realidad (…descrito en la sección 2.3.3…)
Gracias a la influencia social que actúa localmente en cada individuo debido
al aprendizaje observacional con que se le modeló, a medida que transcurre
el tiempo, los agentes dentro de los grupos que se van formando tienden a
adoptar las conductas de varios con los que no interactúan, observan o forman
amistades directamente; gracias a que se encuentran conectados en una red
social de influencia; mostrándose una de presión del grupo a nivel macro hacia
la uniformidad de comportamiento.
Localmente no se modelaron sentimientos de miedo, ansiedad o soledad que
afecten a los agentes por alguna desaprobación social, sin embargo, la
conformidad de los grupos emerge con la simple presión local generada por el
aprendizaje social, evidenciando que el deseo de identidad social se relaciona
con la imitación de modelos de comportamiento. Las diferencias individuales
tienden a anularse dentro de algunos grupos como lo describe la teoría (…en
el apartado 2.3.3…), la conducta agresiva tiende a predominar en unos, y en
otros, los eventos de maltratos cesan por completo.
En la Figura 25Figura 25. Conformidad en Grupos de agentes., se puede
apreciar un ejemplo de conformidad dentro de una simulación, se observa un
grupo donde la etiqueta de los agentes, que representa la tendencia agresiva,
predomina con el valor de 10. Los agentes que son coloreados de rojo
representan los que recientemente han sido maltratados. Debido a la cohesión
y la presión social a lo largo del tiempo, se genera este patrón de constantes
agresiones especialmente dentro de aquella agrupación.
95
Figura 25. Conformidad en Grupos de agentes.
Ilustración resultante de simulación
Sumándose a esto, gracias a la gráfica obtenida de la simulación en Netlogo
que se puede ver en la Figura 26Figura 26. Conformidad en el tiempo,
evolución de la tendencia-agresiva., la evolución del valor de la tendencia
agresiva promedio muestra que más y más agentes van aumentando su
agresividad incrementando el valor promedio de 5.8 a 7.9.
96
Figura 26. Conformidad en el tiempo, evolución de la tendencia-agresiva.
Ilustración resultante de simulación
Sin embargo, hay otros grupos donde a lo largo del tiempo no suceden
agresiones, debido a unos cuantos agentes que tienen tendencia agresiva por
debajo del mínimo violento (7.5 para este caso).
Dependiendo de los estados iniciales y a medida que avanzan las
simulaciones, los grupos se pueden acercar entre sí formando agrupaciones
más grandes y haciendo que la presión grupal influencie el comportamiento en
muchos más agentes, la tendencia agresiva promedio puede subir o bajar
dependiendo el número de individuos agresivos que interactúan en un grupo.
5.2.4.1 Polarización
El patrón de polarización también puede verse en las simulaciones, la
tendencia agresiva promedio tiende a subir hasta el nivel máximo a medida
que avanzan las ejecuciones del modelo, la distribución del valor de esta
variable tiende a mostrar que la influencia de los agentes hace que estos se
lleguen a comportar cada vez más agresivamente, ya que el grupo lleva a sus
miembros hacia el extremo de que casi todos tengan este valor en 10.
En una simulación de ejemplo donde el promedio de agresividad empezó en
5.1 correspondiente a agentes burlones, y la distribución inicial correspondía
al grafico izquierdo de la Figura 27 donde la cantidad de agentes con valor de
tendencia agresiva según el eje horizontal se refleja en la altura de las barras.
Ya en la iteración número 660 la distribución correspondía al grafico de la
derecha, mostrando así la polarización hacia un comportamiento muy agresivo
97
Figura 27. Distribución de agresividad inicialmente, y después de 660 iteraciones
Ilustración resultante de la simulación
En otra simulación, el promedio de agresividad comenzó en 3.7, es decir, un
valor predominante de agentes hacia la posición neutra, como puede
observarse en la Figura 28, la evolución de la distribución de agresividad tendió
a aumentar hacia la posición pacifista, sin embargo, ya en un punto equilibrado
de la iteración 2500 se pueden ver que los cambios de distribución no son tan
drásticos como la polarización hacia la agresividad alta; esto es debido a que
los factores de cambio que suceden son los eventos de maltrato, los cuales al
comienzo suceden frecuentemente, pero culminan ya en la iteración 2480,
haciendo que ningún otro agente cambie su posición. De esta manera se
evidencia que existe una atracción más fuerte hacia el aumento de agresividad
en el grupo de agentes, ya que disminuye muy poco la tendencia agresiva
hacia el pacifismo porque la ocurrencia de agresiones impulsa el cambio
positivo o negativo de ella.
Figura 28. Polarización hacia la pasividad
Ilustración resultante de la simulación
El aprendizaje evoluciona a medida que suceden acciones en la simulación,
por ello la adaptación hacia la pasividad no crece tanto como cuando el
98
comportamiento del grupo converge hacia el polo violento, el hecho de que la
agresividad sea una acción activa le da poder de influencia hacia la dispersión
de esta tendencia en prácticamente todos los agentes. A pesar de que todos
los agentes tienen la posibilidad de aprender a ser pacíficos, esa tendencia no
llega a ser dominante porque no acontecen acciones que la refuercen en los
casos donde cesan las agresiones.
Lo interesante de estos análisis, es que se corrobora que la violencia es un
fenómeno que es influenciado en gran parte por los grupos; las tendencias
agresivas en especial tienden a favorecerse y amplificarse hasta el punto de
polarizar a la gran mayoría por la presión de conformidad, generando una
identidad unánime hacia la opinión de que la agresividad puede ser gratificante
(…Como se menciona en el apartado 2.3.3...).
5.3 RELACIÓN DE FACTORES
En este apartado se comparan las relaciones más evidentes entre variables
interacciónales y globales del modelo con el fin de analizar las dependencias
emergentes de las reglas definidas en los agentes con los resultados
generales de las simulaciones.
5.3.1 Condiciones iniciales vs evolución de la simulación
El estado inicial de los agentes referente a su posición socio-ambiental que se
relaciona con las características de sus vecinos cercanos y las características
internas dadas por los valores de las variables motivacionales: tendencia-
agresiva y necesidad de afiliación, resulta ser el factor más significativo para
predecir los rasgos globales de comportamiento.
Debido a la complejidad del sistema modelado, se hace prácticamente
impredecible a simple vista el comportamiento individual de cualquier agente
que se quiera seguir, ya que son múltiples los factores que determinan su
progreso en la simulación, tal como lo afirma la Teoría de Caos (…explicada
en la sección 2.1.1.2…), sin embargo surgen patrones como los descritos en
la sección de características emergentes (…del apartado 5.2…), los cuales se
desarrollan ciertamente dependiendo de la configuración inicial del sistema.
Estos rasgos iniciales que se diversifican en los agentes, pueden interpretarse
desde el Enfoque Ecológico-sistémico (…descrito en la sección 2.2.3.4…)
como producto de las múltiples y diversas interacciones de cada persona en
sistemas externos al aula, por lo cual la información acerca de otros entornos
se pueden involucrar en las simulaciones conectándolas con los estados
iniciales de los agentes. Tal como se hizo con la distribución inicial de la
tendencia agresiva en la validación empírica (…del apartado 6.1…), donde se
99
comprobó la noción de que principalmente el clima familiar participa
significativamente en el desarrollo de individuos agresivos o pacíficos que se
involucran en las aulas de clase.
Por lo tanto, si por ejemplo un individuo de la simulación tiene agresividad
inicial baja se interpretará como un niño que en su entorno familiar ha
aprendido una posición negativa hacia la conducta violenta, de igual manera
el agente con tendencia agresiva inicial alta como quien ha sido influido por su
entorno extra-escolar para ser violentos.
5.3.2 Poder vs número de agresiones
Si se relaciona el poder de los agentes que va discretamente de 1 a 10
(…como se mencionó en la Tabla 1…) con el número de maltratos que reciben,
en todas las simulaciones corridas evidentemente existe relación, mostrando
que los agentes con menos poder reciben por lo general más maltratos que
los de mayor, tal como se distribuyen los puntos en la siguiente gráfica, en la
cual cada punto representa un agente posicionado horizontalmente por el valor
de su poder y verticalmente según el número de maltratos que le han afectado.
Figura 29. Poder vs maltratos
Ilustración resultante de simulación
Sin embargo, el factor poder no es un determinante absoluto para predecir el
número de maltratos ya que se pueden observar puntos en el rango de poder
menor que no han recibido maltratos a pesar de ser los más vulnerables, esto
se entiende por medio de la multiplicidad de factores situacionales que se
explican en toda esta sección.
5.3.3 Variables sociales vs número de agresiones
Una relación sorprendentemente evidente es la del número de amigos que
tiene cada agente y el número de maltratos que recibe, se observa que los que
100
tienen más amigos han recibido menos maltratos que muchos de los que solo
han logrado pocas afiliaciones, tal como se muestra en la Figura 30, donde
cada punto representa un agente, posicionado horizontalmente según el
número de amigos y verticalmente según los maltratos que ha recibido.
Figura 30. Número de amigos vs maltratos
Ilustración resultante de simulación
Esta correspondencia es más evidente que la relación entre simpatía y el
número de maltratos, la cual se muestra en la Figura 31. Simpatía vs maltratos.
Figura 31. Simpatía vs maltratos
Ilustración resultante de simulación
Esto es debido a que el número de amigos que obtiene cada agente depende
de las oportunidades de encontrar otros que cumplan con las características
para ser amigos, así como de ser encontrado por uno que esté interesado en
formar amistad; lo cual depende de los factores iniciales y situacionales. Sin
embargo, se puede apreciar una relación borrosa.
101
Es interesante notar que las investigaciones acerca de la violencia afirman que
la formación de habilidades sociales puede ayudar a los niños para que no
tengan que vivir esta situación de maltrato (Baron & Byrne, 2005), y al mismo
tiempo afirman que las características de los niños más expuestos a bullying y
maltrato escolar es que son tímidos y no poseen muchas relaciones sociales,
(…tal como se menciona en la sección 2.2.3.1…); En la simulación no se
puede determinar que solamente tener más amigos causa que reciban menos
maltratos, sino que existe una relación reciproca emergente donde tanto el
hecho de ser expuesto a muchas agresiones genera que se tenga pocos
amigos, como que no poseer muchas relaciones sociales expone a ser más
maltratado.
Para analizar mejor este comportamiento se grafica la necesidad de afiliación
vs el número de maltratos tal como se muestra en la siguiente ilustración.
Figura 32. Necesidad de afiliación vs número de maltratos
Ilustración resultante de simulación
Con esto se puede observar que hay agentes muy maltratados que poseen su
necesidad de afiliación permanentemente sin suplir, es decir unos que están
ubicados en n-afiliación = 10, y que se observa no se mueven hacia posiciones
menores, esto muestra que el hecho de mantenerse rodeado de maltratadores
dificulta la búsqueda de amigos.
102
6. VALIDACIÓN DE CALIDAD EXTERNA DEL MODELO
Para los criterios de validación de modelos sociales basados en agentes
(…mencionados en la sección 2.1.3.7…) el referente a “reglas de
comportamiento plausibles y realistas” se logró cuando se describió la
Formalización del Modelo (…en el capítulo 3…); mostrando detalladamente el
origen y la razón de la estructura de comportamiento de los agentes, así como
las reglas de interacción individual, las cuales se conforman con la violencia
humana de la realidad estudiada por la psicología social, argumentando las
razones por las cuales se escogieron por encima de otras teorías. Se usaron
las siguientes teorías: Aprendizaje Social u observacional, Condicionamiento
Clásico e instrumental, Intercambio social, Atracción Social, Jerarquización de
las Necesidades de Maslow y la explicación del Bullying de Olweus, las cuales
han sido fruto de estudios y observaciones del comportamiento general de la
vida real.
En torno al segundo criterio, “las características observadas en las
simulaciones” (…referidas en el capítulo 5…) describen patrones del
fenómeno tales como miembros específicos que reciben con frecuencia las
agresiones de otros, acciones en grupo de los maltratos y la influencia grupal
hacia la conformidad y polarización de la violencia, que sin ser modelados
emergen en la simulación mostrando correspondencia con observaciones
hechas en la psicología social del comportamiento violento en grupos
humanos de la realidad (…mencionadas en todo el apartado 2.3…). En el caso
de las reglas de afiliación, la creación de estructuras grupales complejas y la
permanencia de la cohesión son características emergentes que también han
sido descubiertas en la realidad de los grupos humanos.
El Alcance del modelo no involucra todos aquellos casos de personas que no
necesariamente cumplen con las reglas especificadas, por ejemplo, habrá
personas que son conscientes de la presión grupal y por ende deciden no
conformarse, sin embargo el modelo permite estudiar los fenómenos
emergentes como la polarización generada por el aprendizaje social, y
permitirá hacer pruebas, asignando valores iniciales específicos a la población
de agentes, analizando por lo menos los rasgos de conformidad y polarización
global que surgen de aquellos casos que corresponden con la vida real. De
esta manera se cumple el tercer criterio referente a que “el modelo sea capaz
de generar teorías de “rango medio” (que describan características generales
del fenómeno para aplicar los resultados a diversos casos reales del mismo)”.
Por lo anterior, a continuación, se presenta un modelo de rango medio
construido a partir del modelo abstracto desarrollado por medio de la definición
103
de estados generales iniciales de los agentes a partir de una investigación
cuantitativa que describe la prevalencia escolar en una región de Colombia.
6.1 VALIDACIÓN EMPÍRICA DEL MODELO CON ANALISIS DE
SENSIBILIDAD A DISTRIBUCIONES INICIALES DE AGRESIVIDAD
En una investigación de Moratto, Cárdenas y Berbesí (2017) titulada “Clima
escolar y funcionalidad familiar como factores asociados a la intimidación
escolar en Antioquia, Colombia” encuestan a 2421 estudiantes entre los 9 y 18
años con la intención de relacionar el clima escolar con la funcionalidad familiar
y la intimidación escolar, concluyendo que la percepción de clima escolar
desfavorable se relaciona directamente con la intimidación escolar y el clima
familiar que vive cada joven. Ellos usan la escala APGAR familiar (Adaptability
(adaptabilidad), partnership (cooperación), growth (desarrollo), affection
(afectividad) y resolve (resolución) por sus siglas en inglés) que determina
cuatro clasificaciones para el ambiente familiar que puede vivir un niño:
funcional, levemente disfuncional, moderado y grave. También asignaron
cuatro niveles de intimidación a los jóvenes usando el instrumento CIE-A
abreviado (Cuestionario de Intimidación Escolar), donde se clasifica a los
individuos según su experiencia en situaciones donde han sido víctimas o
agresores y que evidencian efectos emocionales negativos, allí se entiende la
intimidación de manera idéntica a como se conceptualiza el “Bullying” en las
Características de la violencia escolar (…de la sección 2.2.3…).
En este apartado se hace un análisis de sensibilidad de la evolución de las
simulaciones con respecto a distintas distribuciones iniciales de tendencia
agresiva conforme a al estudio de Moratto, Cárdenas y Berbesí (2017), los
cuales recopilan datos acerca del clima familiar de estudiantes que de alguna
manera son intimidados en la escuela. Para la validación del modelo se parte
de la hipótesis, deducida desde la Perspectiva Ecológica-Sistémica,
(…mostrada en el apartado 2.2.3.4…), de que las condiciones iniciales de los
agentes en torno a su nivel de agresividad corresponden en la vida real al
desarrollo de los niños dentro de los ambientes externos al aula,
especialmente la familia, por lo cual se relaciona lo que vive cada uno en su
contexto familiar, es decir, el clima familiar medido por Moratto, Cárdenas y
Berbesí (2017), para determinar el nivel de agresividad inicial de los agentes.
El presente Modelo Multi-Agente basado en el Aprendizaje Social expresa
cuatro niveles de agresividad en los que se puede mover el valor de agresión
en cada uno de los agentes, las cuales, para la validación, se conectan
directamente a partir los niveles de agresividad iniciales de los agentes con las
clasificaciones APGAR del clima familiar, con todo ello, el primer nivel que
corresponde a agentes pacíficos los cuales se oponen a cualquier agresión se
104
relaciona con el porcentaje de individuos encuestados con clima familiar
funcional, el segundo correspondiente a los neutros, quienes no se oponen ni
aprueban las agresiones, con el porcentaje de clima familiar levemente
disfuncional, el tercero, referente a los que solo aprueban las agresiones
aunque no busquen maltratar directamente, con los de clima familiar
moderado, y el cuarto nivel de agentes agresivos con los de clima familiar
gravemente disfuncional.
Se hicieron dos tipos de prueba: uno, en el que se asignaron niveles de
agresividad según los porcentajes de agentes en cada clasificación APGAR
de los individuos que percibieron favorable su clima escolar en su institución
educativa, y otro con los porcentajes correspondientes de los que lo
consideraron desfavorable; los cuales se muestran en el siguiente cuadro.
Cuadro 2. Porcentaje de agentes según clima escolar vs funcionalidad familiar
APGAR FAMILIAR CLIMA ESCOLAR
FAVORABLE (%) DESFAVORABLE (%)
DISFUNCIÓN GRAVE 14.8 20.8 DISFUNCIÓN MODERADA
13 17.6
DISFUNCIÓN LEVE 28.4 27.6 FUNCIONAL 43.7 34
Basado en los datos de (Moratto, Cárdenas, & Berbesí, 2017)
Para las pruebas se estableció un número de 100 simulaciones, cada una con
límite de iteraciones en 2000 “ticks”, con la intención de visualizar cómo
evoluciona en un lapso de tiempo suficientemente largo el comportamiento de
un grupo de 64 agentes con una distribución de características idéntica al de
la Tabla 5 exceptuando la tendencia agresiva que como ya se mencionó se
distribuirá según los porcentajes del Cuadro 2. Se eligió la cantidad estándar
de 64 individuos para que el valor del radio fuera exactamente 4 parcelas
conforme a la Tabla 5.
Parte del análisis consistió en medir la cantidad de intimidaciones que vive
cada agente para localizarlo en cuatro niveles de intimidación, ya que Moratto,
Cárdenas y Berbesí (2017) asignaron también cuatro clasificaciones a los
jóvenes usando el instrumento CIE-A. En las simulaciones se asume la medida
de intimidación individual como el número de maltratos memorizado por cada
agente, esto quiere decir que se cuentan todas las experiencias en eventos de
maltratos sea que ellos hayan desempeñado el rol de víctima, agresor o
espectador.
105
Debido a que la cantidad de maltratos aumenta con el tiempo, para asignar a
un agente en un nivel de intimidación los rangos de número de agresiones por
cada clase también varía. Por ello, se parte desde el número de intimidaciones
del agente que ha experimentado más eventos de maltrato, dividiendo tal valor
(Max) en tres, para determinar dinámicamente cada rango tal como se muestra
en el
Cuadro 3. De esta manera, los niveles de intimidación son relativos al número
máximo de intimidaciones.
Cuadro 3. Niveles de intimidación por número máximo de maltratos memorizados
Sin intimidació
n
Baja intimidació
n
Intimidación media
Intimidación alta.
Rango de intimidacione
s 0 1 – Max / 3
Max / 3 - Max * 2/ 3
Max*2 / 3 - Max
Elaboración propia
Los porcentajes de la investigación en la realidad de Moratto, Cárdenas y
Berbesí (2017), son presentados con el Cuadro 4 y el gráfico de la Figura 33.
Cuadro 4. Porcentaje de estudiantes en los diferentes niveles de intimidación según su percepción del clima escolar
INTIMIDACIÓN ESCOLAR
CLIMA ESCOLAR
FAVORABLE (%) DESFAVORABLE (%)
SIN INTIMIDACIÓN 5.1 2.8
INTIMIDACIÓN BAJA 72.9 59.5
INTIMIDACIÓN MEDIA 19.5 32.8
INTIMIDACIÓN ALTA 2.4 4.9
Basado en los datos de Moratto, Cárdenas y Berbesí (2017).
106
Figura 33. Porcentaje de estudiantes en los diferentes niveles de intimidación según la percepción del clima escolar favorable y desfavorable
Basado en los datos de Moratto, Cárdenas y Berbesí (2017).
6.1.1 Análisis de resultados de las pruebas
Para las pruebas según los porcentajes de individuos de clima escolar
favorable y desfavorable, la proporción de individuos en cada nivel de
intimidación resultó conforme a la siguiente tabla y gráfica.
Cuadro 4. Características promedio de las simulaciones según el clima escolar favorable y desfavorable
CLIMA ESCOLAR FAVORABLE
CLIMA ESCOLAR DESFAVORABLE
Porcentaje promedio de agentes
Sin intimidación 26,421875 % 15,125 %
Intimidación baja 46,5 % 50,625 %
Intimidación media 13,734375 % 17,609375 % Intimidación alta 13,34375 % 16,640625 % Otros promedios
Total de maltratos 183,73 443,37 TAP inicial – TAP final 0,3854425 -0,4057999
Elaboración propia.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
SIN INTIMIDACIÓN INTIMIDACIÓN BAJA INTIMIDACIÓNMEDIA
INTIMIDACIÓN ALTA
INTIMIDACIÓN SEGÚN CLIMA ESCOLAR
FAVORABLE (%) DESFAVORABLE (%)
107
Figura 34. Porcentaje promedio de agentes en los niveles Intimidación Escolar
. Elaboración propia
Como se puede observar en las dos pruebas se tiende hacia una proporción
muy grande de agentes del rango de intimidación baja, tal como en los datos
de la investigación en Antioquia hecha por Moratto, Cárdenas y Berbesí
(2017). Por supuesto los resultados no fueron exactos porque el modelo
creado consistió en una representación muy genérica del fenómeno, sin
embargo, el patrón emergente de altos porcentajes de agentes que
experimentaron pocas intimidaciones comparadas con las proporciones de los
otros niveles, es suficientemente notable y repetitivo como para aseverar que
corresponde con la realidad.
De esta manera, por medio de las pruebas a través de simulación, se corrobora
la noción de que una proporción muy baja de estudiantes experimentan
frecuentes intimidaciones, y con el tiempo casi todos llegan a estar
involucrados en por lo menos una agresión, ya que, aunque desde el inicio de
las simulaciones todos los agentes entran en el grupo de no involucramiento
en algún maltrato, con el tiempo la gran mayoría termina experimentando
intimidación baja.
Además, la evolución de las simulaciones presenta un valor en el promedio
total de maltratos 2,4 veces mayor para las correspondientes al estado inicial
del clima escolar desfavorable que el favorable. También la polarización de la
tendencia agresiva tiende a subir dado que el promedio de las diferencias entre
la tendencia agresiva promedio (TAP) inicial y final es negativa, mostrando que
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
SIN INTIMIDACIÓN INTIMIDACIÓN BAJA INTIMIDACIÓNMEDIA
INTIMIDACIÓN ALTA
INTIMIDACIÓN SEGÚN CLIMA ESCOLAR
FAVORABLE (%) DESFAVORABLE (%)
108
la agresividad en promedio tiende a subir más en el clima escolar desfavorable
que con el favorable donde baja esta característica en promedio 0,38 puntos
durante las 2000 iteraciones de las 100 simulaciones para esta prueba.
Por todo lo anterior se valida el presente modelo, debido a que como las
proporciones iniciales de niveles de agresividad se configuraron conforme a
los porcentajes de estudiantes clasificados en un nivel de clima familiar, las
simulaciones mostraron que el número de agentes que se involucraban de
alguna manera en las agresiones ocurrentes en relación con los que no lo
hacían concuerdan de manera genérica con la cantidad de estudiantes
intimidados, coincidiendo con los datos particulares de la realidad con respecto
a cada clima escolar correspondiente, mostrando que las características de
comportamiento resultantes de las simulaciones en torno a la distribución de
intimidación en los agentes corresponden al fenómeno en la realidad de la
violencia escolar.
6.1.2 Análisis de simulaciones particulares.
Para el análisis de resultados se toma una simulación típica escogida
intencionalmente perteneciente al clima escolar favorable y otra simulación
para el desfavorable, teniendo en cuenta que las proporciones de agentes
sean muy similares a los porcentajes de la investigación en Antioquia que se
muestran en el Cuadro 2.
Para el primer caso se escogió una simulación donde el 6,25 % de agentes no
han sido intimidados, el 70,3125 % tienen intimidación baja, el 18,75 %
intimidación media y el 4,6875 % intimidación grave; además solo ocurren 75
agresiones y la tendencia agresiva promedio disminuye 0,63201705 puntos.
A continuación, se muestran las gráficas del número de maltratos en cada
iteración, la evolución de la tendencia agresiva promedio, la distribución de
agresividad y finalmente un diagrama de barras del número de agentes por
cada nivel de intimidación, siendo la barra roja correspondiente a los agentes
que no han sido intimidados.
109
Figura 35. Gráficas de número de maltratos, evolución de tendencia promedio, distribución de agresividad y distribución de intimidación para un caso del clima escolar favorable
Ilustración resultante de simulación
Para el caso favorable, como se puede observar, por lo menos una de las 100
simulaciones con los datos iniciales correspondientes presenta porcentajes
muy cercanos al estudio de Moratto, Cárdenas y Berbesí (2017), evidenciando
en la gráfica de número de maltratos por tiempo que aunque al principio de la
simulación se presentan algunos eventos de agresión, rápidamente su
frecuencia de ocurrencia disminuye, al punto de que cesan aproximadamente
en la mitad de la simulación. Se puede observar que la tendencia agresiva
desde un principio disminuye hasta que alcanza un límite estable debido a que
no ocurren más maltratos.
Para el segundo caso de clima escolar desfavorable, se escogió una
simulación donde el 6,25 % de agentes no han sido intimidados, el 46,875 %
tienen intimidación baja, el 35,9375 % intimidación media y el 10,9375 %
intimidación grave; en ella ocurren 893 agresiones y la tendencia agresiva
promedio aumenta 2,1885 puntos. A continuación, se presentan el mismo tipo
de gráficas que en el caso anterior.
110
Figura 36. Gráficas de número de maltratos, evolución de tendencia promedio, distribución de agresividad y distribución de intimidación para un caso del clima escolar favorable
Ilustración resultante de simulación
En contraste con el caso de clima favorable, en esta simulación se presenta
una polarización hacia la agresividad pues gran parte de los agentes presenta
tendencia agresiva alta con valores en 10 como se observa en la distribución
de agresividad, esto también puede verse en la evolución de la tendencia
agresiva promedio donde se ve un crecimiento no lineal de la característica
global a valores más grandes. Además, la frecuencia del número de maltratos
en un punto se duplica haciendo que el número total de agresiones al finalizar
la simulación sea de 893 agresiones, 12,2 veces mayor que el caso anterior.
Se muestran diferencias notables entre los dos tipos de clima escolar, siendo
el favorable proclive a presentar pocas agresiones, ya que los
comportamientos agresivos ocurren solo al comienzo de la simulación y con el
tiempo se extinguen, logrando un patrón de pasividad absoluta; en cambio en
el desfavorable el número de agresiones de cada iteración crece con el tiempo
mostrando un patrón de violencia continua en el grupo. Lo cual respalda la
conclusión de Moratto, Cárdenas y Berbesí (2017) acerca de que existe mayor
111
riesgo de intimidación en los climas escolares inadecuados, validando de esta
forma el presente modelo con datos particulares del fenómeno en Colombia.
112
7. CONCLUSIONES
Se cumplieron los objetivos del proyecto ya que en el modelo construido, se
definieron reglas de comportamiento para los agentes, de forma sencilla y
acorde con las teorías individuales de comportamiento humano,
principalmente la teoría del aprendizaje social. Por medio de su simulación se
hizo evidente que esas interacciones programadas generan características de
la violencia escolar tales como la polarización o la frecuencia de agresiones
hacia individuos débiles, las cuales también han sido observadas en grupos
humanos reales; también se validó el modelo analizando la sensibilidad de los
resultados de múltiples simulaciones con respecto a condiciones iniciales
basadas en los datos globales de la investigación de Moratto, Cárdenas y
Berbesí (2017) titulada “Clima escolar y funcionalidad familiar como factores
asociados a la intimidación escolar en Antioquia, Colombia”(…como se
describió en el apartado 6.1…).
Se comprueba que la violencia escolar es un fenómeno con características
emergentes (…como las que se observan en la sección 5.2…) las cuales
dependen fuertemente de la influencia proporcionada por medio de la imitación
de comportamientos violentos que observan y aprenden los individuos de
otros.
Las Explicaciones y teorías base usadas para crear el modelo fueron
corroboradas al tiempo que se validó el modelo, confirmando la noción de que
la violencia escolar es fuertemente influenciada por el entorno familiar de cada
individuo. La tendencia agresiva inicial por cada agente se interpreta como
resultante del pasado de los individuos que son influenciados en entornos
externos al escolar, principalmente el hogar, ya que para la validación lograda
se utilizaron los resultados del clima familiar como base para asignar la
distribución inicial de la tendencia agresiva de los agentes. En la simulación el
número de agresiones y su frecuencia evoluciona dependiendo fuertemente
de tales condiciones iniciales con respecto a la distribución de la tendencia
agresiva de los agentes en el comienzo de la simulación.
La correlación de datos de la simulación con la vida real resultó exitosa gracias
a la interpretación clara acerca de las variables definidas y las características
emergentes, por lo cual se comprobó la congruencia de los conceptos del
modelo dándoles correspondencia con la realidad al revisar información en
una investigación cuantitativa. Se encontraron datos que se especificaron en
variables de la simulación, como fue la distribución inicial de la tendencia
agresiva; y datos relacionados con emergencias, tal como la proporción de
personas en distintos niveles de intimidación. Hubo una satisfactoria similitud
113
genérica en los resultados de la mayoría de simulaciones con respecto a los
datos de la investigación cuantitativa encontrada.
Se encontró una relación emergente muy notable entre el número de maltratos
y la cantidad de amigos que tiene un agente, por lo cual se pueden proponer
medios de intervención enfocados a formar más lazos de amistad entre los
estudiantes de modo que el riesgo de ser maltratado disminuya. También, es
plausible Intervenir de manera que se involucre a los miembros de grupos
escolares y a la familia, la cual resulta ser el escenario fundamental donde el
niño recibe influencias que luego se proyectarán y transmitirán con sus
compañeros de estudio, ya que el fenómeno involucra causas en los grupos
sociales y la cultura en que se desenvuelven los jóvenes tanto al interior como
fuera de las aulas
El modelo construido con la estructura enfocada al aprendizaje social se
presenta como una herramienta útil para investigaciones exploratorias
alrededor de la violencia estudiantil entre pares, proveyendo al investigador un
modo de plantear situaciones hipotéticas de intervención para ver los posibles
resultados en las simulaciones, sin la necesidad del riesgo ético que implica
experimentar con personas reales que puedan ser perjudicadas. Por ejemplo,
se puede usar en investigaciones futuras para examinar escenarios posibles a
partir de distintos tipos de distribuciones iniciales del nivel de agresividad de
los agentes, observando principalmente la evolución de la conformidad y la
polarización del grupo ya sea hacia el aumento de la tendencia agresiva
promedio o la disminución de esta, buscando por supuesto que cambie hacia
el incremento de agentes con tendencias agresivas bajas.
El diseño básico del agente de la Figura 13 se puede usar en un futuro para
modelar agentes en torno a la observación de otros fenómenos aparte de la
violencia escolar, ya que con su estructura sencilla permite añadir
flexiblemente tendencias de comportamiento de distinta índole que puedan
adaptarse según las percepciones y acciones que reciben los agentes.
Resultó adecuado seguir paralelamente varias etapas de la Metodología de
simulación social. Se corroboró la utilidad de hacer pruebas en un proceso de
modelado incremental, ya que se codificaron en Netlogo las nociones de cómo
podrían ser las interacciones de los agentes, empezando con definiciones
simples, que luego se fueron complejizando. También fue muy útil ir
construyendo los diagramas UML desde el comienzo, sobre todo los
diagramas de actividades, para tener una perspectiva ordenada y estructural
del diseño de los agentes, de manera que mientras se añadían reglas de
comportamiento, no se modificaba el trabajo previo de forma caótica e
intratable.
114
TRABAJO FUTURO
Se puede modificar el modelo para colocar en la arquitectura otros factores
internos que podrían ser relevantes en las relaciones interpersonales que se
involucran en los eventos de maltrato. Se podría añadir complejidad al diseño
del agente incluyendo otras motivaciones que correspondan a otro tipo de
acción ejecutable por el agente, para lo cual se sugiere seguir el mismo
proceso de definición formal de acciones y variables (...del apartado 4.2...)
como se hizo con el maltrato y la afiliación; de esta manera se puede extender
el modelo para aproximarlo más a la realidad con el fin de comprender otras
dinámicas de este u otros fenómenos sociales y proponer nuevos modos de
intervención.
115
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