Simulación Basada en Agentes · Tema 20

Emergencia

Orden inesperado que surge sin control central: nadie pidió barrios y aparecen igual.

01 · Punto de partida

Lo global que sorprende

En el Tema 19 medíamos manchas y consensos. Pero hay globales que sorprenden: barrios segregados de vecinos que aceptan mezclarse, embotellamientos sin accidente, V de pájaros sin coreógrafo. Ningún agente los quiere ni los planea y sin embargo son robustos.

Esa sorpresa es la emergencia: macro que no está escrito en ninguna micro y que desaparece si rompo interacciones. Explicarla exige correr el modelo, no solo leer reglas.

  • ¿Qué macro aparece que nadie programó?
  • ¿Desaparece si mezclo o si aíslo agentes?
  • ¿Cuánto micro hace falta para encenderlo?
  • ¿Quién se beneficia o sufre un orden que nadie quiso?

02 · Definición

Micro, interacción y sorpresa

Toda emergencia combina piezas humildes con un resultado que las excede:

·

Micro simple

Regla local modesta: quiero 1 parecido de 4, freno si el de adelante frena. Nada pide barrios ni olas.

⇄

Interacción

El pegamento que propaga: mudanzas que cambian barrios, frenos que viajan hacia atrás. Sin ella no hay macro.

✦

Macro inesperado

El orden que sorprende: segregación total con tolerantes, taco fantasma sin choque. Irreducible a una regla.

La misma sorpresa en cada dominio.
MundoMicro modestoMacro que sorprende
Schellingquiero 2 parecidos de 8barrios segregados totales
Tráficofreno si el de adelante frenataco fantasma sin causa
Bandadaalineo con 7 vecinosV colectiva sin líder
Vidanacer con 3, vivir con 2–3naves que viajan solas

03 · Prueba

Suma que se adivina frente a emergencia que exige correr

La suma se deduce en el pizarrón; la emergencia pide laboratorio. La prueba es romper y mirar si muere.

Agregado deducible

Suma de partes

Promedio o total que sale de contar: si todos ahorran 10, el total es 10×N. Se calcula sin correr ni interactuar.

Emergente irreductible

Sorpresa interactiva

Barrios que nadie pidió: mezclo → se borra, aíslo → no nace. Solo aparece con interacción repetida en el tiempo.

Emergencia
Macro robusto e inesperado desde micros simples interactuando, sin plan ni jefe. Se prueba rompiendo vínculos.
Irreducibilidad
No sale de leer una regla: exige simular. El barrio no está en el deseo de nadie.
Tolerancia
Umbral de parecidos que cada uno exige (Schelling). Baja igual segrega: la sorpresa del modelo.
Índice de segregación
Fracción de vecinos parecidos sobre vecinos totales. Mezcla da ~50 %, barrios dan ~90 %.

04 · Ciclo

El experimento que delata lo emergente

Cada afirmación de emergencia se gana con contraste, en este orden:

micro→interactuar→romper
  1. 1
    Declarar el micro.

    Regla local con horizonte y umbral modestos, sin macro escrito.

  2. 2
    Interactuar en réplicas.

    Correr rondas con vecindarios vivos y promediar el macro que aparece.

  3. 3
    Romper para probar.

    Mezclar posiciones o aislar agentes: si el macro muere, era emergente.

05 · Representación en Python

Tolerantes que igual se separan

Cada uno solo pide pocos parecidos cerca. El barrio segregado no está en ningún deseo: sale de mudanzas encadenadas.

Python en tu navegador. Bajá la tolerancia y comprobá que la mezcla igual se rompe.

def feliz(parecidos, total, tolerancia=0.3):
    return (parecidos / total) >= tolerancia if total else True

print(feliz(2, 8), feliz(1, 8), feliz(0, 4))

Con tolerancia 30 %, 2 de 8 alcanzan y 1 no: tolerante igual se muda si queda muy solo.

Medir segregación, no intención

El índice cuenta parecidos sobre vecinos, no racismo en cabezas.

vecindario = ["A", "A", "A", "B", "A"]
parecidos = sum(1 for v in vecindario if v == "A")
print(round(parecidos / len(vecindario), 2))

06 · Exploración

Laboratorio: barrios sin segregacionistas

El anillo tiene dos colores mezclados con huecos grises. Cada ronda cada infeliz (menos tolerancia parecidos entre sus 4 vecinos) se muda a un hueco donde sería feliz. Nadie quiere guetos y sin embargo el anillo se parte en barrios. ¿Cuánta tolerancia hace falta para integrarse?

EXPERIMENTO 20

Tolerantes que segregan

si parecidos < tolerancia → mudarse

Los resultados numéricos aparecen debajo.
Felices0 %
Parecidos0 %
Mudanzas0
LecturaMezcla

Con tolerancia 2 de 4, los barrios emergen solos.

Cada punto del anillo es un hogar: amarillo y celeste los dos grupos, gris hueco libre. El modelo mueve infelices a huecos felices en cada ronda. Pulsá Nueva réplica para otra mezcla inicial.

Preguntas para explorar

  1. Con 0 rondas, ¿cuántos parecidos hay? ¿Por qué la mezcla inicial es el contraste de la emergencia?
  2. Con tolerancia 1 de 4 (pide poquísimo), ¿se integra o igual segrega? ¿Qué te dice de micro contra macro?
  3. Repetí la misma configuración 3 veces. ¿Ganan los mismos barrios? ¿Qué parte es tolerancia y qué parte es historia?
Ver respuestas sugeridas
  1. Parecidos ~50 %: azar sin mudanzas. Todo barrio posterior lo hizo la interacción, no el sorteo.
  2. Igual segrega: pedir 1 de 4 ya parte el anillo en barrios. El micro tolerante no garantiza macro integrado: esa es la sorpresa.
  3. No: cada mezcla arma barrios en lugares distintos. La tolerancia pone la presión; la historia pone el mapa.

07 · Comprensión

Confusiones frecuentes

«Emergente es lo que no entiendo»

Emergente es lo robusto que sorprende y muere al romper vínculos, no lo confuso. Sin prueba de mezcla no hay emergencia, hay perplejidad.

«Si segrega es porque son racistas»

El modelo segrega con tolerancia baja: 1–2 parecidos de 4–8. Atribuir el macro a maldad micro es leer intenciones donde hay interacción.

«Más tolerancia integra más»

Más exigencia segrega más rápido y más total. La intuición lineal falla: por eso se corre el modelo en vez de adivinarlo.

«Con una corrida alcanza»

Una corrida es un barrio posible. La emergencia se promedia en réplicas con semilla y se reporta con dispersión (Tema 42).

08 · Práctica guiada

Ejercicios con Python

Ejercicio 1: feliz con poco

Ejecutá y verificá quién se muda con tolerancia 2 de 4. Luego subila a 3 y compará.

def feliz(parecidos, tolerancia=2):
    return parecidos >= tolerancia

for p in [0, 1, 2, 3]:
    print(p, feliz(p))
Ver solución razonada

Da False, False, True, True: con 1 parecido se muda aunque acepte 75 % distintos. Tolerante no es integrado.

Ejercicio 2: predecir el índice

Sin ejecutar primero: barrio con 7 parecidos de 8. ¿Índice? ¿Y mezcla con 4 de 8?

print(7 / 8, 4 / 8)
Ver solución

Da 0,88 y 0,5: barrio roza 90 %, mezcla clava 50 %. El índice delata el macro sin preguntar intenciones.

Ejercicio 3: romper para probar

Si mezclo el anillo segregado al azar, ¿qué le pasa al índice? Escribí la prueba en una línea.

Ver una posible respuesta
print("mezclar baja parecidos hacia 0,5")

La mezcla borra barrios y el índice cae: si muere al mezclar, era estructura interactiva, no suma de partes.

09 · Síntesis

Ideas para recordar

  • Emergencia es micro simple más interacción con macro inesperado y robusto.
  • No se deduce: se corre en réplicas y se prueba mezclando o aislando.
  • Tolerancia baja igual segrega: el macro contradice al micro.
  • Se reporta micro y macro juntos: tolerancia pedida contra segregación lograda.
  • En Python, feliz es parecidos contra tolerancia y segregación es fracción de parecidos.

En el próximo tema estudiaremos la autoorganización: estructuras que aparecen sin líder.