9 resultados para Modelos de simulación

em Memoria Académica - FaHCE, UNLP - Argentina


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El simpatizante de fútbol que concurre a un espectáculo deportivo es más que un mero espectador, es el protagonista central de un espectáculo más amplio que aquí denomino el aliento. Esta práctica colectiva tiene como características centrales el uso del canto colectivo para la celebración del "nosotros", el hostigamiento de los simpatizantes rivales y la demanda de la victoria a través de la arenga. Pero además de ser un tipo de performance cultural, esta práctica es expresión de una auto-organización social que ejemplifica un proceso complejo de difusión y sincronización. En esta ponencia explicaré la dinámica de este proceso a través de un sencillo modelo de simulación (Bundio, 2011b), similar a otros desarrollados para estudiar fenómenos colectivos que implican auto-organización, como la dinámica del aplauso (Néda, Ravasz, Brechet, Vicsek, & Barabasi, 2000) y la "ola mexicana" (Farkas, Helbing, & Vicsek, 2002). Puesto que el canto colectivo es un emergente de las actuaciones individuales es posible diseñar mecanismos de interferencia como el delayed auditory feedback (Van Wijngaarden & Van Balken, 2007). Estos mecanismos pueden complementar las posibles medidas destinadas a evitar la emergencia y/o impedir la difusión de cantos ofensivos y discriminatorios durante el transcurso de un espectáculo deportivo

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El simpatizante de fútbol que concurre a un espectáculo deportivo es más que un mero espectador, es el protagonista central de un espectáculo más amplio que aquí denomino el aliento. Esta práctica colectiva tiene como características centrales el uso del canto colectivo para la celebración del 'nosotros', el hostigamiento de los simpatizantes rivales y la demanda de la victoria a través de la arenga. Pero además de ser un tipo de performance cultural, esta práctica es expresión de una auto-organización social que ejemplifica un proceso complejo de difusión y sincronización. En esta ponencia explicaré la dinámica de este proceso a través de un sencillo modelo de simulación (Bundio, 2011b), similar a otros desarrollados para estudiar fenómenos colectivos que implican auto-organización, como la dinámica del aplauso (Néda, Ravasz, Brechet, Vicsek, Barabasi, 2000) y la 'ola mexicana' (Farkas, Helbing, Vicsek, 2002). Puesto que el canto colectivo es un emergente de las actuaciones individuales es posible diseñar mecanismos de interferencia como el delayed auditory feedback (Van Wijngaarden; Van Balken, 2007). Estos mecanismos pueden complementar las posibles medidas destinadas a evitar la emergencia y/o impedir la difusión de cantos ofensivos y discriminatorios durante el transcurso de un espectáculo deportivo

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El simpatizante de fútbol que concurre a un espectáculo deportivo es más que un mero espectador, es el protagonista central de un espectáculo más amplio que aquí denomino el aliento. Esta práctica colectiva tiene como características centrales el uso del canto colectivo para la celebración del "nosotros", el hostigamiento de los simpatizantes rivales y la demanda de la victoria a través de la arenga. Pero además de ser un tipo de performance cultural, esta práctica es expresión de una auto-organización social que ejemplifica un proceso complejo de difusión y sincronización. En esta ponencia explicaré la dinámica de este proceso a través de un sencillo modelo de simulación (Bundio, 2011b), similar a otros desarrollados para estudiar fenómenos colectivos que implican auto-organización, como la dinámica del aplauso (Néda, Ravasz, Brechet, Vicsek, & Barabasi, 2000) y la "ola mexicana" (Farkas, Helbing, & Vicsek, 2002). Puesto que el canto colectivo es un emergente de las actuaciones individuales es posible diseñar mecanismos de interferencia como el delayed auditory feedback (Van Wijngaarden & Van Balken, 2007). Estos mecanismos pueden complementar las posibles medidas destinadas a evitar la emergencia y/o impedir la difusión de cantos ofensivos y discriminatorios durante el transcurso de un espectáculo deportivo

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Los métodos gráficos son populares para chequear modelos, un gráfico cuantil- cuantil (qq-plot) permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal o comparar la distribución de dos conjuntos de datos. La forma del gráfico debería ser idealmente una línea recta específica. Si interesa comparar con la distribución Gaussiana se llama gráfico de probabilidad Normal. El objetivo del presente trabajo es testear normalidad de una muestra en especial para el caso de tamaños muestrales pequeños para los cuales el comportamiento de estos gráficos suele ser errático y conducir a falsas interpretaciones, mostraremos además que no suele ser así con tamaños muestrales más grandes. Proponemos, también establecer una banda de probabilidad o banda envolvente basada en un método empírico, específicamente mediante el método de Monte Carlo, dicha banda nos establecerá un marco de referencia probabilístico para evitar falsas interpretaciones. Se presenta un código computacional, de fácil implementación, empleado por los alumnos para la aplicación de esta metodología de análisis de normalidad, el cual es utilizado para la enseñanza de la temática en cuestión

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Los métodos gráficos son populares para chequear modelos, un gráfico cuantil- cuantil (qq-plot) permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal o comparar la distribución de dos conjuntos de datos. La forma del gráfico debería ser idealmente una línea recta específica. Si interesa comparar con la distribución Gaussiana se llama gráfico de probabilidad Normal. El objetivo del presente trabajo es testear normalidad de una muestra en especial para el caso de tamaños muestrales pequeños para los cuales el comportamiento de estos gráficos suele ser errático y conducir a falsas interpretaciones, mostraremos además que no suele ser así con tamaños muestrales más grandes. Proponemos, también establecer una banda de probabilidad o banda envolvente basada en un método empírico, específicamente mediante el método de Monte Carlo, dicha banda nos establecerá un marco de referencia probabilístico para evitar falsas interpretaciones. Se presenta un código computacional, de fácil implementación, empleado por los alumnos para la aplicación de esta metodología de análisis de normalidad, el cual es utilizado para la enseñanza de la temática en cuestión