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Application of agent-based modeling to the study of gender stereotypes/ Aplicacao do modelamento baseado em agentes no estudo dos estereotipos de genero/ Aplicacion del modelamiento basado en agentes al estudio de los estereotipos de genero.

Dentro de los diferentes tipos de estereotipos que existen, aquellos relacionados con el genero, esto es, los que indican los atributos que caracterizarian a hombres y mujeres, tienen una especial relevancia. Todos los estereotipos condicionan la relacion entre distintos tipos de personas. En el caso de los estereotipos de genero, estos condicionan de distintas formas la relacion entre hombres y mujeres (Gill, 2004; Horcajo, Brinol & Becerra, 2009), lo que es particularmente evidente en el trato inequitativo en cuestiones laborales, tales como diferencias de ingresos, y diferencias en posibilidades de ascenso en las organizaciones (Rudman & Phelan, 2008). El presente manuscrito tiene como objetivo usar simulaciones computacionales para explorar como los estereotipos de genero podrian evolucionar en una comunidad a lo largo del tiempo, de acuerdo con las interacciones que mantienen sus integrantes. Lo anterior, con el objetivo de desarrollar nuevas hipotesis y formas de ponerlas a prueba.

Si este objetivo quisiera abordarse mediante estudios de campo o de laboratorio, harian falta grandes recursos, tiempo y una serie de controles experimentales que finalmente convertirian esta empresa en algo bastante dificil de llevar a cabo (Canessa & Riolo, 2006; Quezada & Canessa, 2010; Zwijze-Koning & De Jong, 2005). Ademas, si se intentara apreciar su dinamica en el tiempo, esto requeriria largos estudios longitudinales, lo que complicaria aun mas la recoleccion de datos (Waizmann & Roussos, 2005). Por estas razones, la simulacion es una manera de desarrollar teoria y realizar estimaciones preliminares que posteriormente favoreceran las decisiones sobre posibles estudios empiricos (Axelrod, 1997). En el presente manuscrito usaremos el Modelamiento basado en Agentes (MbA) como herramienta de simulacion (Maguire, McKelvey, Mirabeau & Oztas, 2006; Wilensky & Reisman, 1999).

El MbA consiste en desarrollar un programa computacional que permite crear pequenas rutinas las cuales representan actores, tambien llamados agentes. Estos agentes son capaces de tomar decisiones en forma autonoma, relacionarse entre ellos y guardar diferentes estados internos que se pueden alterar por la interaccion con otros agentes, segun reglas definidas por el programador (Berlekamp, Conway & Guy, 1982; Vallacher & Nowak, 1997). Los estados internos de los agentes pueden incluir preferencias, creencias, memoria de eventos recientes y conexiones sociales (Canessa & Riolo, 2006). Todo desarrollo de un modelo basado en agentes se inicia con la definicion de reglas de comportamiento individual de los agentes, para que luego se les haga interactuar y, finalmente, se aprecien los comportamientos que emergen de dichas interacciones. A su vez, como en todo tipo de modelo, el investigador debe fijar condiciones iniciales al modelo, para luego apreciar su desarrollo en el tiempo. Esto permite visualizar como se genera la dinamica comportamental creada por la interaccion y perturbacion mutua entre agentes. Este proceso es el que se asocia a un modelamiento del tipo "bottom-up", en el cual los comportamientos de los agentes sientan las bases del modelo. En ello radica el valor del MbA para analizar los fenomenos sociales, dado que resulta natural su adecuacion a como las conductas de cada individuo conforman los comportamientos grupales o, incluso, de una colectividad (Schelling, 1989).

Supuestos del MbA

El presente MbA se basa en algunos supuestos simples sobre que son los estereotipos y como se podrian difundir en una sociedad. Creemos que estos supuestos son razonables, pero probablemente haya que incorporar otros aspectos a medida que el modelo se vaya refinando. La razon de usarlos tal como se presentan mas abajo es que permiten tener un sistema inicial donde se puede examinar el tipo de comportamiento individual y grupal que genera en los agentes, e idealmente aprender mas de modo de poder construir simulaciones mas sofisticadas en el futuro. Esto corresponde a la aplicacion del principio KISS ("keep it simple, stupid"; Axelrod, 1997), donde se promueve que un MbA sea lo mas simple posible para ayudar a entender el fenomeno bajo estudio y que solamente se agreguen variables y procesos cuando sea estrictamente necesario para que el modelo refleje adecuadamente la realidad.

En este modelo se hacen cuatro tipos de supuestos: (a) naturaleza de los estereotipos, (b) aspectos cognitivos sobre el aprendizaje asociativo, (c) aspectos motivacionales sobre la valoracion de los estereotipos, y (d) aspectos sociales sobre la distribucion de los estereotipos en una comunidad. Juntos, estos cuatro elementos nos permitiran elaborar un MbA simple, pero que exhibe comportamientos grupales interesantes.

Supuestos acerca de la naturaleza de los estereotipos

En esta investigacion al hablar de estereotipos se hara referencia a lo que se denomina "estereotipo implicito" y no a aquello que las personas reportan explicitamente (Fazio & Olson, 2003; Greenwald & Banaji, 1995). Un estereotipo implicito es una estructura de memoria que representa la experiencia que la persona ha acumulado al verse expuesta a casos de una categoria (Lenton, Blair & Hastie, 2001; Macrae & Bodenhausen, 2000). Asi, los estereotipos se adquieren por exposicion directa a las caracteristicas esperables de cada grupo social. A lo largo del desarrollo, acumulamos una gran cantidad de informacion sobre casos especificos de la categoria, sobre sus prototipos, sobre la variabilidad aceptable en los atributos de cada una de estas categorias y sobre las relaciones entre dichos atributos (Fazio, Sanbonmatsu, Powell & Kardes, 1986; Greenwald & Banaji, 1995; Sloman, 1996; Smith & DeCoster, 2000). Tal como ocurre con los conceptos en general, poseer un estereotipo en la memoria puede facilitar el procesamiento cognitivo, aunque tambien puede introducir sesgos sistematicos (Fazio & Olson, 2003; Greenwald, McGhee & Schwartz, 1998; Kit, Tuokko & Mateer, 2008; Payne, 2001). Por ejemplo, si en una persona existen asociaciones previas entre mujer y debilidad y entre hombre y fortaleza, le sera relativamente facil realizar una tarea que las conserva (e.g., apretar un boton cuando aparecen el par de palabras "hombre" y "fortaleza" o cuando aparece el par "mujer" y "debilidad") y relativamente dificil realizarla cuando no las conserva (e.g., apretar un boton cuando aparecen el par "hombre" y "debilidad" o cuando aparece el par "mujer" y "fortaleza") (Greenwald, McGhee & Schwartz, 1998). La existencia de efectos de facilitacion o de sesgo es considerada a menudo evidencia de la presencia del estereotipo.

Una estructura de memoria como esta se modifica de dos maneras (Murphy, 2002): (a) con base en la frecuencia de exposicion (e.g. la mujer estereotipica es aquella con la que la persona se encuentra mas frecuentemente), o (b) en terminos ideales (e.g. la mejor representante de la categoria mujer no es aquella que mas se acerca a lo mas frecuente, sino aquella que mas se acerca a un ideal social) (Barsalou, 1985). Asi, en el presente trabajo suponemos que un estereotipo de genero es un conjunto de atributos que coocurren en la mente de un individuo acerca de lo que se considera como tipicamente masculino o femenino (Clement & Krueger, 2002), y que este estereotipo tiene que ver con las experiencias que la persona ha tenido acerca de lo que significa ser hombre o ser mujer (la frecuencia con que observo que determinados atributos estaban asociados a cada categoria) o con aquello que en su comunidad se comparte sobre como deberian ser un hombre o una mujer (el valor ideal de los atributos).

Supuestos cognitivos acerca del aprendizaje asociativo

La literatura acerca de los estereotipos reporta que cuando un individuo observa a otro que muestra uno o mas atributos consistentes con aquellos del estereotipo que el observador porta, dicho estereotipo se confirma, fortaleciendose y aumentando su contraste respecto del contexto. Este es un supuesto basico acerca del aprendizaje asociativo, ampliamente descrito en psicologia: las cosas que ocurren simultaneamente en la experiencia de una persona, estaran representadas juntas en su mente, formando una asociacion (Mackintosh, 1999; Shanks, 2007). Asi, mientras mas experiencias de este tipo se tengan, mas disponible estara esa asociacion en la mente.

Este fortalecimiento de las asociaciones y, en consecuencia, de los estereotipos, tiene una serie de implicancias para el procesamiento cognitivo. A mayor fortaleza de la asociacion, esta: (a) se vuelve mas saliente, es decir, se destaca automaticamente en la atencion de la persona (Evans, 2008); (b) se hace mas relevante para realizar clasificaciones sociales, dado que un individuo observado sera clasificado usando dicho estereotipo con una probabilidad mayor que con otras clasificaciones posibles (Brewer, 1988); (c) afectara cada vez mas la memoria, haciendo mas facil recordar tanto episodios congruentes como tambien aquellos incongruentes con el estereotipo (Lenton, Blair & Hastie, 2001); y (d) se hara mas importante en el control del propio comportamiento (Rudman, 2004; Rudman & Phelan, 2008).

Si bien es cierto que los estereotipos no son solo estructuras de memoria, sino que tambien se caracterizan porque existe una evaluacion afectiva a favor o en contra del grupo social correspondiente (Dunham, Baron & Banaji, 2008; Pleyers, Corneille, Luminet & Yzerbyt, 2007), esa es una dimension que ignoraremos en el presente trabajo. Sin embargo, nuestras simulaciones no dejan completamente de lado los aspectos motivacionales, como se explica a continuacion.

Supuestos motivacionales

Existe abundante evidencia en psicologia de que las personas son movidas por dos sistemas motivacionales parcialmente independientes que permiten realizar valoraciones de situaciones. (1) El sistema de refuerzo hace mas probable que una persona repita las acciones que llevan al refuerzo. El sistema de aversion hace mas probable que una persona evite las acciones que llevan al castigo. Sin embargo, adhiriendo al principio KISS, en este trabajo incorporaremos inicialmente solo el sistema motivacional de refuerzo.

Por ello, en este MbA se asume que la activacion de un estereotipo (confirmacion de las expectativas) es reforzante. La busqueda de confirmacion de expectativas es un proceso basico en psicologia, reflejado en que las personas tienden a seleccionar sus fuentes de informacion con el fin de incrementar la confirmacion de sus expectativas. (2) Si esto se lleva a la interaccion entre personas, nuestro modelo asume que estas tienden a preferir interactuar nuevamente con otras personas que en encuentros previos les dieron informacion confirmatoria que con quienes les entregaron informacion disconfirmatoria.

Si bien este supuesto puede no cumplirse siempre en la realidad (por ejemplo, puede ser que no se desee interactuar nuevamente con alguien que confirme mi estereotipo de delincuente), en este MbA se propone como una forma generica para modelar los llamados fenomenos de endogrupo, en los que las personas desarrollan preferencias por quienes comparten sus mismas caracteristicas (Rabbie & Horwitz, 1969; Tajfel, 1984). (3)

Supuestos sobre aspectos sociales

Desde la teoria de los estereotipos es bastante aceptado que estos se difunden en una comunidad por aprendizaje asociativo; (4) es decir, la propagacion de un estereotipo esta intimamente ligada a las interacciones sociales que los sujetos mantienen entre si, dado que observando los comportamientos de otros miembros en la sociedad, se fortalecen o debilitan las propias concepciones de lo masculino y de lo femenino. Entonces, parece razonable que una variable critica en una comunidad para la difusion de los estereotipos sea la probabilidad de observar comportamientos congruentes o incongruentes con el estereotipo. A su vez, parece evidente que si muchas personas en una comunidad tienen el estereotipo en sus mentes, o si este estereotipo esta muy arraigado, sea alta la probabilidad de que el estereotipo se active en una interaccion particular. Contrariamente, si pocas personas en una comunidad tienen el estereotipo en sus mentes, o si este estereotipo es muy debil, la probabilidad de que en una interaccion en particular el estereotipo se active sera baja.

Sin embargo, desde un punto de vista puramente logico, es esperable que los individuos de una sociedad tengan versiones distintas del mismo estereotipo. Tambien hay evidencia empirica la cual indica que conceptos que son incluso menos difusos que los estereotipos, presentan mucha variabilidad entre las personas (Barsalou, 1987; 1993). Por lo tanto, en este MbA se asume que no hay un unico estereotipo de genero compartido por todos los individuos de una sociedad. En una sociedad cualquiera, lo esperable sera encontrar distintas variantes de un patron cultural, y no una total homogeneidad. Parece claro que dicho nivel de heterogeneidad afectara el modo de difusion de los estereotipos. Por ejemplo, en una sociedad muy poco homogenea, aunque cada individuo tenga un estereotipo y lo actue siendo observado por los demas, si dicho estereotipo fuera muy distinto del de los demas, no promovera el fortalecimiento de las asociaciones estereotipicas.

Introduccion informal al modelo de estereotipos

Usaremos un ejemplo simple para ilustrar el modelo. Imagine que desde su despacho tiene la posibilidad de ver un patio en el cual hay un conjunto de aproximadamente 100 alumnos universitarios novatos (que acaban de ingresar). Estas alumnas y alumnos interactuan libremente intercambiando ideas, observando lo que hace cada persona y mostrando sus propios comportamientos al resto de sus companeros. Cada alumno tendra un estereotipo sobre los hombres y las mujeres, es decir, nociones o ideas respecto a su propio sexo y sobre el sexo opuesto. A modo de ejemplo esquematico, un estereotipo masculino podria estar compuesto por tres conceptos sobre los hombres, por ejemplo: (1a) hablan enfaticamente, (1b) presumen sobre sus exitos y (1c) muestran su fuerza muscular. La misma persona tiene ademas un estereotipo femenino, compuesto por tres conceptos: (1a) hablan con voz suave, (1b) usan joyas y (1c) opinan sobre la apariencia fisica. No obstante, otra persona podria tener conceptos distintos sobre los hombres: (2a) conversan sobre aparatos tecnologicos, (2b) se comunican con groserias y (2c) hablan enfaticamente; y sobre las mujeres: (2a) son coquetas, (2b) son conversadoras y (2c) usan bolso de mano. Como habra notado, podria haber distintas versiones de estereotipos en los cuales hay una cierta cantidad de conceptos que coinciden parcialmente, completamente o no coinciden. Finalmente, tambien puede haber conceptos que no pertenezcan a ninguna de las versiones de los estereotipos presentes en cierto grupo, pero que sean parte del universo de posibles conceptos para describir personas. Por ejemplo, un concepto que no seria ni tipicamente masculino ni femenino puede ser: (d) gesticulan con las manos.

A medida que transcurren los dias, usted observa que las interacciones entre estudiantes dejan de ser tan fortuitas, relacionandose algunos alumnos mas con unos que con otros. Una de las causas de esta preferencia puede deberse a que cada persona se sentiria mas comoda con quien o quienes comparten sus conceptos sobre lo que es ser hombre o ser mujer, es decir, con aquellos que posean versiones similares de estereotipos. A su vez, cada alumno tendera a comportarse de acuerdo con sus propios estereotipos y segun que tan fuerte sean. Notese que si es varon, se comportara solo en concordancia con sus estereotipos masculinos y no con los que tiene sobre las mujeres; y viceversa. Simultaneamente, si un estudiante varon alterna con una mujer y ve que, por ejemplo, ella lleva bolso de mano, eso fortalecera dicho concepto si su propio estereotipo de mujer contiene el concepto de que las mujeres usan cartera. Por el contrario, si ella no lleva bolso de mano, dicho concepto se debilitara.

Como se aprecia, existen varios procesos que co-ocurren y que modifican las interacciones entre estudiantes y, al mismo tiempo, alteran los estereotipos. Aunque este es tan solo un ejemplo didactico y general de como podrian evolucionar temporalmente los estereotipos de genero de una comunidad, sus limites se podrian ampliar. Lo anterior se puede aplicar a una comunidad mas grande o, por el contrario, a un grupo reducido de personas. Sin embargo, lo importante aqui es analizar como las interacciones de las personas al transcurrir el tiempo podrian modificar el mapa de los estereotipos y de las conductas estereotipadas. Contar con un modelo que permita simular esta situacion, ayudaria a reflexionar sobre una serie de aspectos del fenomeno: dada la presencia inicial de diferentes estereotipos, ?habria algunos que se fortalecerian al transcurrir el tiempo, volviendose mas salientes y mas frecuentes entre las personas?; ?habria otros que se debilitarian, volviendose menos salientes y menos frecuentes entre las personas?; ?podria darse una situacion en la cual algunos estereotipos se fortalecieran y otros se debilitaran, o bien, que todos se fortalecieran o todos se debilitaran?

Descripcion del MbA

Los supuestos sobre los estereotipos respecto a su naturaleza, sus consecuencias cognitivas, la motivacion a buscar confirmacion del propio estereotipo, y la existencia de diferentes versiones de los estereotipos en una sociedad, se usaran para desarrollar un MbA que ayude a entender la difusion de estos conceptos en una comunidad.

A grandes rasgos, este MbA muestra como en una comunidad sus integrantes tienen estereotipos que se difunden y se fortalecen (o se debilitan) mediante aprendizaje asociativo por observacion del comportamiento de otros. En el MbA cada individuo es un agente que actua estereotipadamente segun la fortaleza de su propio estereotipo, donde a mayor fortaleza, mayor probabilidad de actuar estereotipadamente. Este comportamiento es observado por otro agente, lo que modifica la fortaleza del estereotipo del agente observador. En general, si el comportamiento observado concuerda con lo esperable por el estereotipo del observador, este se fortalece en dicho agente. Por el contrario, si el comportamiento observado es diferente a lo esperado, el estereotipo del observador se debilita. Concurrentemente, los agentes van interactuando con mayor frecuencia con aquellos que han fortalecido su estereotipo. A continuacion se describiran los detalles del modelo.

En la comunidad que pretende describir el modelo, los agentes son sexuados (la mitad hombres y la otra mitad mujeres) y, a su vez, cada uno es portador de dos estereotipos (uno masculino y otro femenino). Se puede establecer la cantidad de agentes que seran parte de la comunidad.

Los estereotipos tienen un grado de fortaleza que determina la probabilidad de que cada agente se comporte estereotipadamente, denominado coeficiente del estereotipo, cuyo valor puede fluctuar entre cero y uno. El valor inicial que se asigna al comienzo de una corrida de simulacion a cada coeficiente se obtiene desde una distribucion normal, cuya media y su desviacion estandar pueden ser establecidas.

Solo el estereotipo que coincide con el sexo del agente controla su comportamiento, es decir, un agente "hombre" se comportara estereotipadamente dependiendo de la fortaleza de su estereotipo masculino, pero no de la fortaleza de su estereotipo femenino, y viceversa.

Los agentes modifican la fortaleza de sus estereotipos observando el comportamiento de otros agentes. Cada vez que observan un comportamiento estereotipado, se fortalece su estereotipo, lo que se traduce en que el coeficiente respectivo aumenta en .02. Contrariamente, cada vez que observan un comportamiento no estereotipado se debilita su estereotipo, disminuyendo su coeficiente en .02. El simulador siempre asegura que dicho coeficiente permanezca dentro del rango adecuado (entre 0.0 y 1.0). Como consecuencia de todo esto, cuando un agente observa a otros actuar estereotipadamente, se hace mas probable que, cuando actue, lo haga estereotipadamente en el futuro. Todo esto lleva a la difusion de los estereotipos en la comunidad.

Incorporando los supuestos motivacionales al modelo, los agentes de la comunidad desarrollan preferencias a medida que interactuan. En particular, preferiran relacionarse con otros agentes que han confirmado sus propios estereotipos en interacciones anteriores e, indirectamente, dejaran de preferir a otros agentes que no han confirmado sus estereotipos. Este supuesto impone ciertos limites a la difusion, ya que implica una cierta heterogeneidad en la velocidad de difusion de los estereotipos. Incluso, podria llevar a una reduccion en la fuerza de los estereotipos en determinados sectores de la comunidad. Para simular lo anterior, cada agente guarda una probabilidad de interaccion con cada uno de los otros agentes. Resguardando la eficiencia computacional, estas probabilidades son discretas (0.08; 0.11; 0.17; 0.26 y 0.38, probabilidades que se incrementan aproximadamente en un 50% entre ellas). Al comienzo de una corrida de simulacion, todos los agentes tienen una probabilidad de interaccion con el resto igual a 0.08; lo que significa que un agente interactuara aleatoriamente con cualquier otro agente. Entonces, a medida que avanza la corrida, si un agente A confirma el estereotipo de un agente O, este agente O elevara la probabilidad de interaccion con A al valor de probabilidad inmediatamente superior. Por ejemplo, si el agente A tenia originalmente una probabilidad igual a 0.08 de interactuar con O, esta se elevara a 0.11.

Un ultimo aspecto es que en la comunidad existen distintas versiones de los estereotipos. Probablemente en una comunidad cualquiera no exista homogeneidad completa respecto de las caracteristicas que se consideran tipicamente masculinas o tipicamente femeninas. Por ello, el MbA permite establecer la cantidad de diferentes versiones de los estereotipos entre uno y cinco. A su vez, cada version del estereotipo sera asignada a un numero de agentes igual al total de estos dividido por la cantidad de versiones. Por ejemplo, si se tienen 100 agentes y cinco versiones de estereotipos, se asignara cada una de las versiones a 20 agentes. Lo anterior tendra consecuencias sobre la activacion de los estereotipos y su fortalecimiento o debilitamiento. Incorporando este aspecto en el modelo, se definieron las siguientes reglas de actualizacion de los coeficientes de los estereotipos:

1. A actua estereotipadamente (de acuerdo con su propio estereotipo correspondiente a su genero), y ese comportamiento resulta ser tambien percibido como estereotipado por O, ya que comparte la misma version del estereotipo que tiene A. En esta situacion, el estereotipo de O se fortalece con probabilidad de un 100%.

2. A no actua estereotipadamente, y ese comportamiento es percibido por O como no estereotipado, ya que A y O tienen la misma version del estereotipo. En esta situacion el estereotipo de O se debilita con probabilidad de un 100%.

3. A actua estereotipadamente, pero A y O tienen versiones distintas del estereotipo, por lo que ese comportamiento podria o no ser percibido por O como estereotipado. En esta situacion, el estereotipo de O se podria fortalecer con probabilidad p([a.sub.1]), la cual es ajustable por el investigador. De manera complementaria, el estereotipo de O podria debilitarse con probabilidad igual a uno menos p([a.sub.1]).

4. A no actua estereotipadamente, pero dado que O y A tienen versiones distintas del estereotipo, dicho comportamiento podria o no ser percibido por O como estereotipado. En esta situacion, el estereotipo de O se podria fortalecer con probabilidad p([a.sub.2]), la cual es ajustable por el investigador. Complementariamente, el estereotipo de O podria debilitarse con probabilidad igual a uno menos p([a.sub.2]).

Cabe aclarar que en las situaciones anteriores 3 y 4, el que dos agentes interactuen teniendo versiones distintas de estereotipos, no significa necesariamente que todos sus conceptos sean diferentes, dado que puede haber un traslape de algunos conceptos. Recordando el ejemplo inicial, una version de un estereotipo masculino puede incluir los conceptos: (1a) hablan enfaticamente, (1b) presumen sobre sus exitos y (1c) muestran su fuerza muscular. Otra version podria incluir los conceptos: (2a) conversan sobre aparatos tecnologicos, (2b) se comunican con groserias y (2c) hablan enfaticamente. Asi, aunque las versiones de los estereotipos de los agentes O y A sean distintas, A podria igualmente modificar algunos de los conceptos del estereotipo de O, mediante dos modalidades:

1. Si A actua estereotipadamente segun el concepto (la), dicha accion coincidira con el concepto (2c) de O, por lo que este se fortalecera. Esta situacion es representada por p([a.sub.1]): el traslape entre los conceptos de las versiones de los estereotipos. En este caso, dado que cada version del estereotipo tiene tres conceptos y existe uno comun, p([a.sub.1]) sera igual a 1/3 = 0.33.

2. Si A no actua estereotipadamente segun sus propios conceptos, igual podria hacerlo con alguno de los conceptos que conforman el estereotipo de O, en este caso (2a) y (2b); o incluso, segun algun concepto que no este contenido en ninguna de las dos versiones, por ejemplo, el concepto (d) gesticulan con las manos. Luego, en este caso, el que A no actue estereotipadamente segun sus propios conceptos significara que podria actuar estereotipadamente segun los conceptos (2a) y (2b) de O, con lo cual uno de esos conceptos se fortalecera, o bien, si actua segun (d) eso no sucederia. En este caso, eso se ve reflejado en una p([a.sub.2]) que sera igual a 2/3 = 0.67, esto es, de tres conceptos que no corresponden al estereotipo de A, dos de ellos si corresponden al de O. (5)

Continuando con la descripcion del MbA, este va evolucionando en el tiempo de acuerdo con ciclos o pasos de simulacion, los cuales estan compuestos por las siguientes acciones:

1. Del conjunto de agentes, se selecciona aleatoriamente sin remplazo a un agente observador (O).

2. O selecciona a un agente actor (A), segun las probabilidades de interaccion que tenga con cada agente.

3. A actua estereotipadamente con probabilidad igual a la de su coeficiente de estereotipo.

4. O observa dicho comportamiento y modifica el coeficiente de su estereotipo (masculino si es "hombre", femenino si es "mujer"), segun las reglas enunciadas anteriormente.

5. Se repite el proceso desde la accion 1 con el resto de los agentes, hasta que todos hayan sido observadores.

La figura 1 muestra la pantalla principal del modelo implementado usando la plataforma de MbA Netlogo version 4.0.4 (Wilensky, 2007). En dicha pantalla, los botones ubicados en la parte superior izquierda permiten establecer los valores ajustables para cada corrida de simulacion: numero de agentes, cantidad de versiones distintas de los estereotipos, probabilidades p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) (definidas mas arriba) y la media y la desviacion estandar de los valores iniciales de los coeficientes de estereotipos. A su vez, el boton rotulado Configurar permite establecer las condiciones iniciales de una corrida y el boton Simular sirve para comenzarla y pausarla.

[FIGURE 1 OMITTED]

Los graficos ubicados en la parte inferior izquierda de la pantalla muestran las salidas de cada corrida versus pasos o ciclos de simulacion. El grafico superior corresponde a la media de todos los coeficientes de los estereotipos masculinos y femeninos en cada una de sus versiones, es decir, la media de los coeficientes mp y asi hasta [m.sub.5], [f.sub.5], donde la media se calcula usando los coeficientes de todos los agentes. El grafico inferior corresponde a la desviacion estandar de dichos coeficientes. A su vez, el grafico ubicado en la parte inferior derecha muestra un histograma de los coeficientes. Por ultimo, en la parte superior derecha se presentan los agentes, coloreados segun la version del estereotipo que cada uno tenga. Solamente para visualizar la interaccion entre cada par de agentes observador y actor, en cada ciclo, el simulador va uniendo al respectivo par de agentes con una linea en el momento que interactuan.

Resultados preliminares

Una vez implementado y verificado el modelo, se procedio a realizar corridas variando algunos parametros para ver de manera preliminar su influencia sobre las salidas. Basicamente, las corridas consistieron en mantener fija la probabilidad p([a.sub.1]) en 0.5 y p([a.sub.2]) en 0.05, variando los siguientes parametros:

1. Numero de agentes, modificandolo entre 50 y 400.

2. Numero de versiones de los estereotipos, cambiandolo entre 1 y 5.

3. Media y desviacion estandar de la distribucion normal desde donde se muestrean los valores iniciales para los coeficientes de los estereotipos, variando ambos entre 0.0 y 1.0. El simulador verifica que los valores establecidos para dichos parametros produzcan coeficientes cuyos valores esten comprendidos entre 0 y 1.

Bajo las combinaciones de parametros ensayadas, las corridas mostraban una dinamica similar a la exhibida en la figura 2, donde se aprecia que todos los estereotipos se debilitan rapidamente, convergiendo al valor cero y no sufriendo mas variaciones posteriores. Como la situacion anterior parece distanciada de la realidad, ya que es dificil que todos los estereotipos de genero desaparezcan, se comenzo a explorar otros valores para los parametros del modelo. Esto permitio acumular conocimiento del modelo, pudiendo establecerse que los parametros que se habian mantenido fijos (las probabilidades p([a.sub.1]) y p([a.sub.2])), eran los factores que parecian influir significativamente en la dinamica exhibida por el sistema.

[FIGURE 2 OMITTED]

Es asi como en una segunda etapa de experimentacion, se fijo el numero de agentes en 100, la cantidad de versiones del estereotipo en cinco, y el valor inicial de los coeficientes de los estereotipos en 0.5. A su vez, se ocuparon diferentes combinaciones de valores para p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]). Cabe destacar que el analisis que se presenta a continuacion es cualitativo, ya que se estima que este tipo de analisis permitira apreciar mejor los resultados preliminares, siendo mas didactico. Por otra parte, un MbA no permite estimar valores reales exactos de las salidas de un sistema, sino apreciar la forma de su dinamica (Bankes, 1993; Holland, 1995). Esto significa que, por ejemplo, el MbA podria mostrar que los estereotipos se debilitan o fortalecen rapidamente bajo ciertas condiciones reales, pero no puede predecir que, por ejemplo, un estereotipo se debilitara exactamente en un 50% al transcurrir seis meses desde una cierta condicion inicial.

Para analizar la influencia de p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) sobre la dinamica de los coeficientes de los estereotipos, cabe recordar que cuando las versiones de los estereotipos del agente observador y actor son diferentes, p([a.sub.1]) corresponde a la probabilidad que el estereotipo de un agente observador se fortalezca cuando el agente actor se comporto estereotipadamente, y p([a.sub.2]) a su fortalecimiento cuando el actor no se comporto estereotipadamente. Al variar dichas probabilidades segun la combinacion de valores establecida para estas, se aprecio el surgimiento de tres dinamicas diferentes.

Convergencia a cero

Cuando las probabilidades p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) toman valores bajos, por ejemplo: p([a.sub.1]) = 0.5 y p([a.sub.2]) = 0.05, los coeficientes decaen rapidamente desde su valor inicial (0.5) a cero y se mantienen en dicho valor, tal como se describio y se muestra en la figura 2.

Esto se debe a un efecto de enclavamiento (lock in) que propicia un debilitamiento general de los estereotipos. En el inicio de una corrida la probabilidad de que A no actue estereotipadamente es de un 50%. Si eso sucede y las versiones de los estereotipos de A y O coinciden, entonces la probabilidad de que el estereotipo de O se debilite es de un 100%. Si estas no concuerdan, sera de un 95% (1 - p([a.sub.2]) = 0.95), es decir, en ambos casos las probabilidades de debilitamiento seran altas. En cambio, la probabilidad de fortalecimiento de los estereotipos es comparativamente bastante mas baja, ya que en el comienzo de una corrida, la probabilidad de que A actue estereotipadamente es de un 50% y, en ese caso, si los estereotipos de A y O coinciden, se fortalecera dicho estereotipo. Si no coinciden, la probabilidad de que se fortalezca es de solo un 50% (p([a.sub.1]) = 0.5). A su vez, a medida que transcurre la corrida, la tendencia al debilitamiento se va incrementando, ya que al disminuir el coeficiente del estereotipo de O, hara mas probable que cuando O sea actor no se comporte estereotipadamente, exacerbando asi el debilitamiento de dicho estereotipo. Esto hara que los agentes lleguen a una realimentacion positiva decrementante (lock in negativo), en la cual rapidamente se alcanza un debilitamiento de todos los estereotipos.

Lo anterior podria reflejarse en una comunidad especifica en la que cada persona tendria una particular forma de entender, interpretar y actuar lo que es masculino y femenino. Esto propicia una muy baja probabilidad de que se encuentren dos personas que compartan sus conceptos sobre lo que se espera de un hombre y una mujer. Por ello, la conducta del actor sera percibida por el observador como no estereotipada, lo cual causara el debilitamiento del estereotipo. Ademas, muchas conductas no seran apreciadas como estereotipadas, dado que no son parte de ninguna version de estereotipos presentes en la comunidad. En ambos casos, en cada interaccion las personas veran que sus conceptos no son muy descriptivos ni utiles para la convivencia con los demas, por lo que terminarian en desuso. Ejemplo de esto seria una persona que posee el concepto de que en publico las mujeres deben cubrirse el cabello lo que, en una sociedad occidental podria verse constantemente desmentido al observar que las mujeres usan el pelo descubierto y, por lo tanto, dicho concepto podria dejar de ser relevante.

Un revisor anonimo hizo notar que exponerse a informacion inconsistente con un estereotipo, podria llevar a la creacion de un estereotipo mas comprehensivo (esto es, que incluye mas caracteristicas posibles), y no al debilitamiento del estereotipo. Aunque los agentes del MbA no tienen un mecanismo de aprendizaje que les permita modificar el contenido de sus estereotipos, es interesante hacer notar que un estereotipo mas comprensivo se volveria rapidamente un estereotipo inutil. Como discutimos en la subseccion de supuestos cognitivos acerca del aprendizaje asociativo, un estereotipo es util como herramienta para discriminar entre tipos de personas y para guiar nuestras interacciones sociales. En la medida que un estereotipo incluyera mas caracteristicas posibles (por ejemplo, que los hombres pueden mostrar o pueden no mostrar sus emociones abiertamente, que pueden interesarse o pueden no interesarse en el futbol), perderia esta utilidad y se debilitaria, tal como sugieren las corridas del MbA.

Convergencia a uno

Cuando ambas probabilidades adquieren valores cercanos a uno, por ejemplo, la probabilidad p([a.sub.1]) es igual a 0.95 y p([a.sub.2]) toma el valor 0.8, los coeficientes se fortalecen, incrementando su valor inicial de 0.5 a 1 y manteniendo dicho valor, tal como lo muestra la figura 3.

Esto se debe a un efecto de lock in positivo o una realimentacion positiva incrementante. Contrariamente a la situacion anterior, aqui existe una alta probabilidad de que el estereotipo se fortalezca. En caso de que los estereotipos de los agentes O y A sean iguales y A actue estereotipadamente, la probabilidad de fortalecimiento sera de un 100%. Si son distintos, sera de un 95% (p([a.sub.1]) = 0.95). Esto propiciara un rapido fortalecimiento de los estereotipos, con lo cual los agentes tendran una mayor probabilidad de actuar estereotipadamente y, en consecuencia, sucesivamente los coeficientes de los estereotipos se incrementaran. Aun mas, dado que p([a.sub.2]) es igual a 0.8, incluso cuando las versiones de los estereotipos de O y A sean distintas y A no actue estereotipadamente, el estereotipo de O tendra una alta probabilidad de fortalecerse.

Este caso podria plasmarse en una comunidad en la cual se tienen muchos conceptos compartidos sobre ser hombre o ser mujer. Ademas, la mayoria de los posibles conceptos para describir personas son parte de alguna version de estereotipos presente en la comunidad. Esto hace que con mucha facilidad al realizar una accion, aunque no corresponda con el propio estereotipo del actor, coincida con los conceptos estereotipicos de un observador que finalmente fortalecera su propio estereotipo. Esto podria reflejarse en una mujer que se mira al espejo, accion que no resulta estereotipica para el genero femenino segun sus propios conceptos, pero que si podria serlo para los conceptos de un observador, lo que fortalecera el estereotipo de este. Asi, en esta comunidad muchas conductas estan implicadas en los conceptos que se tiene sobre lo masculino y lo femenino, por lo que resultaria funcional mantenerlos y, en consecuencia, propiciaria el fortalecimiento de todos.

[FIGURE 3 OMITTED]

Bifurcacion

Usando diferentes combinaciones de p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]), tales como (0.20; 0.80), (0.60; 0.40), (0.80; 0.16), se aprecio que algunos estereotipos tienden a fortalecerse y otros tienden a debilitarse, tal como lo muestra la figura 4, para el caso de p([a.sub.1]) = 0.80 y p([a.sub.2]) = 0.16.

[FIGURE 4 OMITTED]

Esto sucede por dos motivos. Primero, existe una alta probabilidad tanto de fortalecimiento como de debilitamiento. Para el caso de que A actue estereotipadamente y las versiones de los estereotipos de A y O coincidan, la probabilidad de fortalecimiento sera de un 100% y, si las versiones no concuerdan, sera de un 80% (p([a.sub.1]) = 0.8). Por otra parte, si A no se comporta estereotipadamente y las versiones de estereotipos de A y O coinciden, habra una probabilidad de debilitamiento de un 100% y, si no concuerdan, de un 84% (1- p([a.sub.2]) = 0.84). Como las probabilidades de fortalecimiento y debilitamiento son altas y relativamente similares, la dinamica de los estereotipos se divide aproximadamente en un lock in positivo entre algunos agentes y uno negativo entre otros, favoreciendo que algunos estereotipos se fortalezcan y que otros se debiliten.

Segundo, los agentes observadores (O), cuyos estereotipos tienden a fortalecerse, iran formando una red de interaccion con los agentes actores (A) que han actuado estereotipadamente, coincidiendo con el estereotipo de O, tendiendo asi a aumentar la frecuencia de dicha interaccion y, por ende, el fortalecimiento del estereotipo correspondiente. En paralelo, la creacion de esta estrecha red social entre los agentes O y A anteriores hara que el resto quede excluido de dicha red. Esto generara que los agentes excluidos tiendan a interactuar relativamente menos, propiciando que sus estereotipos no esten tan sujetos a variacion. Lo anterior tendera a provocar que dichos agentes excluidos puedan desarrollar otra dinamica diferente al resto, aumentando asi la probabilidad de que se desarrollen dos dinamicas: fortalecimiento de algunos estereotipos y debilitamiento de otros.

Este es uno de los casos mas interesantes de este modelo en el cual la definicion de parametros hara que espontaneamente algunos estereotipos se fortalezcan y otros se debiliten. La particularidad de esta dinamica es que no se puede saber a priori y de manera especifica y deterministica si una cierta version de estereotipos se fortalecera o se debilitara. Si bien se puede sugerir una probabilidad aproximada de cuales conceptos correran alguna de dichas suertes, esto no asegura exactamente lo que ocurrira, puesto que dependera de la historia de interacciones entre personas. Esta situacion podria representarse por una comunidad en la que existirian versiones de estereotipos que comparten la mayoria de conceptos y muy pocos conceptos son no comunes. Entonces, los conceptos comunes tenderian a fortalecerse y los no comunes a debilitarse. Ademas, existiria una cantidad bastante grande de conceptos que no serian parte de alguna de las versiones presentes de estereotipos, lo cual haria probable que una persona actue de una forma que sea percibida como no estereotipada, lo que ayudaria a debilitar algunos conceptos contenidos en las versiones. Recordando el ejemplo inicial, en dicha comunidad podria existir una version de un estereotipo masculino que incluya los conceptos: (1a) hablan enfaticamente, (1b) presumen sobre sus exitos y (1c) muestran su fuerza muscular. Otra version podria incluir los conceptos: (2a) conversan sobre aparatos tecnologicos, (2b) se comunican con groserias y (2c) hablan enfaticamente. En ese caso, el concepto "hablan enfaticamente" podria tender a fortalecerse; en cambio y por ejemplo, el concepto "muestran su fuerza muscular" podria debilitarse.

Volviendo a una mirada mas general a las tres dinamicas descritas, cabe destacar que existen zonas del espacio de parametros del modelo donde no se tiene total certeza de que se vaya a producir alguna de estas. Esto se origina tanto en la complejidad del sistema como en la historia particular de interacciones entre agentes que surge en cada corrida de simulacion (Bankes, 1993; Holland, 1995). Particularmente, se dan combinaciones de probabilidades p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) en las cuales los coeficientes de los estereotipos se fortalecen o debilitan, pero sin poder anticipar cual de esas dos dinamicas se producira. Por ejemplo, si p([a.sub.1]) se ajusta en 0.8 y p([a.sub.2]) en 0.25, a veces los estereotipos convergen todos a uno y otras veces todos a cero. Ademas, dichos valores tardan mas en estabilizarse, lo que puede apreciarse comparando la figura 3 con la figura 5 donde, en el caso especifico de la corrida graficada, los estereotipos se fortalecieron.

El histograma presentado en la figura 6 muestra mas claramente que para esta corrida especifica, los valores de los coeficientes se han agrupado en torno a uno, pero no todos exhiben ese mismo valor.

A su vez, el grafico de la desviacion estandar de los coeficientes versus tiempo (figura 7) permite apreciar que la dinamica de los estereotipos fue mas variada, tardando el sistema un tiempo en homogeneizarlos.

Por ultimo, cabe destacar la sensibilidad del modelo al cambio de p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) respecto de su dinamica comportamental. Para los casos especificos analizados con p([a.sub.1]) igual a 0.8, notese que al variar unicamente p([a.sub.2]) en un pequeno margen (de 0.25 a 0.16, equivalente a un cambio de 0.09), la dinamica del MbA cambia drasticamente. A su vez, al comparar los pares de valores de dichas probabilidades con los tipos de dinamicas comportamentales que emergen, se observa que, en general, valores grandes para p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) tienden a producir una dinamica caracterizada por fortalecer a los estereotipos. Por el contrario, la definicion de valores pequenos de p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) tiende a hacer emerger una dinamica de debilitamiento de los estereotipos. Finalmente, valores intermedios de p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]) tienden a fortalecer algunos estereotipos y debilitar a otros.

[FIGURE 5 OMITTED]

[FIGURE 6 OMITTED]

[FIGURE 7 OMITTED]

Conclusiones y trabajos futuros

Volviendo al ejemplo inicial, el lector recordara que se calculo una p([a.sub.1]) igual a 0.33 y un p([a.sub.2]) igual a 0.67 para el caso de las dos versiones de estereotipo masculino. Si se realizan corridas con dichos valores, se apreciara el surgimiento de la dinamica de bifurcacion. Por ello, y respondiendo las interrogantes planteadas en la introduccion, se podria esperar que algunos conceptos se fortalezcan y otros se debiliten. Especificamente, el concepto compartido de que los hombres se caracterizan por "hablar enfaticamente" podria fortalecerse y el resto fortalecerse o debilitarse.

A su vez, para las versiones del estereotipo femenino de la situacion inicial, no existen conceptos comunes, por lo que p([a.sub.1]) es igual a cero. Asimismo, existe un concepto que no es parte de alguna de las dos versiones de estereotipos, (d) gesticulan con las manos, por lo que si A no actua estereotipadamente segun sus propios conceptos, esto podria coincidir con el concepto (d), o bien, con los tres conceptos del O, por lo que p([a.sub.2]) sera igual a 3/4, es decir, 0.75. Efectuando corridas con esos valores, se aprecio que tambien se produce una bifurcacion, donde algunos conceptos se fortaleceran y otros se debilitaran.

Cabe destacar que las conclusiones anteriores son preliminares, puesto que el MbA no ha sido sometido aun a un completo proceso de validacion, es decir, aquel procedimiento que indica que tan bien el MbA ayuda a responder las preguntas del fenomeno bajo estudio (Grimm & Railsback, 2005; Oreskes, Shrader-Frechette & Belitz, 1994; Rykiel, 1996). Lograr esto implica alcanzar un adecuado grado de similitud entre las salidas del MbA y datos recolectados del sistema real. Notese que en simulaciones de agentes es muy dificil establecer una validacion que permita pronosticar valores exactos del sistema real, dado que existen demasiadas variables, procesos y cadenas temporales de interacciones particulares entre agentes para que eso sea factible (Bankes, 1993; Holland, 1995; Grimm et al., 2005). Sin embargo, con mayor facilidad se puede alcanzar equivalencia relacional, la que consiste en lograr que la dinamica comportamental de las salidas del sistema sea semejante a la que exhibira el sistema real (Axelrod, 1997).

El proceso se inicia basando el modelo en teorias aceptadas del fenomeno bajo estudio para alcanzar validez de faz, es decir, asegurar que los resultados se ajusten adecuadamente a lo que se puede deducir de la union de varias teorias y a la opinion de expertos (Canessa & Riolo, 2006). Dicha validez de faz es la que se ha pretendido alcanzar en el presente MbA, ya que el modelo se ha sustentado en teorias aceptadas y las dinamicas encontradas parecen plausibles. Sin embargo, estas se deben analizar mas en detalle, dado que de haber concordancia con lo que indica la intuicion o teoria, entonces el modelo habra alcanzado un paso mas para ser valido. Por el contrario, si se aprecian discordancias, habra que: a) cuestionar al modelo y refinarlo, o b) cuestionar a la teoria y/o intuicion. Por ultimo, es innegable que en la etapa final de validacion habra que recolectar algunos datos del sistema real y compararlos con los generados por el MbA. De esta manera se genera un dialogo inductivo y deductivo entre teoria, el modelo y los datos recolectados del sistema real, lo que algunos autores han llamado las nuevas bases del estudio de fenomenos sociales: teoria, simulacion y empiria (Ilgen & Hulin, 2000). Finalmente, dado que efectuar corridas de simulacion variando parametros y/o modificando el modelo requiere relativamente pocos recursos, comparado con estudios empiricos, el investigador tendra la facilidad para realizar experimentos de pensamiento (thought experiments), para que libremente pueda explorar a fondo el sistema bajo estudio (Axelrod, 1997).

Como se menciono en la introduccion, el MbA muchas veces inspira en los investigadores la generacion de nuevas lineas de investigacion y variantes experimentales que posteriormente se podrian explorar. Por ejemplo, desde la psicologia social, al observar en la simulacion como emergen preferencias de interaccion entre los agentes y las dinamicas de fortalecimiento y debilitamiento de estereotipos, seria interesante indagar como dentro de una comunidad podrian surgir espontaneamente subcomunidades en las cuales se perpetuan determinadas versiones de estereotipos. Por otra parte, las tres dinamicas exhibidas por el MbA podrian inspirar el estudio de la evolucion temporal de los estereotipos de genero en comunidades de extranjeros que se han avecindado en un pais. Como en dicha situacion existiran diferentes versiones de estereotipos, con conceptos coincidentes entre culturas y otros que no, podrian calcularse las probabilidades p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]), corroborando si dichos valores efectivamente sugieren el tipo de dinamica que emergera. Por ejemplo, podria analizarse como evolucionan los estereotipos de genero en comunidades de magrebies o chinos avecindados en Espana. Las conclusiones a que se llegue en el estudio empirico podran apoyar o no a los resultados preliminares vislumbrados por el MbA. Esto permitira ver si los supuestos en que esta basado el MbA son valederos. Lo anterior es particularmente importante, ya que nuestro MbA supone que la dinamica que exhiban los estereotipos estara determinada principalmente por la sobreposicion de sus respectivos atributos, dejando algo de lado su carga valorativa. Si la comparacion indicara un mal ajuste, entonces habra que analizar una mas profunda incorporacion de dicha valoracion.

La progresiva integracion de las simulaciones computacionales de comportamiento humano en la investigacion conlleva una importante ventaja, al facilitar la anticipacion de resultados tentativos mediante experimentos de pensamiento, reduciendo asi la probabilidad de invertir esfuerzos en estudiar aspectos de un sistema poco relevantes y/o variables de poco impacto (Quezada & Canessa, 2010). Sin embargo, su utilidad no se limita solamente al ambito investigativo, dado que el MbA tambien puede entregar aproximaciones de posibles escenarios en comunidades reales a profesionales de intervencion social, lo que es un paso importante para el diseno de politicas publicas (Bankes, 2002). De esta manera, el MbA se constituye en una importante herramienta de analisis para la investigacion e intervencion social. En particular, el MbA propuesto otorga una vision preliminar de como los estereotipos de genero podrian evolucionar temporalmente en una comunidad, dependiendo de las distintas versiones que de ellos exista, de la cantidad de conceptos comunes que cada version tenga y de cuantos conceptos formen parte del universo descriptivo de estos. De esta manera, se pueden proponer posibles planteamientos de investigacion y, al mismo tiempo, el conocimiento adquirido podria utilizarse en el diseno de intervenciones que eviten la proliferacion y/o fortalecimiento de estereotipos con consecuencias sociales negativas.

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Fecha de recepcion: 13 de mayo de 2011

Fecha de aceptacion: 25 de junio de 2012

(1) Ver la discusion sobre valoraciones sociales en Adolphs (2003).

(2) Para una revision del tema ver Klayman y Ha (1987).

(3) Para una revision, ver Hewstone, Rubin y Willis (2002).

(4) Para una discusion mas detallada, revisar Dunham, Baron y Banaji (2008).

(5) Tanto la discusion sobre versiones, como aquella sobre las probabilidades p([a.sub.1]) y p([a.sub.2]), es tratada en el presente articulo de modo mas bien general. Para una discusion mas formal y detallada, se puede pedir a los autores una copia de un trabajo ya publicado (Chaigneau, Canessa & Gaete, 2012).

SERGIO CHAIGNEAU *

ENRIQUE CANESSA **

ARIEL QUEZADA ***

Universidad Adolfo Ibanez, Chile

* Ph.D., Profesor Titular, Universidad Adolfo Ibanez, Escuela de Psicologia, Diagonal Las Torres 2640, of. A253, Penalolen, Santiago de Chile, Chile. Correo electronico: sergio.chaigneau@uai.cl

** Ph.D., Profesor Asociado, Universidad Adolfo Ibanez, Facultad de Ingenieria y Ciencias, Vina del Mar, Chile. Correo electronico: ecanessa@uai.cl

*** Doctor, Profesor Asociado, Universidad Adolfo Ibanez, Escuela de Psicologia, Vina del Mar, Chile. Correo electronico: ariel.quezada@uai.cl

Para citar este articulo: Chaigneau, S., Canessa, E. & Quezada, A. (2012). Aplicacion del modelamiento basado en agentes al estudio de los estereotipos de genero. Avances en Psicologia Latinoamericana, 30 (2), 238-256.
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Author:Chaigneau, Sergio; Canessa, Enrique; Quezada, Ariel
Publication:Avances en Psicologia Latinoamericana
Date:Dec 1, 2012
Words:9547
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