Efectos de la topología de redes complejas en el aprendizaje social

• Autores: Cairo, Gustavo Juan
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Landfried, Gustavo Andrés; Mocskos, Esteban Eduardo
• Materia: HABILIDAD; GO; TOPOLOGIA; CENTRALIDAD
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

La experiencia individual es un factor fundamental para el aprendizaje. Sin embargo, el aprendizaje humano es también un fenómeno poblacional que depende de las interacciones entre los individuos: la cultura es información que una comunidad de agentes desarrolla y acumula en el tiempo. Una de las preguntas abiertas intenta develar la influencia que la estructura de la red de interacciones entre agentes tiene sobre el flujo de la información cultural y el aprendizaje de las personas. Ninguna de las metodologías utilizadas hasta ahora (desde los experimentos de laboratorio, los trabajos de campo antropológicos, o las simulaciones numéricas) analizan la evolución de la estructura de la red en el tiempo y su relación con el aprendizaje. En este contexto nos preguntamos, ¿podemos detectar la influencia que la posición de un individuo en la red tiene sobre su aprendizaje? Para avanzar en la resolución de esta pregunta tomamos como caso de estudio una comunidad de jugadores en línea del juego de mesa Go. En primer lugar, estudiamos las curvas de aprendizaje individuales utilizando el estimador de habilidad estado del arte en la industria de los videojuegos. Luego, creamos la red de interacciones en base a las partidas (una arista entre dos jugadores cuando se enfrentan en una partida) y analizamos la evolución de las centralidades individuales usando ventanas temporales deslizantes. El objetivo es explorar el impacto de las medidas de centralidad sobre el aprendizaje que no puede ser explicado por simple experiencia individual. Nuestra hipótesis inicial esperaba observar una relación positiva entre la conectividad y el aprendizaje. Lo que encontramos fue evidencia en el sentido contrario: una centralidad relativamente baja está asociada a mejores curvas de aprendizaje. Este resultado, sin embargo, está en línea con las conclusiones a la que llegaron los primeros trabajos que abordan el efecto de la estructura sobre la acumulación cultural. En un extremo, redes demasiado interconectadas pueden ser contraproducentes para el aprendizaje, por ejemplo debido a la sobre-información. En el otro extremo, niveles muy bajos de conectividad incrementan las chances de pérdida cultural. Son las redes de conectividad moderada las que exhiben mejores procesos de aprendizaje.
Fil: Cairo, Gustavo Juan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.