Diseña poblaciones sintéticas y orquesta interacciones con rigor empírico.
Flujo computacional desacoplado: desde la generación del perfil psicológico hasta la medición analítica de polarización.
Perfiles Big Five, demografía, creencias previas y memoria reflexiva persistente.
Simulación X/Reddit con algoritmos de recomendación, cronología y retroalimentación.
Coeficiente de Sarle ($b > 0.555$), análisis de cámaras de eco y clustering semántico.
Ingresa directamente la interrogante que necesitas evaluar, describe los antecedentes o adjunta la documentación oficial (PDF, Word, notas de prensa). El motor extraerá la ontología social de actores, tensiones y posturas para modelar el escenario.
A partir de la pregunta ingresada, el modelo formuló la hipótesis de trabajo y detectó los siguientes actores clave con sus posturas iniciales:
Explora la interfaz real de OASIS Studio tal como opera en el Diplomado de 20 Horas: desde la batería experimental tripartita (A/B/C) sobre redes Watts-Strogatz hasta la telemetría de Sarle y el dictamen con trazabilidad SQLite.
La diferencia entre un oráculo ficticio y un testbed in silico auditable. Documentamos con transparencia qué hace exactamente OASIS Studio y qué límites epistemológicos respetamos estrictamente.
En 2021, la división Zillow Offers confió ciegamente en un algoritmo predictivo para tasar y comprar decenas de miles de viviendas residenciales. Al asumir linealidad y suponer que el mercado respondería mecánicamente a precios estimados, la empresa colapsó ante dinámicas no lineales de comportamiento colectivo, sufriendo pérdidas por $304 millones de dólares, cancelando la unidad y despidiendo al 25% de su personal.
En OASIS Studio partimos de este principio cardinal: los sistemas sociales son intrínsecamente no ergódicos y complejos. Nadie puede predecir el futuro de manera determinista. Por ello, la plataforma no funciona como un oráculo de predicción, sino como un banco de pruebas contrafactual in silico ("Crash-test your decisions in private before crashing in public"): un espacio controlado para estrellar hipótesis, medir polarización emergente y ensayar respuestas antes de someterse al juicio de la opinión pública real.
Antes de responder a una crisis, a un rumor o a una campaña coordinada, gobiernos, empresas y organizaciones necesitan entender qué se está diciendo, quién lo dice y qué pasaría si intervienen. Este curso ejecutivo de 20 horas, sin requisitos de programación, forma auditores de la conversación digital capaces de ensayar decisiones antes de tomarlas.
Con herramientas visuales e inteligencia artificial en la nube, y a partir de casos reales de México y América Latina, los participantes aprenderán a:
Dirigido a servidores públicos, comunicadores, consultores e investigadores que necesitan decidir con evidencia en un entorno digital polarizado.
Compatible con servidores locales Ollama (Lexi-Uncensored, Llama 3) para ejecutar simulaciones sensibles dentro de tu propia infraestructura. Tus datos, hipótesis y grafos residen en SQLite local sin alimentar modelos de terceros.
Experimentos implementados y ejecutables dentro de OASIS Studio, basados en los protocolos del artículo fundacional.
Réplica del experimento de Muchnik et al. (2013). Se introducen publicaciones equivalentes divididas en grupos con voto inicial favorable (+1), desfavorable (-1) y control neutral. Mide si la valoración inicial arrastra la opinión colectiva.
Réplica del dilema clásico de toma de riesgos de Lindsmith et al. Una red de agentes prudentes discute la decisión de carrera de Helen. Se aplica una encuesta recurrente cada 2 rondas evaluando si la deliberación extrema posturas.
Pares temáticos emparejados de comunicados verídicos y rumores en salud y tecnología. Evalúa las tres métricas de cascada de Vosoughi et al. (2018): escala de difusión, profundidad de reposts y amplitud máxima del árbol.
Plantillas empresariales para evaluar decisiones de alto impacto antes de salir al mercado público: banca, retail, industria y roadmap de producto.
Banco nacional anuncia el cierre del 33% de sus sucursales. Modela cómo 7 audiencias (inversionistas, reguladores, sindicato tech y depositantes) interpretan 3 encuadres verbatim entre «modernización disciplinada» o «declive».
banca_crisisCadena de abarrotes evalúa qué reclamo (precio menor, mismo fabricante o garantía total) vence el hábito de compra de marcas líderes y en qué punto exacto ($2.49 a $3.49) colapsa la prueba del producto.
retail_preciosFabricante de generadores modela el paso de venta física a suscripción de respaldo continuo. Resuelve el dilema de venta directa vs. concesionarios y anticipa la contra-respuesta de fabricantes rivales.
resiliencia_energiaMarca elige una sola categoría para su inversión de $40M en matricería (horno inteligente vs. limpiador húmedo/seco vs. cocina exterior). Evalúa intención de adopción antes de construir el herramental.
electrodomesticos_fy27Falla del algoritmo predictivo Zestimate por selección adversa y shock de tasas. La simulación como «Máquina de What-If» permite estrellar decisiones contrafácticas en privado antes de estrellarse en público.
zillow_whatifHaz clic sobre cualquiera de los dos planes para seleccionarlo y proceder con el registro o activación.
Diseñado exclusivamente para comprobar la interfaz y verificar el funcionamiento técnico.
Para investigadores, consultorías y laboratorios que requieren simulaciones completas y réplicas A/B.
Diseñado para cumplir con criterios académicos de reproducibilidad y transparencia en análisis computacional.
OASIS Studio no es un envoltorio de prompts comerciales; es un entorno de simulación computacional sustentado en sociología cuantitativa, teoría de grafos, psicología moral y benchmarks empíricos de frontera.
Arquitectura fundacional del motor de simulación. Define el modelo relacional SQLite (21 acciones, feed determinista, follow, repost, like/dislike) y la escalabilidad de agentes generativos.
Define el bucle cognitivo formal: memoria episódica, recuperación ponderada (recencia, importancia, relevancia), reflexión sintética, planificación y acción.
Formulación canónica de la Centralidad de Intermediación (*Betweenness Centrality*). Identifica los nodos puente fundamentales para conectar clústers aislados e inocular mensajes institucionales.
Teoría de los huecos estructurales (*structural holes*). Demuestra que los agentes puente (*brokers*) ejercen ventajas desproporcionadas en la propagación de ideas y arbitraje de información.
Formalización del Coeficiente de Bimodalidad: $BC = \frac{\gamma^2 + 1}{\kappa + \frac{3(n-1)^2}{(n-2)(n-3)}}$. El umbral $BC > 0.555$ certifica matemáticamente la bifurcación de la opinión en dos facciones antagónicas.
Formulación matemática de la Modularidad de Red ($Q$). Permite diagnosticar cuándo la afinidad ideológica supera la distribución esperada por azar ($Q \ge 0.40$ = cámara de eco consolidada).
La Advertencia de Contra-Polarización: exponer directamente a individuos a posturas antagónicas sin mediación incrementa la polarización afectiva en lugar de reducirla.
Descubrimiento empírico del *Backfire Effect* (*Efecto Tiro por la Culata*). Demuestra que presentar datos correctivos directos puede provocar que el receptor refuerce su creencia errónea.
Marco canónico para prescribir la respuesta institucional según la atribución de culpabilidad del público (víctima, accidental o prevenible), base teórica de la Corrida C en OASIS.
Los 6 fundamentos morales humanos (Cuidado, Justicia, Lealtad, Autoridad, Santidad, Libertad). Rige la parametrización de las matrices axiológicas de los agentes sintéticos.
Demuestra que cada palabra moral-emocional adicional incrementa la difusión de un mensaje en un +20% dentro del endogrupo, detonando cascadas de desinformación.
Regla de contención de desinformación: el *Silencio Estratégico*. Responderle o citar directamente al troll en su propio hilo le otorga amplificación algorítmica involuntaria.
Técnica del *Sándwich de la Verdad*: enunciar el hecho fáctico antes del rumor, advertir sobre la falacia y reiterar el hecho verídico con encuadre positivo para evitar la repetición del sesgo.
Diferencia entre contagio simple (un solo contacto) y contagio complejo (comportamientos que requieren refuerzo de al menos 2-3 fuentes independientes para ser adoptados en red).
Metodología de bucle cerrado: Planear la intervención institucional $\rightarrow$ Simular en OASIS $\rightarrow$ Observar métricas $\rightarrow$ Revisar estrategia en el Policy Brief antes de la ejecución real.
Justifica el límite estricto de 24 agentes y 5 rondas: al exceder 5-8 rondas sin reinicio de memoria, los LLMs sufren divergencia y colapsan hacia respuestas homogéneas del modelo base.
Muestreo en Silicio (*Silicon Sampling*): técnica estadística para condicionar agentes de IA con distribuciones conjuntas de censos reales (ACS / INEGI) reflejando sesgos demográficos reales.
Distinción fundacional entre predecir y simular: «Si no puedes generarlo, no lo has explicado». Establece la simulación de agentes como laboratorio de experimentación contrafactual.
Demuestra empíricamente el umbral de fidelidad $TVD \le 16.0\%$: toda simulación cuya distancia de variación total sea inferior al 16% replica el error de medición de encuestas humanas de alta calidad.
Benchmark masivo de 2.9 millones de respuestas sobre 210 experimentos sociales. Certifica que los modelos LLMs calibrados con condicionamiento de rol reproducen distribuciones de opinión con correlación de Spearman $r > 0.88$.