Microsimulación

La microsimulación consiste en el uso de herramientas analíticas computarizadas para analizar actividades como el flujo de tráfico en una intersección, transacciones financieras o la propagación de enfermedades por patógenos en una población, a nivel individual. Entre sus sinónimos se incluyen simulación microanalítica ^{[ 1 ]} y simulación microscópica ^{[ 2 ]} . La microsimulación, con su énfasis en estructuras estocásticas o basadas en reglas, no debe confundirse con la técnica complementaria de simulación multiagente , que se centra más en el comportamiento de los individuos ^{[ 3 ] .}

Por ejemplo, se podría utilizar un modelo de microsimulación de tráfico para evaluar la eficacia de alargar un carril de giro en una intersección y, por lo tanto, ayudar a decidir si merece la pena invertir dinero en alargar realmente dicho carril.

La microsimulación se distingue de otros tipos de modelado computacional por su enfoque en la interacción de unidades individuales , como personas o vehículos . Cada unidad se considera una entidad autónoma y su interacción varía según parámetros estocásticos (aleatorizados). Estos parámetros representan las preferencias y tendencias individuales. Por ejemplo, en un modelo de tráfico, algunos conductores son cautelosos y esperan a tener suficiente espacio antes de girar, mientras que otros son más agresivos y aceptan espacios reducidos. De manera similar, en un modelo de salud pública, la resistencia de los individuos a un virus puede variar, así como sus hábitos personales que contribuyen a su propagación (por ejemplo, la frecuencia y la minuciosidad con que se lavan las manos).

La Asociación Internacional de Microsimulación ^{[ 4 ]} define la microsimulación como una técnica de modelado que opera a nivel de unidades individuales, como personas, hogares, vehículos o empresas. Dentro del modelo, cada unidad está representada por un registro que contiene un identificador único y un conjunto de atributos asociados; por ejemplo, una lista de personas con edad, sexo, estado civil y situación laboral conocidos; o una lista de vehículos con orígenes, destinos y características operativas conocidas. A continuación, se aplica un conjunto de reglas (probabilidades de transición) a estas unidades, lo que da lugar a cambios simulados en su estado y comportamiento. Estas reglas pueden ser deterministas (probabilidad = 1), como los cambios en la obligación tributaria derivados de cambios en la normativa fiscal, o estocásticas (probabilidad <= 1), como la probabilidad de morir, casarse, tener un hijo o mudarse en un período de tiempo determinado. En ambos casos, el resultado es una estimación de los resultados de la aplicación de estas reglas, posiblemente a lo largo de muchos pasos de tiempo, incluyendo tanto el cambio agregado total como (lo que es importante) la forma en que este cambio se distribuye en la población o ubicación que se está modelando.

En la investigación econométrica aplicada , la microsimulación se utiliza para simular el comportamiento de los individuos a lo largo del tiempo. La microsimulación puede ser dinámica o estática. Si es dinámica, el comportamiento de las personas cambia con el tiempo, mientras que en el caso estático se asume un comportamiento constante.

Existen varios modelos de microsimulación para impuestos, pensiones y otros tipos de actividad económica y financiera. Estos modelos suelen ser implementados por agencias gubernamentales o académicos. Un ejemplo es Pensim2 (un modelo de microsimulación dinámica de pensiones ) que simula dinámicamente los ingresos por pensiones para los próximos 50 años en el Reino Unido . EUROMOD es un modelo de microsimulación estática para 27 estados de la Unión Europea , mientras que SOUTHMOD adopta el mismo marco para varios países del Sur Global. Los modelos de microsimulación norteamericanos incluyen la microsimulación dinámica longitudinal CORSIM y los modelos derivados DYNACAN (Canadá, finalizado el 1 de junio de 2009) y POLISIM (Estados Unidos). El Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos utiliza el modelo de microsimulación estática Transfer Income Model (TRIM) para comprender los impactos potenciales de los cambios en los programas de impuestos, transferencias y salud. ^{[ 5 ]} Un ejemplo relacionado que proporciona una microsimulación espacialmente detallada del desarrollo urbano es PECAS .

Los modelos de microsimulación econométrica se pueden clasificar en dos tipos:

• Los modelos de microsimulación dinámicos, longitudinales y cerrados (como DYNACAN y Pensim2) parten de una población inicial que solo se modifica por los eventos vitales simulados de los módulos demográficos, como la fertilidad, la mortalidad y la migración. Por lo tanto, en cualquier momento durante la ejecución del modelo, se espera que la población simulada siga siendo una muestra totalmente representativa (sintética) de la población que se está modelando.
• Los modelos abiertos tienden a centrarse en individuos clave específicos y a generar su representatividad en función de la población que los compone. En este entorno, se añaden o eliminan individuos de la población según sea necesario para garantizar un conjunto "apropiado" de acontecimientos vitales para los individuos clave.

Uno de los ejemplos más claros de esta distinción es el tratamiento del matrimonio en los dos tipos de modelos. Mientras que los modelos abiertos pueden simplemente generar una pareja adecuada para el individuo clave, los modelos cerrados deben, en cambio, determinar qué personas dentro de su población tienen probabilidades de casarse y, posteriormente, emparejarlas.

La microsimulación también se utiliza en la modelización del tráfico y se caracteriza por paquetes de software como TransModeler , PTV VISSIM , TSIS-CORSIM , INTEGRATION, Cube Dynasim, LISA+ , Quadstone Paramics , SiAS Paramics , Simtraffic, Aimsun y MATSim . El software de modelización analítica , como LINSIG , TRANSYT , TRANSYT-7F o SIDRA INTERSECTION, representa una clase diferente de modelos basados ​​en algoritmos matemáticos que representan combinaciones de elementos del modelo de tráfico.

Los modelos de microsimulación de tráfico simulan el comportamiento de vehículos individuales dentro de una red vial predefinida y se utilizan para predecir el impacto probable de los cambios en los patrones de tráfico resultantes de cambios en el flujo de tráfico o de cambios en el entorno físico.

La microsimulación tiene su mayor fortaleza en el modelado de redes viales congestionadas debido a su capacidad para simular condiciones de cola. Los modelos de microsimulación seguirán proporcionando resultados con altos grados de saturación, hasta el punto de un bloqueo total. Esta capacidad hace que este tipo de modelos sean muy útiles para analizar operaciones de tráfico en áreas urbanas y centros de ciudades, incluyendo intercambios , rotondas , intersecciones semaforizadas y sin semáforos , corredores semaforizados coordinados y redes de área. ^{[ 6 ]} La microsimulación también refleja incluso cambios relativamente pequeños en el entorno físico, como el estrechamiento de carriles o la reubicación de líneas de parada en intersecciones.

En los últimos años, la modelización mediante microsimulación ha cobrado relevancia por su capacidad para representar visualmente el comportamiento previsto del tráfico a través de animaciones 3D , lo que permite a personas no expertas, como políticos y el público en general, comprender plenamente el impacto de un proyecto propuesto. Se están logrando avances adicionales en este campo mediante la integración de datos de modelos de microsimulación con animaciones 3D de calidad cinematográfica y realidad virtual, gracias a empresas como FORUM8 en Japón.

La microsimulación basada en peatones o agentes ha ganado popularidad y aceptación en la industria en los últimos años; estos sistemas se centran en la simulación del movimiento de personas individuales a través de un espacio determinado, teniendo en cuenta medidas analíticas como la utilización del espacio, el nivel de servicio, la densidad, el empaquetado y la frustración.

Muchos de los paquetes de software de microsimulación de tráfico actuales combinan componentes de tráfico y peatones para crear sistemas más completos, mientras que muchas herramientas de simulación de multitudes en transición continúan perfeccionándose para su uso en el diseño de espacios urbanos a gran escala.

En ciencias de la salud, la microsimulación genera historias de vida individuales. Esta técnica se utiliza cuando la modelización de flujos y existencias (macrosimulación) de la población no logra describir adecuadamente el sistema de interés. Este tipo de modelización no implica necesariamente la interacción entre individuos (como se describió anteriormente) y, en ese caso, puede generar individuos de forma independiente y trabajar fácilmente con tiempo continuo en lugar de pasos de tiempo discretos.

En el programa CISNET del Instituto Nacional del Cáncer de EE. UU. ( http://cisnet.cancer.gov/ ) se han reunido varios ejemplos de modelos de microsimulación en ciencias de la salud. En Canadá, el Modelo de Salud Poblacional (POHEM) es una plataforma común que examina múltiples enfermedades crónicas, como la diabetes, las enfermedades cardiovasculares y la artritis. ^{[ 7 ]}

Los enfoques económicos y sanitarios de la microsimulación permiten comprender el impacto de los cambios en las condiciones ambientales, económicas o políticas sobre una población determinada. Sin embargo, el impacto de muchos cambios depende del contexto, lo que significa que una misma modificación (por ejemplo, en los tramos impositivos) puede tener efectos deseables en algunas regiones, pero indeseables en otras. Esta comprensión constituye la base de los enfoques espaciales de la microsimulación. El término microsimulación espacial se refiere a un conjunto de técnicas que permiten aproximar las características de los individuos que viven en un área determinada, basándose en un conjunto de variables de restricción conocidas sobre dicha área. Al igual que la microsimulación econométrica, la microsimulación espacial puede ser dinámica o estática, e incluir unidades interactivas o pasivas. ^{[ 8 ]}

Guy Orcutt es ampliamente reconocido como el creador de la microsimulación espacial. Esta técnica requiere una gran capacidad computacional y de datos, así como cierto grado de programación informática para la creación de modelos. Por estas razones, su uso no está muy extendido. Sin embargo, diversos factores han propiciado un rápido aumento en el número de publicaciones sobre microsimulación espacial en geografía académica y disciplinas afines. Entre ellos se incluyen:

• La disponibilidad y el bajo coste de los ordenadores personales potentes .
• La aparición de software informático fácil de usar y de bajo coste con el que se pueden crear modelos de microsimulación. Ejemplos de ello son R , Java y Python , cada uno de los cuales puede clasificarse como software libre y de código abierto .
• Mejorar las actividades de recopilación de datos por parte de gobiernos, empresas y organizaciones sin ánimo de lucro.
• Mejorar la accesibilidad a los datos.

Existen lenguajes de programación de propósito general, además de programas específicos para cada tema (véase Simulación de tráfico). Algunos ejemplos son JAS-mine, ^{[ 9 ]} LIAM2, ^{[ 10 ]} MODGEN, ^{[ 11 ]} y OpenM++. ^{[ 12 ]}

• flujo de tráfico
• Modelo de pensiones de microsimulación dinámica

• Moscarola, FC, Colombino, U., Figari, F., & Locatelli, M. (2014). Transferencia de impuestos del trabajo a la propiedad. Una simulación bajo equilibrio del mercado laboral . IZA Discussion Papers 8832, Instituto para el Estudio del Trabajo (IZA).