Modelado basado en agentes de necesidades humanas según Maslow

Ponente(s): Edgar Erasto Rodríguez Martínez

Esta ponencia presenta un modelo computacional basado en agentes para explorar la teoría de la motivación humana propuesta por Abraham H. Maslow (1943), integrando sus niveles jerárquicos de necesidades en una simulación social. El argumento central es que, mediante la implementación de reglas conductuales inspiradas en esta teoría, es posible observar la emergencia de dinámicas sociales complejas, validar estructuralmente la jerarquía motivacional y generar nuevas hipótesis teóricas y políticas. La base teórica se fundamenta en la teoría humanista de Maslow, mientras que la metodología combina simulación basada en agentes (NetLogo) con análisis estadístico, espacial y de redes (Python). Los agentes, dotados de atributos como energía, seguridad, vínculos sociales, estima y autorrealización, interactúan en un entorno limitado en recursos, permitiendo analizar la transición entre necesidades básicas y superiores a lo largo del tiempo. Empíricamente, se analizan los datos generados por la simulación: series de tiempo, estructuras de interacción y métricas poblacionales y territoriales. Se aplican herramientas como análisis de entropía espacial, diferenciación temporal, pruebas de raíz unitaria (ADF) y detección de comunidades en