Complejidad y ciencia de sistemas: aproximación a su impacto actual en el mundo

• Luján-Villar, Juan David ^[2] ; Luján-Villar, Roberto Carlos ^[1]
  1. [1] Universidad del Valle (Colombia)

     Universidad del Valle (Colombia)

     Colombia

     
  2. [2] Secretaría de Educación Distrital; Bogotá, Colombia
• Localización: CienciAmérica: Revista de divulgación científica de la Universidad Tecnológica Indoamérica, ISSN-e 1390-9592, Vol. 8, Nº. 2 (julio-diciembre), 2019, págs. 103-122
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Complexity and systems science: study of its current impact
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• Resumen
  • español

    INTRODUCCIÓN. Este trabajo presenta un abordaje aproximativo al impacto actual de las ciencias de la complejidad y de sistemas mediante el análisis de algunos indicadores de su producción científica escrita. OBJETIVO. Especificar cuáles son las ciencias de la complejidad y de sistemas, y realizar el análisis de su impacto actual a través de diferentes métodos y técnicas de visualización de sus contribuciones y relaciones. MÉTODO. Se estableció un modelo de simulación mediante la metodología del análisis de redes sociales (ARS), basado en los atributos de la red multidisciplinar diseñada de las ciencias de la complejidad y de sistemas, con técnicas de visualización. RESULTADOS. Los resultados indican que los sistemas de control y dinámicos, los sistemas dinámicos, y la biología de sistemas dominan el terreno de la complejidad científica. Se evidenció una importante contribución por parte de las ciencias sociales computacionales al campo de la complejidad a partir de campos como el modelado y simulación basados en agentes y el análisis de redes sociales. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES. Se concluye que es necesaria la continuidad de las exploraciones transdisciplinarias entre los campos canónicos de las ciencias de la complejidad y de sistemas, y las ciencias sociales computacionales.

  • English

    INTRODUCTION. This paper presents an approximate approach to the current impact of the complexity and systems sciences through the analysis of some indicators of their written scientific production. OBJECTIVE. Specify what are the sciences of complexity and systems, and perform the analysis of their current impact through different methods and techniques to visualize their contributions and relationships. METHOD. A simulation model was established through the methodology of Social Network Analysis (SNA), based on the attributes of the multidisciplinary network designed for complexity and systems sciences, along with other visualization techniques. RESULTS. The results indicate that control and dynamic systems, dynamic systems, and systems biology dominate the terrain of scientific complexity. In addition, an important contribution was made by the computational social sciences to the field of complexity from fields such as Agent Based Modelling and Simulation and the Social Network Analysis. DISCUSSION AND CONCLUSIONS. It concludes on the need to continue the transdisciplinary explorations between the canonical fields of complexity and systems sciences, and the computational social sciences.