Cristian Candia-Castro-Vallejo se convirtió en el primer Doctor en Ciencias de la Complejidad Social, título de posgrado que entrega la Facultad de Gobierno de la Universidad del Desarrollo a través de su Centro de Investigación en Complejidad Social (CICS). En una ceremonia abierta al público presentó su tesis sobre el desarrollo de un enfoque multidisciplinario para la creación de un modelo matemático que sirva de sustento al marco teórico existente para el análisis de sistemas complejos.
En un acto que contó con la presencia del Rector Federico Valdés Lafontaine, el Decano de la Facultad de Gobierno, Eugenio Guzmán, y el Director del CICS, Carlos Rodríguez-Sickert, el primer Doctor en Ciencias de la Complejidad Social presentó su trabajo de investigación ante la comunidad UDD.
Cristian Candia-Castro-Vallejo, formado como ingeniero físico en la Universidad de Concepción, ingresó en la primera generación del programa el año 2014. Con el trabajo “Understanding Collective-Action-Systems Through A Computational Social Science Approach: Three Study Cases” egresó aprobado con distinción tras un proceso de formación que incluyó pasantías en el Collective Learning del MIT Media Lab, dirigido por su co tutor de tesis, César Hidalgo, y en el Barabasi Lab, dirijido por el experto en Teoría de Redes, László Barabási.
Rodríguez-Sickert, su supervisor de tesis, destacó el éxito académico y el fortalecimiento institucional que representa para el CICS y la Universidad el título obtenido por Candia. Este es un hito que marca el trabajo desarrollado junto al Centro de Políticas Públicas de la Facultad de Gobierno, el Instituto de Data Science y el Centro de Investigación en Sustentabilidad, ambos de la Facultad de Ingeniería, que lanzaron el programa el 2014 y que, actualmente cuenta con 18 estudiantes.
“Understanding Collective-Action-Systems Through A Computational Social Science Approach: Three Study Cases”
Su trabajo de investigación desarrolló un enfoque multidisciplinario para la creación de un modelo matemático que sirva de sustento al marco teórico existente para el análisis de sistemas complejos. Esto, dado la naturaleza compleja de los problemas de acción colectiva, permite transformar los datos en conocimiento que puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y los resultados de diferentes sistemas. Para ello utilizó: sistemas dinámicos, análisis de redes, econometría, análisis de modelamiento tópico y análisis geográfico, sobre Bases de Datos y text mining.
Esta aproximación teórica se trabajó a partir de los datos obtenidos de tres casos de estudios en tres sistemas diferentes donde la acción colectiva está en el núcleo de la operación y funcionamiento: Sistema cultural (cómo la sociedad descarta piezas de información en el tiempo), Sistema Educacional (cómo los postulantes perciben el sistema de educación superior) y Sistema Legal (conflictos por derechos de agua mapeados temporal y geográficamente). Estos casos entregan la oportunidad de construir conjuntos de datos que capturan la complejidad de la dinámica colectiva que los rige.
Con esto, demostró cómo este enfoque multidisciplinario y el uso de Computational Social Science permiten proporcionar nuevo conocimiento que, a su vez, abre nuevas vías para mejorar la eficiencia de estos sistemas.
