{"id":1034203,"date":"2025-08-16T07:00:00","date_gmt":"2025-08-16T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=1034203"},"modified":"2025-08-13T15:34:34","modified_gmt":"2025-08-13T22:34:34","slug":"modelos-basados-en-agentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/modelos-basados-en-agentes\/","title":{"rendered":"Uso de modelos basados en agentes en encuestas"},"content":{"rendered":"\n<p>Aplicar una encuesta parece simple: hacer preguntas, obtener respuestas, analizar resultados. Pero las respuestas de las personas est\u00e1n influenciadas por muchos factores como los amigos, las tendencias o incluso la redacci\u00f3n de la pregunta, y pueden cambiar con el tiempo. Entonces, \u00bfc\u00f3mo te preparas para eso? Los <strong>modelos basados en agentes<\/strong> ayudan creando simulaciones realistas de c\u00f3mo podr\u00edan responder realmente las personas.<\/p>\n\n\n\n<p>Es una forma de crear \u201cencuestados\u201d virtuales que act\u00faan y piensan como personas reales. Estos agentes digitales pueden interactuar, influenciarse entre s\u00ed e incluso cambiar de opini\u00f3n, tal como sucede con las personas. Con los modelos, puedes probar distintos escenarios de encuestas, ver c\u00f3mo podr\u00edan cambiar las respuestas en situaciones de la vida real y detectar patrones que probablemente pasar\u00edas por alto con m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo desglosaremos c\u00f3mo funcionan los modelos basados en agentes para las encuestas y c\u00f3mo puede ayudarte a predecir, prepararte y perfeccionar tu investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 son los modelos basados en agentes?<\/h2>\n\n\n\n<p>El modelo basado en agentes es una forma de crear simulaciones virtuales donde cada persona, llamada \u201cagente\u201d, act\u00faa como un ser humano real. Estos agentes tienen sus propios pensamientos, comportamientos y maneras de interactuar con otros.<\/p>\n\n\n\n<p>En la investigaci\u00f3n a trav\u00e9s de encuestas, esto significa que podemos construir una versi\u00f3n digital de nuestro p\u00fablico objetivo, como encuestados virtuales, y observar c\u00f3mo se comportan en diferentes situaciones. Estos agentes pueden responder preguntas, influenciar las opiniones de los dem\u00e1s o incluso cambiar sus respuestas con base en ciertos factores, tal como ocurre en la vida real.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 pasa si las personas conversan sobre un producto antes de responder una encuesta?<br><\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfC\u00f3mo afectan las opiniones del grupo las respuestas individuales?<br><\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfC\u00f3mo podr\u00edan cambiar las respuestas a lo largo del tiempo con nueva informaci\u00f3n?<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Con el modelado basado en agentes, los investigadores no tienen que adivinar. Pueden crear distintos escenarios, probar ideas y ver posibles resultados antes de lanzar una encuesta real. Ayuda a comprender patrones de comportamiento complejos que las encuestas simples pueden no capturar por completo.<\/p>\n\n\n\n<p>Los modelos basados en agentes dan vida a las encuestas al hacerlas din\u00e1micas, realistas y mejores para predecir c\u00f3mo se comporta realmente la gente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo funciona el modelo basado en agentes para una encuesta<\/h2>\n\n\n\n<p>Describir los modelos basados en agentes es como construir un mundo virtual donde cada persona, llamada \u201cagente\u201d, se comporta como un encuestado real. En lugar de limitarse a observar n\u00fameros y estad\u00edsticas, los modelos basados en agentes ayudan a los investigadores a ver c\u00f3mo podr\u00edan pensar, reaccionar e influirse entre s\u00ed individuos y grupos al responder preguntas de una encuesta.<\/p>\n\n\n\n<p>As\u00ed es como funciona en el contexto de una encuesta:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dise\u00f1ar agentes virtuales<\/h3>\n\n\n\n<p>Los investigadores comienzan creando agentes digitales que representan personas reales. Estos agentes no son aleatorios; se modelan con base en datos como:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Edad<\/li>\n\n\n\n<li>Preferencias<\/li>\n\n\n\n<li>H\u00e1bitos<\/li>\n\n\n\n<li>Antecedentes sociales o<\/li>\n\n\n\n<li>Comportamiento pasado<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, un agente podr\u00eda ser un cliente de 30 a\u00f1os que prefiere las compras en l\u00ednea.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Definir reglas de comportamiento<\/h3>\n\n\n\n<p>Una vez que los investigadores crean agentes virtuales para una simulaci\u00f3n, deben decidir c\u00f3mo actuar\u00e1n estos agentes. A esto se le llama definir reglas de comportamiento.<\/p>\n\n\n\n<p>Piensa en las reglas de comportamiento como instrucciones simples que gu\u00edan las decisiones de cada agente. Estas reglas definen c\u00f3mo responder\u00e1 un agente a una pregunta de la encuesta, c\u00f3mo podr\u00eda cambiar su opini\u00f3n o c\u00f3mo reacciona cuando otros agentes lo influyen.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Un agente puede dar siempre respuestas honestas con base en su preferencia personal.<\/li>\n\n\n\n<li>Algunos agentes pueden ser f\u00e1cilmente influenciados por otros y cambiar sus respuestas despu\u00e9s de interactuar con sus pares.<\/li>\n\n\n\n<li>Otros pueden ignorar opiniones externas y mantenerse firmes en sus propios puntos de vista.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Estas reglas ayudan a crear comportamientos realistas dentro de la simulaci\u00f3n basada en agentes. Al establecer diferentes patrones de comportamiento, los investigadores pueden ver c\u00f3mo diversos tipos de personas podr\u00edan responder en la vida real. Tambi\u00e9n les ayuda a probar c\u00f3mo se difunden las opiniones, c\u00f3mo se forma el comportamiento grupal o c\u00f3mo ciertas preguntas de la encuesta podr\u00edan afectar las respuestas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Permitir interacciones entre agentes<\/h3>\n\n\n\n<p>Al igual que en la vida real, las personas no toman decisiones de manera aislada. Los agentes en la simulaci\u00f3n pueden interactuar entre s\u00ed, compartir opiniones, difundir informaci\u00f3n o incluso persuadir a otros. Esto ayuda a los investigadores a estudiar c\u00f3mo se propagan las opiniones en un grupo, c\u00f3mo funciona la influencia social o c\u00f3mo se popularizan las tendencias.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ejecutar la simulaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>Una vez que los agentes y las reglas est\u00e1n definidas, los investigadores dejan correr la simulaci\u00f3n. Observan c\u00f3mo se comportan los agentes, c\u00f3mo responden a situaciones tipo encuesta, c\u00f3mo cambian sus opiniones con el tiempo y c\u00f3mo los grupos se comportan de manera diferente bajo condiciones cambiantes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Analizar los resultados<\/h3>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s de ejecutar una simulaci\u00f3n con modelado basado en agentes, el siguiente paso importante es analizar los resultados. Esto significa observar c\u00f3mo se comportaron los agentes virtuales y qu\u00e9 patrones o tendencias aparecieron durante la simulaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Los investigadores estudian cuidadosamente aspectos como:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>\u00bfC\u00f3mo respondieron los agentes a las preguntas de la encuesta?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfCambieron las opiniones con el tiempo?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfCu\u00e1nta influencia tuvieron otros agentes en sus decisiones?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfHubo comportamientos o tendencias grupales sorprendentes?<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Al analizar estos resultados, los investigadores pueden detectar patrones que ayudan a entender c\u00f3mo podr\u00edan actuar las personas reales en una situaci\u00f3n similar. Por ejemplo, podr\u00edan descubrir que ciertas preguntas generan respuestas m\u00e1s honestas cuando se hacen de una manera espec\u00edfica, o que la influencia de los pares tiene un gran impacto en determinados grupos.<\/p>\n\n\n\n<p>Este an\u00e1lisis tambi\u00e9n ayuda a mejorar las encuestas reales, haci\u00e9ndolas m\u00e1s efectivas, realistas y significativas. Es como aprender lecciones valiosas de una \u201cronda de pr\u00e1ctica\u201d antes de lanzar la investigaci\u00f3n real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aplicaciones del modelo basado en agentes en encuestas<\/h2>\n\n\n\n<p>Cuando se trata de encuestas, predecir c\u00f3mo responder\u00e1 realmente la gente nunca es simple. Las personas est\u00e1n influenciadas por amigos, redes sociales, tendencias e incluso por la forma en que se redacta una pregunta. Por eso el modelo basado en agentes (ABM) se ha convertido en una herramienta tan \u00fatil para los investigadores. Te ayuda a mirar m\u00e1s all\u00e1 de las respuestas b\u00e1sicas y a explorar c\u00f3mo podr\u00edan comportarse los encuestados en diferentes situaciones, todo antes de enviar la encuesta real.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed hay algunas formas pr\u00e1cticas en que se utiliza un modelo basado en agentes en la investigaci\u00f3n a trav\u00e9s de encuestas:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Pruebas previas de preguntas de la encuesta<\/h3>\n\n\n\n<p>Antes de lanzar una encuesta, puedes usar los modelos basados en agentes para simular c\u00f3mo distintos grupos de encuestados podr\u00edan reaccionar a tus preguntas.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto te ayuda a detectar redacciones confusas, preguntas tendenciosas o temas que podr\u00edan influir en las respuestas de manera no deseada. Es como tener un \u201cp\u00fablico de prueba\u201d virtual para corregir tus preguntas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Comprender la influencia social en las respuestas<\/h3>\n\n\n\n<p>Las personas no siempre responden encuestas bas\u00e1ndose \u00fanicamente en sus opiniones personales. A menudo est\u00e1n influenciadas por:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Amigos<\/li>\n\n\n\n<li>Compa\u00f1eros de trabajo o<br>Comunidades en l\u00ednea<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Con los modelos basados en agentes, puedes simular c\u00f3mo los encuestados podr\u00edan cambiar sus respuestas despu\u00e9s de hablar con otros o de estar expuestos a cierta informaci\u00f3n, d\u00e1ndote una visi\u00f3n m\u00e1s clara de la influencia social en los datos de la encuesta.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Predecir patrones de respuesta en diferentes escenarios<\/h3>\n\n\n\n<p>Uno de los mayores retos en la investigaci\u00f3n de encuestas es saber c\u00f3mo responder\u00e1 la gente en distintas situaciones. Los modelos basados en agentes lo facilitan al permitirte simular varios escenarios de la vida real antes de lanzar tu encuesta.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, puedes probar qu\u00e9 sucede si ofreces una recompensa por completar la encuesta: \u00bfconducir\u00e1 a m\u00e1s respuestas o solo a respuestas apresuradas? O quiz\u00e1 quieras ver si compartir la encuesta en redes sociales atraer\u00e1 a un tipo espec\u00edfico de encuestado y c\u00f3mo eso podr\u00eda afectar tus resultados. Incluso puedes explorar c\u00f3mo el momento de la encuesta, como realizarla durante un feriado o despu\u00e9s del lanzamiento de un producto, podr\u00eda influir en las respuestas.<\/p>\n\n\n\n<p>Al ejecutar estas simulaciones de \u201cqu\u00e9 pasar\u00eda si\u201d, obtienes una imagen m\u00e1s clara de c\u00f3mo distintos factores pueden impactar tus resultados. Esto te ayuda a tomar mejores decisiones sobre el dise\u00f1o de la encuesta, el momento, la segmentaci\u00f3n de la audiencia y la estrategia general antes de invertir tiempo y recursos en la encuesta real.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Probar diferentes dise\u00f1os de encuesta<\/h3>\n\n\n\n<p>La forma en que se dise\u00f1a una encuesta puede impactar significativamente en c\u00f3mo responden las personas. Con los modelos basados en agentes, pueden simular diferentes dise\u00f1os de encuesta antes de publicarla y ver c\u00f3mo reaccionan los encuestados virtuales a cada versi\u00f3n. Esto te ayuda a identificar dise\u00f1os que fomentan respuestas honestas y a evitar formatos que puedan confundir o sesgar a los participantes.<\/p>\n\n\n\n<p>Algunos elementos de dise\u00f1o que puedes probar incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Orden de las preguntas: \u00bfempezar con preguntas personales afecta la honestidad?<br><\/li>\n\n\n\n<li>Elecci\u00f3n de palabras: \u00bfc\u00f3mo impactan peque\u00f1as variaciones de redacci\u00f3n en las respuestas?<br><\/li>\n\n\n\n<li>Opciones de respuesta: \u00bfreaccionan distinto ante escalas vs. respuestas s\u00ed\/no?<br><\/li>\n\n\n\n<li>Duraci\u00f3n de la encuesta: \u00bfc\u00f3mo afecta la longitud a las tasas de finalizaci\u00f3n y a la calidad de las respuestas?<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Al probar estos factores de dise\u00f1o mediante simulaci\u00f3n, puedes perfeccionar tu encuesta para maximizar la claridad, el compromiso y la precisi\u00f3n de los datos, logrando mejores resultados con encuestados reales.<\/p>\n\n\n\n<p>Quiz\u00e1 te interese conocer m\u00e1s sobre la <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/simulacion-de-datos\/\">simulaci\u00f3n de datos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Reducir el sesgo de la encuesta y mejorar la calidad de los datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Al simular distintos tipos de encuestados e interacciones, los modelos basados en agentes ayudan a identificar d\u00f3nde podr\u00edan ocurrir sesgos en tu encuesta. Esto te da la oportunidad de ajustar tus preguntas o m\u00e9todos de muestreo antes de recolectar datos reales, lo que conduce a respuestas de mayor calidad.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo usar los modelos basados en agentes para hacer encuestas m\u00e1s inteligentes con QuestionPro<\/h2>\n\n\n\n<p>Hacer preguntas es f\u00e1cil, pero comprender c\u00f3mo piensan, act\u00faan e influyen entre s\u00ed las personas es el verdadero reto en la investigaci\u00f3n. A veces, una encuesta simple no es suficiente para capturar eso.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed es donde el modelo basado en agentes (ABM) marca la diferencia. Cuando lo combinas con una herramienta poderosa como <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/es\/\">QuestionPro<\/a>, puedes hacer m\u00e1s que solo recopilar respuestas. Puedes explorar c\u00f3mo se comporta la gente, probar diferentes escenarios y perfeccionar tus encuestas para obtener mejores insights.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Empieza por recopilar datos reales con QuestionPro<\/h3>\n\n\n\n<p>Antes de crear cualquier simulaci\u00f3n, necesitas datos reales para entender a tu audiencia. Aqu\u00ed es donde QuestionPro ayuda. Te permite recopilar retroalimentaci\u00f3n valiosa mediante encuestas, sondeos o cuestionarios.<\/p>\n\n\n\n<p>Con QuestionPro, puedes reunir detalles como:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Preferencias de los clientes<\/li>\n\n\n\n<li>Comportamiento de compra<\/li>\n\n\n\n<li>Opiniones sobre productos o servicios<\/li>\n\n\n\n<li>Datos demogr\u00e1ficos (como edad, ubicaci\u00f3n, intereses)<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Estos datos del mundo real te brindan una base s\u00f3lida para crear agentes virtuales realistas en tu modelo basado en agentes. En lugar de adivinar c\u00f3mo podr\u00eda actuar la gente, basas tu simulaci\u00f3n en insights reales.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuanto mejores sean tus datos de QuestionPro, m\u00e1s precisa y \u00fatil ser\u00e1 tu simulaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Crea agentes virtuales basados en tu audiencia<\/h3>\n\n\n\n<p>Usa los datos que has recopilado para dise\u00f1ar agentes virtuales. Estos agentes representan distintos tipos de personas que encontrar\u00edas en tu audiencia real, como clientes leales, nuevos compradores o usuarios ocasionales. Cada agente tiene rasgos \u00fanicos que reflejan a los encuestados reales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Establece reglas de comportamiento simples para los agentes<\/h3>\n\n\n\n<p>Ahora, asigna a tus agentes reglas de comportamiento que controlen c\u00f3mo act\u00faan. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Algunos agentes pueden mantener siempre su opini\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Otros podr\u00edan cambiar de opini\u00f3n si ven que muchas personas piensan distinto.<\/li>\n\n\n\n<li>Algunos pueden verse influidos por tendencias u opiniones del grupo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Estas reglas simples ayudan a simular el comportamiento humano real.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Prueba diferentes escenarios ejecutando simulaciones<\/h3>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s de configurar tus agentes virtuales con reglas de comportamiento, puedes usar simulaciones para probar c\u00f3mo podr\u00eda responder la gente a tu encuesta bajo diferentes condiciones. En lugar de enviar la encuesta real y esperar resultados, creas situaciones hipot\u00e9ticas en un entorno virtual.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 pasa si cambias la redacci\u00f3n de una pregunta? \u00bfInfluir\u00e1 en las respuestas?<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfResponder\u00e1 la gente de manera diferente si vio cierta informaci\u00f3n antes de tomar la encuesta?<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Al ejecutar estas simulaciones, puedes explorar c\u00f3mo distintos grupos podr\u00edan comportarse cuando reciben tu encuesta. Te ayuda a detectar posibles problemas, predecir tendencias y entender c\u00f3mo diversos factores pueden influir en los resultados.<\/p>\n\n\n\n<p>De este modo, puedes ajustar tus preguntas, el momento o incluso el p\u00fablico objetivo antes de enviar la encuesta real, haciendo que tu investigaci\u00f3n sea m\u00e1s inteligente y efectiva.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Analiza los resultados y perfecciona tus encuestas<\/h3>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s de ejecutar tu simulaci\u00f3n, es importante observar de cerca los resultados. No se trata solo de ver qui\u00e9n respondi\u00f3 qu\u00e9; se trata de entender los patrones m\u00e1s profundos detr\u00e1s de las respuestas.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfCiertos agentes cambiaron de opini\u00f3n durante la simulaci\u00f3n? \u00bfAlgunos se vieron m\u00e1s influidos por otros? \u00bfLa redacci\u00f3n de una pregunta marc\u00f3 una diferencia notable en c\u00f3mo respondieron los agentes? Este tipo de insights surge de analizar cuidadosamente los resultados de la simulaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Al estudiar estos resultados, puedes detectar problemas potenciales antes de lanzar tu encuesta real. Tal vez notes que una pregunta confunde a los encuestados, o que ciertos grupos reaccionan de forma distinta seg\u00fan c\u00f3mo se presenta la encuesta. Esto te da la oportunidad de hacer ajustes, como reescribir preguntas, cambiar el orden o aclarar instrucciones, para obtener respuestas m\u00e1s precisas y significativas de tu audiencia real.<\/p>\n\n\n\n<p>Analizar los resultados de tu modelo basado en agentes te ayuda a perfeccionar la encuesta para un mejor desempe\u00f1o. Es una forma inteligente de prepararte, asegurando que tus preguntas sean acertadas y que tu investigaci\u00f3n capture los insights que necesitas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Los modelos basados en agentes est\u00e1n redefiniendo c\u00f3mo los investigadores realizan encuestas. En lugar de depender de formatos simples de pregunta y respuesta, permiten simular comportamientos de la vida real, mostrando c\u00f3mo piensan, interact\u00faan y c\u00f3mo influyen las personas dentro del contexto de una encuesta. Ayuda a predecir c\u00f3mo podr\u00edan cambiar las respuestas con base en la din\u00e1mica grupal, las tendencias o las opiniones cambiantes a lo largo del tiempo.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando se combina con herramientas avanzadas como QuestionPro IA, el modelado basado en agentes se vuelve a\u00fan m\u00e1s poderoso. Puedes dise\u00f1ar encuestas m\u00e1s inteligentes, probar diferentes escenarios y analizar posibles resultados, todo antes de lanzar tu investigaci\u00f3n real. Este enfoque no solo ahorra tiempo, sino que tambi\u00e9n te ayuda a obtener insights m\u00e1s profundos y precisos.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons alignwide is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-layout-1 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/contactar.questionpro.com\/cuenta-gratis?custom1=modelos-basados-en-agentes\" style=\"border-radius:45px;background-color:#ff9100\"> Crear cuenta gratis<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/agendardemo2.questionpro.com\/?custom1=modelos-basados-en-agentes\" style=\"border-radius:45px;background-color:#1b87e6\">Agendar demostraci\u00f3n<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Preguntas frecuentes (FAQs)<\/h2>\n\n\n<!-- wp:yoast\/faq-block {\"questions\":[{\"id\":\"faq-question-1753180158296\",\"question\":[{\"type\":\"strong\",\"props\":{\"children\":[\"P1. \u00bfC\u00f3mo ayuda el modelo basado en agentes a mejorar la precisi\u00f3n de las encuestas?\"]}}],\"answer\":[{\"type\":\"strong\",\"props\":{\"children\":[\"Respuesta: \"]}},\"Los modelos basados en agentes ayudan a mejorar la precisi\u00f3n de las encuestas al simular el comportamiento humano, la influencia de los pares y los cambios de opini\u00f3n, lo que permite a los investigadores probar y perfeccionar las encuestas antes de su lanzamiento.\"],\"jsonQuestion\":\"\\u003cstrong\\u003eP1. \u00bfC\u00f3mo ayudan los modelos basados en agentes a mejorar la precisi\u00f3n de las encuestas?\\u003c\/strong\\u003e\",\"jsonAnswer\":\"\\u003cstrong\\u003eRespuesta: \\u003c\/strong\\u003eLos modelos ayudan a mejorar la precisi\u00f3n de las encuestas al simular el comportamiento humano, la influencia de los pares y los cambios de opini\u00f3n, lo que permite a los investigadores probar y perfeccionar las encuestas antes de su lanzamiento.\"},{\"id\":\"faq-question-1753180161182\",\"question\":[{\"type\":\"strong\",\"props\":{\"children\":[\"P2. \u00bfPor qu\u00e9 deber\u00edan los investigadores usar modelos basados en agentes para las encuestas?\"]}}],\"answer\":[{\"type\":\"strong\",\"props\":{\"children\":[\"Respuesta: \"]}},\"Los investigadores deber\u00edan usar los modelos basados en agentes para comprender mejor el comportamiento de los encuestados, probar el dise\u00f1o de las encuestas y evitar sesgos comunes antes de recopilar datos reales.<\/p>\n  <\/div>\n  <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1753180167673\">\n    <strong class=\"schema-faq-question\"><strong>P3. \u00bfQu\u00e9 tipos de preguntas de encuestas se benefician m\u00e1s de los modelos basados en agentes?<\/strong><\/strong>\n    <p class=\"schema-faq-answer\"><strong>Respuesta: <\/strong>Las preguntas relacionadas con opiniones, influencia social o tendencias de comportamiento son las que m\u00e1s se benefician, ya que se puede simular c\u00f3mo cambian las respuestas en diferentes contextos.<\/p>\n  <\/div>\n  <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1753180173906\">\n    <strong class=\"schema-faq-question\"><strong>P4. \u00bfPueden los modelos basados en agentes ayudar a reducir el sesgo en las encuestas?<\/strong><\/strong>\n    <p class=\"schema-faq-answer\"><strong>Respuesta:<\/strong> S\u00ed, al simular diferentes escenarios, los modelos pueden identificar posibles sesgos, permitiendo a los investigadores ajustar las preguntas y mejorar la fiabilidad de la encuesta.<\/p>\n  <\/div>\n  <div class=\"schema-faq-section\" id=\"faq-question-1753180180558\">\n    <strong class=\"schema-faq-question\"><strong>P5. \u00bfSon \u00fatiles los modelos basados en agentes para probar preguntas de encuestas antes de su lanzamiento?<\/strong><\/strong>\n    <p class=\"schema-faq-answer\"><strong>Respuesta:<\/strong> S\u00ed, permiten a los investigadores simular c\u00f3mo podr\u00edan reaccionar los encuestados a diferentes preguntas o formatos, ayudando a afinar la encuesta antes de que llegue a los participantes reales.<\/p>\n<!-- \/wp:html -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aplicar una encuesta parece simple: hacer preguntas, obtener respuestas, analizar resultados. 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