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Método

Cada semana, un resumen de actualidad política chilena (titular, claves y los tres temas dominantes con citas de prensa) alimenta una simulación social con MiroFish, basada en OASIS. En la simulación participan los actores políticos del resumen y un panel fijo de 40 residentes sintéticos de la Región Metropolitana, construido con proporciones aproximadas de sexo, edad, zona, educación y posición política a partir de estadísticas públicas agregadas. No se usan datos de personas reales.

Durante un día simulado (24 rondas), los agentes publican, comentan y reaccionan en dos redes sociales simuladas. Luego se hace a cada miembro del panel una pregunta cerrada sobre el tema dominante, generada automáticamente y fijada antes de simular. Se repite 5 veces; se publica el promedio y el rango entre réplicas.

Limitaciones conocidas

• Los resultados cambian entre ejecuciones (muestreo aleatorio sin semilla y modelos de lenguaje).
• Los agentes son modelos de lenguaje con perfiles sintéticos; no representan una muestra de la población.
• La pregunta es generada por un modelo y puede no coincidir con cómo se preguntaría en una encuesta.
• Por una limitación de idioma de la plataforma de simulación, los perfiles y algunas publicaciones de los agentes se generan en inglés; las respuestas citadas pueden aparecer en inglés o mezcladas con español.
• El recomendador de la red tipo Twitter usa un modelo de embeddings con una capa sin entrenar (pesos aleatorios), por lo que sus recomendaciones no son reproducibles.

Cada página incluye la versión del software, el modelo y un hash del archivo de resultados para dejar constancia de lo publicado en esa fecha. Ese hash (sha256) se calcula sobre el contenido canónico de forecast.json —sus claves ordenadas (json.dumps con sort_keys=True, ensure_ascii=False)— sin incluir el propio campo sha256, de modo que cualquiera puede verificar que la página corresponde exactamente a ese archivo.