[en] The COVID-19 coronavirus crisis has generated important changes in society, forcing the different countries to adopt a series of control measures that, even sharing some common fund, have been different in each of them, with different results and responses in their populations and individuals. The answers to questions such as: How would people act against the virus? How would the behavior of these people change depending on the measures to contain the virus? How would the spread of the virus vary, as well as its rates of affectation and characteristics depending on the human response? They are relevant when it comes to dealing with a viral expansion of these characteristics. Having this information can not only help to anticipate the behavior of the virus and alleviate it in a simpler way, but it can also help to find those measures that optimize the control of expansion and the mental health and personal satisfaction of individuals. A software agent is an entity that contains information, attributes, and exhibits behavior. Agent-based simulation is a computational technique that allows processes to be modeled as dynamic systems of agents that interact with each other. In this work, a model based on agents that will represent people in a society is implemented. Each of these agents will have a specific behavior based on certain social needs, intentions and beliefs that are decisive when it comes to compliance with regulations, such as confinement or social distance. In addition, these agents influence and are influenced by the behavior and opinion of their contact networks (family, friends, co-workers, relevant people …) so that an agent can vary its own behavior over time. The environment, therefore, allows us to model a simulation of an epidemiological spread and analyze how behavior, the acceptance or not of the norms, and the variation in the characteristics of the agents influence the spread. In order to acquire data on the agents, questionnaires developed by a specialist in psychology, which have been disseminated on the internet, will also be used. In short, the model will allow simulating and evaluating different political and social measures, which can range from the closure of borders or citizen surveillance until confinement, to try to find the best balance between the satisfaction and acceptance of the rules by citizens and their effectiveness.

[es] La crisis del coronavirus COVID-19 ha generado importantes cambios en la sociedad, obligando a los distintos países a adoptar una serie de medidas de control que, aun compartiendo algún fondo común, han sido diferentes en cada uno de ellos, con diferentes resultados y respuestas en sus poblaciones e individuos. Las respuestas a cuestiones del tipo ¿Cómo actuarían las personas frente al virus? ¿Cómo se modificaría el comportamiento de estas personas dependiendo de las medidas de contención del virus? ¿Cómo variaría la expansión del virus, así como sus tasas de afectación y características dependiendo de la respuesta humana? son relevantes a la hora de actuar frente a una expansión viral de estas características. Disponer de esta información no solo puede ayudar a prever el comportamiento del virus y paliarlo de una forma más sencilla, sino que puede ayudar a encontrar aquellas medidas que optimicen a la vez el control de la expansión y la salud mental y satisfacción personal de los individuos. Un agente software es un ente que contiene información, atributos y exhibe un comportamiento. La simulación basada en agentes es una técnica computacional que permite modelar procesos como sistemas dinámicos de agentes que interaccionan entre sí. En este trabajo, se implementa un modelo basado en agentes que representarán personas en una sociedad. Cada uno de estos agentes tendrá un comportamiento específico en función de ciertas necesidades sociales, intenciones y creencias que resultan determinantes a la hora del cumplimiento de una normativa, como puede ser el confinamiento o la distancia social. Además, estos agentes influyen en y se ven influenciados por el comportamiento y opinión de sus redes de contactos (familiares, amigos, compañeros de trabajo, gente relevante…) de modo que un agente puede variar su propio comportamiento a lo largo del tiempo. Este entorno, por tanto, nos permite modelar una simulación de una propagación epidemiológica y analizar cómo el comportamiento, la aceptación o no de las normas, y la variación de las características de los agentes influyen en la propagación. Para poder adquirir datos sobre los agentes se usarán, también, cuestionarios desarrollados por una especialista en psicología, que han sido difundidos en internet. En definitiva, el modelo permitirá simular y evaluar distintas medidas políticas y sociales, que pueden ir desde el cierre de fronteras o la vigilancia ciudadana hasta el confinamiento, para tratar de encontrar el mejor equilibrio entre la satisfacción y aceptación de las normas por parte de los ciudadanos y su eficacia.