El escenario en pantalla se corre 100 veces, cambiando solo la semilla aleatoria (1 a 100), para distinguir un resultado sistemático de la suerte de una corrida. Son las mismas simulaciones que usa el análisis contrafactual.
Presentación de Hernán Borrero
Un experimento de simulación basado en agentes sobre la política antidrogas en el campo colombiano.
¿Qué combinación de políticas del Estado (erradicación forzosa y subsidios a la sustitución), con qué intensidad y por cuánto tiempo, reduce el área de coca de una comunidad de forma duradera?
Una vereda de 900 familias campesinas, cada una con su finca, rodeada de selva sin dueño. Al comenzar, cerca del 90% siembra coca. Cada simulación dura 60 años: 10 de calentamiento, luego la intervención del Estado y, si termina, lo que ocurre después de que se retira.
Diseñar la intervención (probabilidad de erradicación, subsidio, cobertura, duración y sanción) y observar en el mapa y en los gráficos cómo responden las familias y el grupo armado. Para saber si un resultado es sistemático o fruto del azar, pulse «Correr 100 simulaciones»: la página muestra el mismo escenario con 100 semillas distintas y reporta sus resultados con intervalos de confianza.
Es un piloto con parámetros ilustrativos, no calibrados con datos. Sirve para estudiar mecanismos, umbrales y dependencia de la trayectoria, no para predecir hectáreas. Las ecuaciones y los parámetros completos están en El modelo.
¿Qué combinación de políticas, con qué intensidad y por cuánto tiempo, reduce la coca de forma duradera?
© 2026 Hernán Borrero · Derechos reservados
Probabilidad anual de que el Estado descubra y arranque cada parcela de coca. Si la coca está sembrada en la selva, la probabilidad es la mitad, porque es más difícil de encontrar.
Las familias inscritas se comprometen a no sembrar coca en su finca. Si el Estado les encuentra coca allí, reciben esta sanción. La coca que siembren en la selva no se considera incumplimiento.
Características de la vereda; no son políticas del Estado.
Mientras dura la intervención, cada año la comunidad descubre con esta probabilidad a la familia inscrita que tiene coca en su finca, y la familia recibe la sanción.
Apagar un mecanismo muestra qué resultado depende de él.
El escenario se repite 100 veces, cada una con una suerte distinta. Si el resultado se mantiene en la gran mayoría, es sistemático y no producto del azar.
En la realidad nunca se observa qué habría pasado en la misma vereda sin la política; en la simulación, sí. Con la misma semilla aleatoria se corre la misma vereda, con las mismas familias y la misma suerte, cambiando una sola cosa: con o sin intervención, con o sin cada instrumento, con o sin cada mecanismo. La diferencia entre ambas corridas es el efecto causal. Se repite con 100 semillas y cada efecto se reporta con su intervalo de confianza del 95%. El código mide y verifica cada cifra; una IA solo redacta.
Modelo basado en agentes de una vereda cocalera. Hay 900 familias, cada una con su finca, en una cuadrícula de 30 × 30, rodeada por un anillo de selva sin dueño (baldíos). Además hay un grupo armado que compra la hoja y un Estado que interviene desde afuera, con las reglas que fija el usuario. Cada familia decide cada año con la teoría económica del crimen (Becker, 1968): compara el valor esperado de cada estrategia, que incluye el riesgo de erradicación, el subsidio, la amenaza del grupo y su propio costo moral. El grupo armado también responde a incentivos: ajusta, por ensayo y error, el precio de la hoja y el nivel de coerción para aumentar sus rentas (una regla adaptativa, no una maximización exacta).
Unidad monetaria: todos los valores están expresados en relación con el valor de la cosecha anual de un cultivo lícito maduro (pL = 1 = 100%). Así, un precio de la hoja Pc = 1.8 significa que una parcela de coca rinde 180% de lo que rinde una parcela lícita madura.
Cada familia i elige una de tres estrategias: C, coca en su finca; L, cultivo lícito en su finca; o B, lícito en su finca y coca en un baldío de la selva cercana. La estrategia B solo está disponible para quienes tienen un baldío libre a tres celdas o menos. El valor esperado anual de cada estrategia es:
Aquí Ii = 1 si la familia está inscrita, ℓi es su costo moral de sembrar coca, L es lo que pierde si pierde la finca, λ = 1 si la sanción incluye perder la finca, K es la probabilidad de ser desplazada y cB es el costo anual de trabajar en la selva (distancia, transporte). En la estrategia B, la coca está en la selva y no en la finca, así que la familia conserva el subsidio aunque se la erradiquen: es el riesgo moral que la condicionalidad no puede ver.
El cultivo lícito tarda M años en madurar; mientras tanto rinde solo una fracción m. Por eso la familia valora el lícito según su rendimiento promedio esperado durante su horizonte de H años, donde ri son los años que le faltan para madurar:
La probabilidad de que una familia inscrita con coca en su finca sea detectada combina la erradicación con la vigilancia comunitaria del acuerdo δc:
Regla de elección. Con probabilidad 1 − μ, la familia elige la estrategia de mayor valor neto. Cambiar de estrategia tiene un costo que se reparte en el horizonte H, y cada alternativa distinta de la actual recibe un choque aleatorio que representa los factores que el modelo no observa:
Aquí ji0 es la estrategia actual. Pasar de coca a lícito cuesta CL, y pasar de lícito a coca cuesta CC, salvo que el lícito aún no haya madurado, en cuyo caso no cuesta nada. El costo moral es heterogéneo: ℓi ~ U(0, 2ℓ).
Imitación. Con probabilidad μ, en vez de calcular, la familia copia la estrategia del vecino con mayor ingreso el año anterior, entre sus 8 vecinos, siempre que ese vecino haya ganado más que ella.
Expectativas. Las familias tienen expectativas estáticas: suponen que la erradicación, el subsidio, el precio de la hoja, la coerción y el mercado de este año se mantendrán. No anticipan el fin del programa.
El grupo compra toda la hoja que no fue erradicada al precio Pc y la valora en Vg. Desplazar a una familia le cuesta γ. Sus rentas anuales son:
Aquí Qt son las parcelas de coca cosechadas (las de las familias más las de las fincas del grupo) y Dt son las familias desplazadas en el año.
Ajuste por ensayo y error. El grupo no conoce cómo responden las familias, así que lo aprende. Cada año mueve un paso uno de sus dos instrumentos, elegido al azar: el precio, con ΔPc = ±0.1, o la coerción, con ΔK = ±0.01. Si el último cambio redujo sus rentas, invierte la dirección de ese instrumento:
El piso del precio, Pc0, es el precio regional de la hoja: si el grupo pagara menos, las familias le venderían a otro comprador.
Salida y reingreso (reglas provisionales). El grupo se retira si sus rentas caen por debajo de una fracción φ de sus rentas antes de la intervención (el promedio de los años 6 a 10, que se evalúa desde el año 11) durante tres años seguidos. Cuando se va, sus fincas quedan vacías. Si está ausente y el Estado ya no interviene, regresa con probabilidad ρ cada año y ocupa las fincas vacías. Al regresar, reinicia su ensayo y error desde cero, como en el año 1: el precio y la coerción vuelven a sus valores iniciales y no conserva la dirección de ajuste que traía al retirarse.
Masa crítica. Solo llega un comprador mayorista si suficientes familias tienen cultivos lícitos maduros (umbral θ). Si no llega, el lícito se vende con descuento:
Estado. Es exógeno: el usuario fija la erradicación e, el subsidio s, la proporción de familias inscritas, la duración D (o una intervención permanente) y la sanción λ. La intervención empieza en el año T0 = 11, después de 10 años de calentamiento sin intervención.
Los valores monetarios están en unidades de pL = 1. Origen de cada valor: palanca = lo fija el usuario; supuesto = valor ilustrativo de orden de magnitud razonable; ajustado = elegido durante la verificación para que la línea base sea estable y la coerción no se dispare.
Principio: el código identifica, la IA redacta. Una trayectoria sola no permite separar causas de coincidencias, así que la causalidad se mide con experimentos contrafactuales y la IA solo los explica.
Método: experimento computacional con resultados potenciales pareados. En la realidad nunca se observan los dos resultados potenciales de una misma unidad (con y sin tratamiento); en la simulación, sí. Con la misma semilla se corre la misma vereda dos veces, cambiando solo una cosa (números aleatorios comunes). Desde la versión 1.4, cada sorteo tiene nombre propio: si una parcela se erradica, si una familia imita a un vecino, si el grupo regresa, depende solo de la semilla, el año, la unidad y el tipo de evento. Así, los dos mundos reciben la misma suerte en cada evento aunque sus historias ya se hayan separado, y el contrafactual se observa directamente, sin los supuestos de los estudios observacionales, como las tendencias paralelas del dif-en-dif. La validez causal es interna al modelo: depende de sus reglas y de sus parámetros.
Qué se mide. En cuanto se fijan las palancas, el escenario se repite en segundo plano con las semillas 1 a 100 en varios mundos simulados que difieren en una sola cosa. El resultado Y es la coca total (parcelas con coca en fincas y selva por cada 100 fincas), medida al terminar la intervención y en el año 60.
1. Efecto de la intervención: la reducción de la coca frente a no intervenir (erradicación y subsidio en 0%), pareada por semilla:
Comparar el efecto al terminar la intervención con el del año 60 dice si el efecto se mantuvo, se debilitó, se desvaneció o se amplificó.
2. Instrumentos: un diseño factorial 2×2 (erradicación sí/no × subsidio sí/no). La interacción, R(ambos) − R(solo erradicación) − R(solo subsidio), es positiva si los instrumentos son complementarios, cero si no interactúan y negativa si son sustitutos (si su intervalo incluye el cero, no se detecta interacción, lo que no prueba que no la haya); la comparación es simétrica y no presupone ningún resultado.
3. Mecanismos: para cada mecanismo, otro diseño 2×2 (intervención sí/no × mecanismo sí/no). Su aporte a la eficacia de la intervención es una diferencia en diferencias entre mundos simulados:
4. Contexto: cuando la comunidad (rechazo a la ilegalidad, vigilancia comunitaria) o un supuesto del investigador (probabilidad de regreso del grupo) difieren del valor de referencia, se repite el experimento con el valor de referencia para medir cuánto de la eficacia de la intervención depende de ese contexto. No son mecanismos que se apagan, sino niveles.
5. Efectos colaterales: la diferencia en selva talada y en familias desplazadas en el año 60, con y sin intervención, también pareada por semilla.
En los mecanismos, si el aporte es negativo, el mecanismo es un obstáculo (le restó eficacia a la intervención); si es positivo, un aliado. Todos los intervalos de confianza del 95% usan la t pareada con 99 grados de libertad; un efecto es «indistinguible del azar» si su intervalo incluye el cero. Son efectos parciales, evaluados en la configuración actual; no son aditivos, porque los mecanismos interactúan. El resultado principal es el efecto de la intervención; como se estiman muchos contrastes a la vez, los de instrumentos, mecanismos y contexto deben leerse como exploratorios.
Redacción. La IA de texto de Perchance recibe las ecuaciones del modelo, lo que pasó en las 100 veredas simuladas con el escenario (promedios y destinos: en cuántas se retiró y regresó el grupo armado, cuántas quedaron casi sin coca y cuántas con coca), calculado y redactado por el código, una serie compacta de esas veredas y los efectos ya ordenados, y escribe un párrafo breve, sin notación matemática, que dice qué pasó, qué lo causó y qué implica. Las conclusiones son sobre las 100 veredas; la vereda del mapa aparece, a lo sumo, como ejemplo. Son las mismas simulaciones que muestra el panel de robustez. Los resultados del experimento le llegan ya redactados y verificados por el código; la IA los une con fluidez sin agregar razones propias. Cada mecanismo tiene dos canales posibles, derivados de las ecuaciones: uno por el que sostiene la coca y otro por el que la reduce (la frontera, por ejemplo, sirve de escondite para la coca, pero también ayuda a alcanzar la masa crítica del lícito). El código le entrega a la IA solo el canal que coincide con el signo medido; si ese signo no tiene un canal conocido, el resultado se marca como pendiente de verificación. La evidencia completa se puede desplegar bajo el texto. Si la IA no responde, el panel muestra un resumen armado con reglas fijas a partir de la misma evidencia.
El motor es determinista dada la semilla: los mismos parámetros y la misma semilla producen exactamente la misma simulación en el mismo navegador. Entre navegadores distintos podrían aparecer diferencias mínimas de redondeo, porque algunas funciones matemáticas (logaritmo, coseno) no se calculan igual en todos. El archivo CSV (en el Panel de investigador, «Exportar resultados») incluye en sus primeras líneas la versión, la semilla y todos los parámetros usados. El panel de robustez repite el escenario en pantalla con las semillas 1 a 100 y reporta intervalos de confianza. La vereda que el mapa muestra por defecto (semilla 86) es una de las más cercanas a la trayectoria promedio de coca de 120 veredas simuladas en una rejilla de escenarios; cualquier otra semilla puede elegirse en el Panel de investigador.
Cita sugerida:
Literatura en la que se apoyan los supuestos, los mecanismos y los métodos del modelo, agrupada según lo que respalda.
Respalda la siembra de coca como decisión económica bajo castigo esperado, la violencia rural y los umbrales de masa crítica.
Respalda erradicación, resiembra, desarrollo alternativo, derechos de propiedad y la complementariedad entre instrumentos.
Respalda el riesgo moral de los programas de sustitución: sembrar o mantener coca para acceder al beneficio.
Respalda la coerción y el gobierno del grupo armado sobre la vereda, el desplazamiento forzado y la tala de la frontera.
Respalda la simulación basada en agentes, el experimento con resultados potenciales pareados y los intervalos de confianza.
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