SOCION es una plataforma avanzada de simulación social impulsada por inteligencia artificial, diseñada para analizar, visualizar y proyectar la evolución de sociedades bajo diferentes escenarios económicos, sociales y ambientales. El proyecto está concebido para ser un entorno profesional, escalable y reproducible, adecuado para investigación, educación y análisis estratégico.
- Construir una herramienta profesional que permita experimentación rigurosa con variables sociales, económicas y medioambientales.
- Facilitar el análisis de escenarios hipotéticos mediante simulaciones precisas y análisis narrativos generados por IA.
- Proporcionar una base sólida para investigadores, consultores, educadores y profesionales que necesiten estudiar la dinámica social de manera controlada y documentada.
SOCION busca ofrecer un entorno integral que permita:
- Definir escenarios sociales con variables personalizables.
- Ejecutar simulaciones proyectando resultados a mediano y largo plazo (10 años o más).
- Analizar resultados mediante dashboards interactivos y reportes generados automáticamente.
- Comparar múltiples escenarios y mantener un histórico de simulaciones.
- Garantizar trazabilidad y reproducibilidad de los experimentos realizados.
socion/
├── backend/ # Lógica del backend y API
├── frontend/ # Interfaz de usuario y visualización
├── data/ # Datasets iniciales y de referencia
├── README.md # Documentación principal del proyecto
├── LICENSE # Licencia de uso
└── .gitignore # Archivos a ignorar por Git
Cada módulo está documentado de manera independiente mediante su propio README, garantizando claridad y profesionalidad.
- Backend: Python 3.11+, FastAPI, Pandas, Scikit-learn, OpenAI API
- Frontend: React 18+, Tailwind CSS, Plotly.js, Axios
- Base de Datos: PostgreSQL (o SQLite para MVP)
- Control de Versiones: Git + GitHub
- Testing: pytest (backend), Jest / React Testing Library (frontend)
- Despliegue: Render (backend) y Vercel (frontend), contenedores Docker opcionales
Important
La elección de estas tecnologías permite escalabilidad, mantenibilidad y reproducibilidad profesional, así como una experiencia de usuario sólida y consistente.
-
Simulación de Escenarios Sociales
- Configuración de variables como población, PIB, inversión, desempleo y emisiones.
- Proyección de resultados a mediano y largo plazo.
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Análisis Narrativo Automático
- Generación de informes claros y detallados mediante IA.
- Facilita interpretación y presentación de resultados a terceros.
-
Visualización Avanzada
- Dashboards interactivos con gráficos comparativos y mapas.
- Capacidad de superposición de múltiples escenarios para análisis comparativo.
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Gestión y Persistencia de Escenarios
- Guardado, recuperación y comparación de simulaciones.
- Mantiene historial completo para reproducibilidad.
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Extensibilidad y Modularidad
- Estructura de proyecto modular que permite añadir nuevas variables, datasets y modelos de simulación sin reestructuración.
| Fase | Objetivo | Tiempo Estimado |
|---|---|---|
| Fase 1 | Configuración de repositorio, estructura y documentación | 1 semana |
| Fase 2 | Desarrollo de backend y endpoint básico | 1–2 semanas |
| Fase 3 | Implementación de frontend inicial | 1–2 semanas |
| Fase 4 | Integración backend ↔ frontend | 1 semana |
| Fase 5 | Implementación de IA narrativa y dashboards | 2 semanas |
| Fase 6 | Persistencia de escenarios y mejoras UX/UI | 2 semanas |
| Fase 7 | Publicación de demo y documentación completa | 1 semana |
- Académico: Enseñanza de dinámicas sociales y económicas mediante simulaciones controladas.
- Consultoría y Estrategia: Análisis de impacto de políticas públicas o decisiones estratégicas.
- Investigación: Experimentación con hipótesis sociales, económicas y medioambientales.
- Educación Avanzada: Creación de entornos interactivos para estudiantes y profesionales.
- Mantener commits atómicos y descriptivos en Git.
- Documentar todos los cambios en cada módulo.
- Garantizar trazabilidad y reproducibilidad de los datos y simulaciones.
- Separación clara entre frontend, backend y datasets.
- Testeo riguroso antes de cada despliegue.
- Mantener un historial de versiones para todos los datasets y scripts.
SOCION es un proyecto open source con enfoque profesional. Las contribuciones deben seguir las siguientes normas:
- Crear un fork del repositorio.
- Trabajar en una rama feature/xxx para cada nueva funcionalidad.
- Documentar claramente los cambios realizados.
- Abrir Pull Requests con descripciones formales y detalladas.
- Mantener consistencia con la estructura, documentación y normas de commits del proyecto.
SOCION está bajo MIT License, permitiendo uso, modificación y distribución del código bajo condiciones profesionales y claras.
- Desarrollador Principal: Cristian Querol
- Email: [email protected]
- GitHub: https://github.com/tuusuario
Important
Este README refleja un enfoque profesional y riguroso para SOCION, garantizando seriedad, claridad y escalabilidad desde el inicio del proyecto.