The use of agent-based modelling and simulation techniques in the social sciences has flourished in the recent decades.The main reason is that the object of study in these disciplines, human society present or past, is difficult to analyze through classical analytical techniques.Population dynamics and structures are inherently complex.Thus, other methodological techniques need to be found to more adequately study this field.In this context, agent-based modelling is encouraging the introduction of computer simulations to examine behavioural patterns in complex systems.Simulation provides a tool to artificially examine societies, where a big number of actors with decision capacity coexist and interact.However, formal modelling in these areas has not traditionally been used compared to other fields of science , specially in their use of formal languages during the modelling process.In this chapter we aim to revise the most relevant aspects on modelling in social sciences and to discuss the use formal languages by social scientists.

Advances on information technology in the past decades have provided new tools to assist scientists in the study of social and natural phenomena. Agent-based modeling techniques have flourished recently, encouraging the introduction of computer simulations to examine behavioral patterns in complex human and biological systems. Real-world social dynamics are very complex, containing billions of interacting individuals and an important amount of data (both spatial and social). Dealing with large-scale agent-based models is not an easy task and encounters several challenges. The design of strategies to overcome these challenges represents an opportunity for high performance parallel and distributed implementation. This chapter examines the most relevant aspects to deal with large-scale agent-based simulations in social sciences and revises the developments to confront technological issues.

The use of agent-based modelling and simulation techniques in the social sciences has flourished in the recent decades. The main reason is that the object of study in these disciplines, human society present or past, is difficult to analyse through classical analytical techniques. Population dynamics and structures are inherently complex. Thus, other methodological techniques need to be found to more adequately study this field. In this context, agent-based modelling is encouraging the introduction of computer simulations to examine behavioural patterns in complex systems. Simulation provides a tool to artificially examine societies where a big number of actors with decision capacity coexist and interact. However, formal modelling in these areas has not traditionally been used compared to other fields of science, in particular in their use of formal languages during the modelling process. In this chapter, the authors aim to revise the most relevant aspects on modelling in social sciences and to discuss the use formal languages by social scientists.

The emergence of digital Game-Based Learning (GBL) has sparked interest in assessing its efficacy. This assessment needs to consider the complex mix of narrative and interactivity typical of video games, which makes it difficult to evaluate to what extent a video game achieves its stated learning objectives. This challenge is exponentially increased when gaming sessions happen spontaneously in informal contexts, without any supervision by educators or the option to assess the players’ prior knowledge and skills. This work presents a methodology for analyzing GBL experiences based on data science and the data collection functionalities offered by current game development platforms. This strategy is applied to the analysis of a social media simulator designed to promote information literacy within the video game Julia: A Science Journey. The system collected data on 436 sessions from 112 unique players over six months. The records included information on replayability, identification of fake news, and reaction times. The results suggest that players become more adept and swifter at identifying fake news through repeated games. Success in identifying misinformation is also related to the topic, with hoaxes related to scientific content being more easily recognized than those associated with political controversies.

Las guerras carlistas marcaron las pulsiones políticas del siglo XIX en el reino de España. El desarrolló de las mismas generó un amplio patrimonio arquitectónico y arqueológico que no ha recibido atención por parte de la academia hasta tiempos muy recientes. A pesar de estos primeros avances, aún existen importantes lagunas respecto al legado material de estos conflictos. En el presente estudio se desarrolla un primer acercamiento a la materialidad de las guerras carlistas en Catalunya. Para ello realizamos una geolocalización y tipología de los elementos patrimoniales asociados a estos conflictos: fuertes, castillos reutilizados, torres, murallas y campos de batalla, entre otros. Con ello hemos obtenido un corpus de más de 186 elementos patrimoniales relacionados con estas guerras, lo que esperamos que constituya un sólido punto de partida sólido para futuras investigaciones. Finalizamos con una reflexión sobre este patrimonio y la situación de olvido/amnesia que sufre en la actualidad.