¿Puede predecir las poblaciones de médicos y abogados con ecuaciones de Lotka-Volterra?

pregunta interesante :-), y creo que una forma original de ver a la sociedad, eso podría funcionar. La ecuación indica que hay un entorno donde uno tendrá que interactuar con el otro, y donde la interacción tendrá efecto en la población de cada uno.

Veamos si podemos encontrar una relación similar entre doctores y abogados.

La alimentación del médico de la ocupación no depende del número de abogados (hipótesis 1 cumplida, con el médico como presa), sino más bien de la visión general de la sociedad sobre la necesidad médica, que podemos suponer fija para este modelo.

los abogados en la negligencia médica y lesiones personales tienen solo una fuente de alimentos, que son los médicos (en caso de que cometan un error), por lo que la segunda suposición también se cumple.

Mientras la regulación permanezca fuera de la imagen, el entorno no parece cambiar, ya que la legislación se usa a menudo en casos nuevos, la educación realmente no cambia, etc., por lo que se cumple otra suposición, o al menos para un modelo teórico se cumple.

Luego, la última suposición (en wikipedia, tengo que decir, por lo que puede no estar completa), la tasa de cambio en el número de médicos o abogados es proporcional a su tamaño. Esta es una opción de modelo, que deberá verificar con datos reales, pero por el momento no hay indicios de que esto no sea cierto.

Ahora vamos a ver si el comportamiento y los números pueden comportarse de manera similar, sin desafiar la lógica común.

Sabemos que el número de abogados dependerá de la cantidad de dinero que se pueda obtener en el campo. Eso dependerá de la cantidad de médicos, ya que podemos decir que mientras más médicos haya, mayor es la probabilidad de que un error se considere lo suficientemente importante como para otorgar dinero (ya que la probabilidad de obtener un mejor médico es mayor). Si hay muy pocos médicos, entonces, como sociedad, estaríamos agradecidos por todo lo que intenten, error o no, ya que no tenemos opción (cuántos pleitos hay en afrika). Si no hay dinero, habrá menos abogados. Entonces el modelo depredador puede funcionar.

Ahora los doctores, ¿disminuye el número de doctores cuando hay más abogados? Yo diría que podría ser el caso. Cuando hay muchos abogados, más errores resultarán en una demanda con pago monetario. Como la persona promedio, y presumiblemente también en los médicos, es reacia al riesgo, podría llegar el momento en que algunas personas digan que no vale la pena convertirse en médico, sabiendo que le costará mucho dinero. Al mismo tiempo, los doctores estarán sin trabajo porque están muy maltratados. Cuando hay pocos juicios, porque no hay abogados, más personas querrán ayudar a otros y volver a ser médico.

Así que sí, creo que podría intentar usar este modelo para modelar la relación entre los dos, aunque creo que será difícil encontrar los datos para estimar los parámetros y para verificar si el modelo es una formulación correcta de la relación.

¡Buena suerte!

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Veo que has editado tu pregunta.

Para responder a su primera pregunta adicional, ¿qué deberíamos modelar? No puedo darle una respuesta directa. No solo comienzas a modelar, tienes una pregunta que deseas responder. La pregunta determina qué enfoque funcionaría mejor.

Por ejemplo, con la pregunta: “¿cuáles son las consecuencias financieras de la existencia de abogados de negligencia profesional?”, Probablemente intentaría modelar las corrientes de dinero, mientras que con la pregunta: “¿cómo afecta la existencia de los abogados de negligencia médica a la educación y las opciones laborales? médicos, probablemente elegiría un modelo relacionado con la cantidad de médicos.

Su pregunta sobre qué abogados incluir depende de la misma idea, cuál es el problema subyacente que está tratando de resolver. En un caso, una selección podría ser apropiada, mientras que en otros casos podría hacer otra selección.

Una nota en el enlace a la información que encontraste: recuerda que no tienes idea de dónde está esto en el desarrollo a largo plazo. Es posible que el aumento sea temporal o que solo disminuya desde aquí. Supongo que se sabe poco sobre la relación, por lo que simplemente elegir un modelo y dejar que se pierda en los datos te da una respuesta, pero también sabes que probablemente sea incorrecta, si no tienes la argumentación de por qué esto podría ser cierto, o cuáles son todas las variables que tienen impacto, no tienes un caso.