Ingeniero Civil Industrial / El auge de Internet se enmarca dentro del progreso continuo de los medios de comunicación masiva, siendo el sucesor de innovaciones anteriores como la radio y la televisión. En particular, el subfenómeno de las redes sociales virtuales ha cobrado una enorme importancia desde hace ya casi una década. Millones de personas se inscriben e interactúan a diario en sitios web como facebook y Twitter --- para citar a las más conocidas --- compartiendo emociones, opiniones, noticias, fotografías, entre otros. Ahora bien, desde la perspectiva científica, la comprensión del problema de la difusión de información en redes sociales virtuales es aún parcial, debido a lo reciente de su inicio. Por otro lado, en relación a su atractivo comercial, se ha difundido la idea que las redes sociales pueden ser una nuevo canal de ventas relevante para el futuro, incluso indispensable. Aún así, las empresas están incursionando tímidamente en ellas, no siempre con éxito. Luego, modelos explicativos acerca de la dinámica de las redes sociales pueden ser de gran ayuda, para incentivar la inversión de las empresas en estrategias efectivas de marketing en redes sociales. En ese contexto, el objetivo principal de este trabajo consiste en crear, implementar y desarrollar un modelo de difusión de información en redes sociales. Para lograr lo anterior, un modelo de interacción de usuarios en un foro web fue creado e implementado, bajo la forma de un simulador en tiempo continuo. Este simulador emula las decisiones que toman los usuarios mediante la incorporación de un modelo de decisión perceptual proveniente de las neurociencias. Datos reales de un foro web chileno, http://www.plexilandia.cl/foro, fueron empleados para la calibración requerida por el simulador, entre Noviembre de 2009 y Marzo de 2010. Luego, cinco meses de actividad fueron simulados, entre Abril y Agosto de 2010, y comparados con los datos reales. Se analizaron aspectos como la generación de contenidos, la generación de grafos y la difusión de informaci\'on. Las métricas de desempeño utilizadas fueron el error porcentual absoluto promedio (MAPE), la medida F (F-measure) y la pendiente de la estimación por mínimos cuadrados (b), respectivamente. Además del modelo principal antes mencionado, se incorporaron modelos adicionales a modo de benchmark. El modelo principal obtuvo en el óptimo un MAPE semanal promedio de 7.321%, un F-measure de 2.687% y una pendiente de 7.32x10^-7 semana^-1. A modo de trabajo futuro se sugiere perfeccionar la estructura modelada del foro y explorar variaciones adicionales en los parámetros del modelo.