Modelare socială

Modelarea socială  este un domeniu de cercetare care aplică metode computaționale pentru a studia problemele din științele sociale . Problemele cercetate includ probleme de drept computațional , psihologie [1] , comportament organizațional [2] , sociologie , științe politice , economie , antropologie , geografie , inginerie , arheologie și lingvistică .

Modelarea socială urmărește să reducă decalajul dintre metoda descriptivă folosită în științele sociale și metoda formală utilizată în științele naturii prin deplasarea atenției asupra proceselor/mecanismelor/comportamentelor care construiesc realitatea socială. În simularea socială, computerele sprijină activitatea gândirii umane folosind aceste mecanisme. Acest domeniu explorează modelarea societăților ca sisteme complexe neliniare care sunt dificil de studiat cu modele matematice clasice bazate pe ecuații. Robert Axelrod vede modelarea socială ca o metodă de cercetare separată, distinctă atât de metodele deductive cât și de cele inductive . Este generarea de date care poate fi analizată inductiv, dar care provine dintr-un set bine definit de reguli, mai degrabă decât măsurători directe. Astfel, modelarea socială este ca și crearea unor societăți artificiale. Abordarea de modelare socială a științelor sociale este promovată și coordonată de asociații precum ESSA .

Istorie și dezvoltare

Istoria modelării bazate pe agenți se întoarce la mașina teoretică a lui von Neumann capabilă să se reproducă singură . Dispozitivul propus de von Neumann ar urma exact instrucțiunile detaliate pentru a face o copie a lui însuși. Acest concept a fost îmbunătățit în continuare de matematicianul Stanisław Ulam . Ulam a propus să construiască mașina pe hârtie, ca un set de celule pe o grilă. Această idee l-a intrigat pe von Neumann și a creat primul dintre dispozitivele numite mai târziu automate celulare . O altă îmbunătățire a fost făcută de matematicianul John Conway . El a conceput celebrul joc „Life” . Spre deosebire de mașina lui von Neumann, jocul lui Conway a funcționat după reguli simple într-o lume virtuală în limitele unei table de șah .

Nașterea modelului bazat pe agenți ca model pentru sistemele sociale a fost condusă în primul rând de informaticianul Craig Reynolds . El a încercat să modeleze realitatea agenților biologici vii, a vieții artificiale  , termen inventat de Christopher Langton . Joshua Epstein și Robert Axtell au dezvoltat primul model de agent la scară mare, Sugarscape , pentru a modela și explora rolul fenomenelor sociale precum migrația sezonieră , poluarea , reproducerea sexuală , războiul , contagiune . Kathleen Carley , președinte fondator al Asociației Nord-Americane pentru Computational Social and Organizational Systems, a fondat o revistă pentru modelarea socială în relație cu organizațiile și sistemele sociotehnice complexe: Computational and Mathematical Organization Theory [3] .

Cercetătorii Nigel Gilbert și Klaus Troitzch au creat primul manual despre simularea socială: Simulation for the Social Scientist (1999) și au fondat un supliment la acesta: Journal of Artificial Societies and Social Simulation . Un alt cercetător, Ron Sun , a dezvoltat metode pentru a baza modelarea bazată pe agenți pe modele de cogniție umană cunoscute sub numele de modelare socială cognitivă [4] .

Subiecte de cercetare

Iată câteva exemple de subiecte care au fost explorate prin intermediul modelării sociale:

Tipuri de modelare socială

Modelarea socială se poate referi la o clasă generală de strategii pentru înțelegerea dinamicii sociale folosind computere pentru a modela sistemele sociale. Permite o luare în considerare mai sistematică a posibilelor rezultate. Există patru tipuri principale de modelare socială:

Modelarea socială poate intra sub rubrica sociologiei computaționale , care este o ramură nou dezvoltată a sociologiei care utilizează calculul pentru a analiza fenomenele sociale . Premisa de bază a sociologiei computaționale este de a profita de simulările computerizate în construirea teoriilor sociale . Include o înțelegere a agenților sociali, a interacțiunilor dintre acești agenți și a impactului acestor interacțiuni asupra totalității sociale. În timp ce materia și metodologia științelor sociale diferă de cea a științelor naturale sau informatică , unele dintre abordările utilizate în modelarea socială modernă provin din domenii precum fizica și inteligența artificială .

Modelare la nivel de sistem

Modelarea la nivel de sistem este cel mai vechi nivel de modelare socială. Modelarea la nivel de sistem privește situația în ansamblu. Această viziune teoretică a situațiilor sociale folosește o gamă largă de informații pentru a determina ce ar trebui să se întâmple unei societăți și membrilor săi în prezența anumitor variabile, cum ar trebui să reacționeze la o situație nouă. Navigarea prin această modelare teoretică va permite cercetătorilor să dezvolte idei valide despre ceea ce se va întâmpla pentru unele variabile specifice. De exemplu, dacă NASA ar rula simulări la nivel de sistem, organizația ar fi de folos, oferind o metodă de cercetare rentabilă pentru navigarea prin simulări. Acest lucru permite cercetătorului să navigheze prin posibilitățile virtuale ale acestei simulări și să dezvolte proceduri de securitate , precum și să primească fapte verificate despre cum se va dezvolta cutare sau cutare situație [11] . Modelarea la nivel de sistem urmărește să prezică și să comunice în mod specific orice număr de acțiuni, comportamente sau capacități ale aproape oricărei persoane, obiect, construcție dintr-un sistem folosind un set mare de ecuații . Un model este o reprezentare a unui anumit lucru, de la obiecte și oameni până la structuri și produse , creată cu ajutorul ecuațiilor matematice și concepută folosind computere astfel încât să poată sta ca lucrurile menționate mai sus în studiu. Modelele pot fi fie simplificate, fie complexe, în funcție de necesitatea uneia sau a celeilalte; cu toate acestea, modelele sunt menite să fie mai simple decât ceea ce reprezintă ele, rămânând în același timp similare din punct de vedere realist, astfel încât să poată fi utilizate cu acuratețe. Sunt construite folosind un set de date traduse în limbaje de calcul care le permit să reprezinte sistemul în cauză .

Modelare socială bazată pe agenți

Simularea socială bazată pe agenți constă în simularea diferitelor societăți și plasarea agenților artificiali într -o societate simulată pe computer pentru a le observa comportamentul. Din aceste date, puteți afla despre reacțiile agenților artificiali și le puteți traduce în rezultatele agenților reali și a simulărilor. Cele trei domenii principale sunt calculul agent, științele sociale și modelarea computerizată. Aici sunt dezvoltate și teoretizate fenomenele sociale. Scopul principal al modelării sociale bazate pe agenți este de a oferi modele și instrumente pentru modelarea pe bază de agenți a fenomenelor sociale. Cu acesta, putem explora rezultate diferite pentru fenomene pe care s-ar putea să nu le putem vedea în viața reală și să obținem perspective valoroase asupra rezultatelor fenomenelor sociale.

Modelare bazată pe agenți

Modelarea bazată pe agenți este un sistem în care agenții interacționează colectiv, independent unul de celălalt. Fiecare agent individual este responsabil pentru diferite forme de comportament care duc la un comportament colectiv. Aceste comportamente ajută, în general, la determinarea performanței rețelei. Se concentrează pe interacțiunile sociale umane și pe modul în care oamenii lucrează împreună și comunică între ei fără a avea o minte de grup unificată . Acest lucru înseamnă în esență că tinde să se concentreze asupra consecințelor interacțiunilor dintre oameni (agenți) dintr-o populație . Cercetătorii pot înțelege mai bine acest tip de simulare utilizând dinamica la un nivel mai mic, mai localizat. Regulile sau acțiunile individuale simple pot duce la un comportament consistent de grup. Schimbările în aceste activități individuale pot afecta un grup dintr-o anumită populație.

Modelarea bazată pe agenți este un instrument experimental pentru cercetarea teoretică. Vă permite să faceți față unor comportamente individuale mai complexe, cum ar fi adaptarea . În general, cu acest tip de simulare, creatorul, sau cercetătorul, caută să modeleze comportamentul agenților și relația dintre aceștia pentru a înțelege mai bine modul în care aceste interacțiuni individuale afectează întreaga populație. În esență, este o modalitate de modelare și înțelegere a diferitelor modele globale.

Modelarea bazată pe agenți este cea mai utilă pentru a oferi o punte între nivelurile micro și macro, care este o parte semnificativă a studiilor sociologiei. Modelele bazate pe agenți sunt cele mai potrivite pentru studierea proceselor lipsite de coordonare centrală, inclusiv apariția unor instituții care, odată create, stabilesc ordinea de sus în jos. Modelele se concentrează asupra modului în care interacțiunile locale simple și previzibile dau naștere unor modele globale familiare, dar foarte detaliate, cum ar fi apariția normelor și participarea la acțiuni colective. Michael W. Macy și Robert Wheeler au descoperit că există două probleme principale cu modelarea bazată pe agenți a auto-organizării structurii sociale și apariția ordinii sociale [12] .

Structură emergentă: în aceste modele, agenții își schimbă locația sau comportamentul ca răspuns la influențele sociale sau presiunile de selecție. Agenții pot începe nediferențiați și apoi își pot schimba locația sau comportamentul pentru a nu deveni diferiți sau izolați. Cu toate acestea, în loc să creeze omogenitate, aceste soluții conformiste se combină pentru a crea modele globale de diferențiere culturală, stratificare și grupare în rețele locale. Alte studii inversează acest proces, începând cu o populație eterogenă și terminând cu convergență: coordonare, difuzare și prăbușirea bruscă a normelor, convențiilor , inovațiilor și standardelor tehnologice .

Ordine socială emergentă: Aceste studii arată cum adaptarea egoistă poate duce la o acțiune colectivă de succes fără altruism sau impunerea globală (de sus în jos) a controlului. O concluzie cheie a numeroaselor studii este că viabilitatea încrederii, cooperării și acțiunii colective depinde în mod critic de puterea interacțiunii.

Aceste exemple arată pur și simplu complexitatea mediului nostru și că modelele de agenți sunt concepute pentru a explora condițiile minime, cel mai simplu set de ipoteze despre comportamentul uman, necesare pentru ca un anumit fenomen social să apară la un nivel superior de organizare.

Critica

De la începuturile sale, modelarea socială computerizată a fost supusă unor critici cu privire la caracterul practic și acuratețea acesteia. Simplificarea modelării sociale pentru a forma modele complexe este uneori văzută ca un dezavantaj, deoarece utilizarea unor modele destul de simple pentru a simula viața reală cu computere nu este întotdeauna cea mai bună modalitate de a prezice comportamentul. Principalele teze ale criticilor sunt următoarele:

  1. Simulările umane bazate pe interfețe matematice prezic comportamentul uman într-un mod prea simplu, deoarece acțiunile umane sunt prea complexe și imprevizibile.
  2. Modelarea nu poate lumina cercetătorii despre modul în care oamenii interacționează sau se comportă în moduri care nu sunt programate în modelele lor. Din acest motiv, domeniul de aplicare al modelării este limitat, deoarece cercetătorii trebuie să știe deja ce vor găsi, deoarece nu pot descoperi nimic din ceea ce ei înșiși nu au introdus în model.
  3. Din cauza complexității a ceea ce este măsurat, modelarea trebuie efectuată într-o manieră imparțială; totuși, atunci când un model rulează pe un set prestabilit de instrucțiuni codate în el de către modelator, părtinirile există aproape universal.
  4. Este foarte dificil și adesea nepractic să încercăm să conectăm concluziile din lumea abstractă generate de simulare la societatea noastră complexă și toate variațiile ei.

Cu toate acestea, teoriile concurente din științele sociale sunt mult mai simple decât cele realizate prin simulare și, prin urmare, suferă mult mai mult de neajunsurile menționate mai sus. Teoriile din unele științe sociale tind să fie modele liniare mai degrabă decât cele dinamice și sunt, de obicei, derivate din mici experimente de laborator (care sunt cele mai comune în psihologie , dar rare în sociologie , științe politice , economie și geografie ). Comportamentul populațiilor de agenți în cadrul acestor modele este rareori verificat prin observații empirice .

Note

  1. Hughes, HPN; Clegg, CW; Robinson, M.A.; Crowder, R.M. (2012). „Modelare și simulare bazate pe agenți: contribuția potențială la psihologia organizațională”. Revista de psihologie ocupațională și organizațională . 85 (3): 487-502.
  2. Crowder, R.M.; Robinson, M.A.; Hughes, HPN; Sim, YW (2012). „Dezvoltarea unui cadru de modelare bazat pe agenți pentru simularea lucrului în echipă de inginerie”. Tranzacții IEEE pe sisteme, om și cibernetică - Partea A: Sisteme și oameni . 42 (6): 1425-1439.
  3. ↑ Teoria organizării computaționale și matematice  . Springer . Preluat la 29 octombrie 2020. Arhivat din original la 4 decembrie 2020.
  4. Acasă  _ _ Cambridge University Press . Preluat la 29 octombrie 2020. Arhivat din original la 28 octombrie 2020.
  5. Daniel Polani și Thomas Uthmann Felix Flentge. Modelarea apariției normelor de posesie folosind  meme . jasss.soc.surrey.ac.uk (2001-oct-31). Preluat la 29 octombrie 2020. Arhivat din original la 3 iulie 2020.
  6. Martin Neumann. Homo Socionicus: un studiu de caz al modelelor de simulare a  normelor . jasss.soc.surrey.ac.uk (31 octombrie 2008). Preluat la 29 octombrie 2020. Arhivat din original la 29 iunie 2020.
  7. José Castro Caldas și Helder Coelho. Originea instituțiilor: procese socio-economice, alegere, norme și convenții  (engleză) . jasss.soc.surrey.ac.uk (31 martie 2099). Preluat la 29 octombrie 2020. Arhivat din original la 3 iulie 2020.
  8. Dan Miodownik, Britt Cartrite, Ravi Bhavnani. Între replicare și andocare: „Agenți adaptivi, instituții politice și tradiții civice” revizuit  // Jurnalul Societăților Artificiale și Simulare Socială. - 2008. - T. 13 , nr. 3 . - S. 1 . - ISSN 1460-7425 . Arhivat din original pe 20 iulie 2020.
  9. Bettina Fley Christian Hahn. Reputația socială: un mecanism de auto-reglementare flexibilă a  sistemelor multiagent . jasss.soc.surrey.ac.uk (31 ianuarie 2007). Preluat la 29 octombrie 2020. Arhivat din original la 3 iulie 2020.
  10. JASSS Volumul 14, Numărul 4. 31-Oct-2011 . jasss.soc.surrey.ac.uk . Preluat la 29 octombrie 2020. Arhivat din original la 3 iulie 2020.
  11. Consiliul Național de Cercetare, Divizia pentru Inginerie și Științe Fizice, Consiliul pentru Științe Matematice și Aplicațiile lor, Comitetul pentru Modelare și Simulare pentru Transformarea Apărării. Modelarea, simularea și analiza apărării: întâmpinarea provocării . — National Academies Press, 22-10-2006. - 100 s. - ISBN 978-0-309-10303-9 . Arhivat pe 8 iunie 2022 la Wayback Machine
  12. M. Macy, Robert Willer. DE LA FACTORI LA ACTORI: Sociologie computațională și modelare bazată pe agenți . - 2002. - doi : 10.1146/ANNUREV.SOC.28.110601.141117 . Arhivat 16 noiembrie 2020.