Социальное моделирование — это область исследований, которая применяет вычислительные методы для изучения проблем в социальных науках . Изучаемые проблемы включают проблемы в вычислительном праве , психологии , [1] организационном поведении , [2] социологии , политологии, экономике , антропологии, географии, инженерии , [2] археологии и лингвистике (Takahashi, Sallach & Rouchier 2007).
Социальное моделирование направлено на преодоление разрыва между описательным подходом, используемым в социальных науках, и формальным подходом, используемым в естественных науках, путем смещения фокуса на процессы/механизмы/поведение, которые формируют социальную реальность.
В социальном моделировании компьютеры поддерживают деятельность человеческого мышления, выполняя эти механизмы. Эта область изучает моделирование обществ как сложных нелинейных систем , которые трудно изучать с помощью классических математических моделей на основе уравнений. Роберт Аксельрод рассматривает социальное моделирование как третий способ заниматься наукой, отличающийся как от дедуктивного, так и от индуктивного подхода; генерация данных, которые можно анализировать индуктивно, но исходящих из строго определенного набора правил, а не из прямого измерения реального мира. Таким образом, моделирование явления сродни его генерации — построению искусственных обществ. Эти амбициозные цели столкнулись с несколькими критическими замечаниями.
Подход социального моделирования к социальным наукам продвигается и координируется четырьмя региональными ассоциациями: Европейской ассоциацией социального моделирования (ESSA) в Европе, Азиатской ассоциацией социального моделирования (ASSA) в Азии, Американским обществом вычислительных социальных наук (CSSS) в Северной Америке и Паназиатской ассоциацией агентно-ориентированного подхода в науках о социальных системах (PAAA) в Тихоокеанском регионе Азии.
Историю агентной модели можно проследить до машины фон Неймана , теоретической машины, способной воспроизводить себя. Устройство, предложенное фон Нейманом, должно было следовать точным подробным инструкциям, чтобы создать копию самого себя. Затем концепция была улучшена другом фон Неймана Станиславом Уламом , также математиком; Улам предложил построить машину на бумаге, как набор ячеек на сетке. Идея заинтриговала фон Неймана, который нарисовал ее, создав первое из устройств, позже названных клеточным автоматом .
Еще одно усовершенствование было сделано математиком Джоном Конвеем . Он сконструировал известную Игру Жизни . В отличие от машины фон Неймана, Игра Жизни Конвея действовала по простым правилам в виртуальном мире в форме двумерной шахматной доски .
Рождение агентной модели как модели социальных систем было в первую очередь вызвано компьютерным ученым Крейгом Рейнольдсом . Он пытался смоделировать реальность живых биологических агентов, известную как искусственная жизнь , термин, придуманный Кристофером Лэнгтоном .
Джошуа М. Эпштейн и Роберт Экстелл разработали первую крупномасштабную агентную модель Sugarscape для моделирования и изучения роли социальных явлений, таких как сезонные миграции, загрязнение, половое размножение, боевые действия, передача болезней и даже культура.
Кэтлин М. Карли опубликовала работу «Вычислительная организационная наука и организационная инженерия», в которой определила переход к моделированию в организациях, основала журнал по социальному моделированию, применяемому к организациям и сложным социотехническим системам: Computational and Mathematical Organization Theory , а также стала президентом-основателем Североамериканской ассоциации вычислительных социальных и организационных систем, которая впоследствии превратилась в нынешнюю CSSSA.
Найджел Гилберт опубликовал совместно с Клаусом Г. Тройтчем первый учебник по социальному моделированию: «Моделирование для социальных ученых» (1999) и основал самый релевантный журнал по этому направлению: « Журнал искусственных обществ и социального моделирования ».
Совсем недавно Рон Сан разработал методы, позволяющие базировать агентное моделирование на моделях человеческого познания, известные как когнитивное социальное моделирование (см. (Sun 2006)).
Вот несколько примеров тем, которые были исследованы с помощью социального моделирования:
Социальное моделирование может относиться к общему классу стратегий для понимания социальной динамики с использованием компьютеров для моделирования социальных систем. Социальное моделирование позволяет более систематически рассматривать возможности результатов.
Существует четыре основных типа социального моделирования:
Социальное моделирование может подпадать под рубрику вычислительной социологии , которая является недавно разработанной отраслью социологии , использующей вычисления для анализа социальных явлений. Основная предпосылка вычислительной социологии заключается в использовании преимуществ компьютерного моделирования (Polhill & Edmonds 2007) при построении социальных теорий. Оно включает в себя понимание социальных агентов, взаимодействия между этими агентами и влияния этих взаимодействий на социальную совокупность. Хотя предмет и методологии в социальных науках отличаются от таковых в естественных науках или компьютерных науках , несколько подходов, используемых в современном социальном моделировании, возникли из таких областей, как физика и искусственный интеллект .
Моделирование на системном уровне (SLS) является старейшим уровнем социального моделирования. Моделирование на системном уровне рассматривает ситуацию в целом. Этот теоретический взгляд на социальные ситуации использует широкий спектр информации для определения того, что должно произойти с обществом и его членами, если присутствуют определенные переменные. Следовательно, при наличии определенных переменных общество и его члены должны иметь определенную реакцию на новую ситуацию. Навигация по этому теоретическому моделированию позволит исследователям разрабатывать обоснованные идеи о том, что произойдет при некоторых определенных переменных.
Например, если бы НАСА провело системное моделирование, это принесло бы пользу организации, предоставив экономически эффективный метод исследования для навигации по моделированию. Это позволяет исследователю ориентироваться в виртуальных возможностях данного моделирования и разрабатывать процедуры безопасности , а также выдавать проверенные факты о том, как будет развиваться определенная ситуация. (National Research 2006)
Моделирование на системном уровне (SLM) направлено на конкретное прогнозирование (в отличие от обобщения прогнозирования при моделировании на системном уровне) и передачу любого количества действий, поведений или других теоретических возможностей практически любого человека, объекта, конструкции и т. д. в системе с использованием большого набора математических уравнений и компьютерного программирования в форме моделей.
Модель — это представление определенной вещи, начиная от объектов и людей и заканчивая структурами и продуктами, созданными с помощью математических уравнений и разработанными с использованием компьютеров таким образом, чтобы они могли заменять вышеупомянутые вещи в исследовании. Модели могут быть как упрощенными, так и сложными, в зависимости от необходимости того или иного; однако модели должны быть проще того, что они представляют, оставаясь при этом реалистично похожими, чтобы их можно было использовать точно. Они создаются с использованием набора данных, которые переводятся на компьютерные языки, позволяющие им представлять рассматриваемую систему. Эти модели, во многом похожие на симуляции, используются, чтобы помочь нам лучше понять конкретные роли и действия различных вещей, чтобы предсказать поведение и тому подобное.
Социальное моделирование на основе агентов (ABSS) состоит из моделирования различных обществ по образцу искусственных агентов (различающихся по масштабу) и помещения их в компьютерное смоделированное общество для наблюдения за поведением агентов. Из этих данных можно узнать о реакциях искусственных агентов и перевести их в результаты неискусственных агентов и симуляций. Три основных направления в ABSS — это агентные вычисления, социальные науки и компьютерное моделирование.
Агентные вычисления — это проектирование модели и агентов, в то время как компьютерное моделирование — это часть моделирования агентов в модели и результатов. Социальная наука — это смесь наук и социальной части модели. Это место, где социальные явления разрабатываются и теоретизируются. Основная цель ABSS — предоставить модели и инструменты для агентного моделирования социальных явлений. С помощью ABSS мы можем исследовать различные результаты для явлений, где мы не сможем увидеть результат в реальной жизни. Он может предоставить нам ценную информацию об обществе и результатах социальных событий или явлений.
Агентное моделирование (ABM) — это система, в которой совокупность агентов независимо взаимодействует в сетях. Каждый отдельный агент отвечает за различные виды поведения, которые приводят к коллективному поведению. Эти виды поведения в целом помогают определить работу сети. ABM фокусируется на социальных взаимодействиях людей и на том, как люди работают вместе и общаются друг с другом, не имея единого «группового разума». По сути, это означает, что он, как правило, фокусируется на последствиях взаимодействия между людьми (агентами) в популяции. Исследователи могут лучше понять этот тип моделирования, моделируя эту динамику на меньшем, более локализованном уровне. По сути, ABM помогает лучше понять взаимодействия между людьми (агентами), которые, в свою очередь, влияют друг на друга (в ответ на эти влияния). Простые индивидуальные правила или действия могут привести к согласованному групповому поведению . Изменения в этих индивидуальных действиях могут повлиять на коллективную группу в любой данной популяции.
Агентное моделирование — это экспериментальный инструмент для теоретических исследований. Оно позволяет иметь дело с более сложным индивидуальным поведением, таким как адаптация. В целом, посредством этого типа моделирования создатель или исследователь стремится смоделировать поведение агентов и коммуникацию между ними, чтобы лучше понять, как эти индивидуальные взаимодействия влияют на всю популяцию. По сути, ABM — это способ моделирования и понимания различных глобальных моделей.
В настоящее время существует несколько исследовательских проектов, которые напрямую связаны с моделированием и агентным моделированием. Ниже приведен их краткий обзор.
Агентное моделирование наиболее полезно для обеспечения моста между микро- и макроуровнями, что является большой частью того, что изучает социология. Агентные модели наиболее подходят для изучения процессов, в которых отсутствует центральная координация, включая возникновение институтов, которые, будучи однажды созданными, навязывают порядок сверху вниз. Модели фокусируются на том, как простые и предсказуемые локальные взаимодействия генерируют знакомые, но очень подробные глобальные модели, такие как возникновение норм и участие в коллективных действиях. Майкл В. Мэйси и Роберт Уиллер исследовали недавний обзор приложений и обнаружили, что существуют две основные проблемы с агентным моделированием: самоорганизация социальной структуры и возникновение социального порядка ( Macy & Willer 2002). Ниже приведено краткое описание каждой проблемы, которую Мэйси и Уиллер считают существующей;
Эти примеры просто показывают сложность нашей среды и то, что основанные на агентах модели предназначены для изучения минимальных условий, простейшего набора предположений о поведении человека, необходимых для того, чтобы данное социальное явление возникло на более высоком уровне организации.
С момента своего создания компьютерное социальное моделирование стало объектом некоторой критики в отношении его практичности и точности. Упрощение сложного в социальном моделировании для формирования моделей, из которых мы можем лучше понять последнее, иногда рассматривается как недостаток, поскольку использование довольно простых моделей для моделирования реальной жизни с помощью компьютеров не всегда является лучшим способом предсказать поведение.
Большая часть критики, по-видимому, направлена на агентные модели и имитацию, а также на то, как они работают:
Исследователи, работающие в области социального моделирования, могут ответить, что конкурирующие теории из социальных наук намного проще, чем те, которые достигаются посредством моделирования, и поэтому страдают от вышеупомянутых недостатков гораздо сильнее. Теории в некоторых социальных науках, как правило, являются линейными моделями, которые не являются динамическими, и, как правило, выводятся из небольших лабораторных экспериментов (лабораторные тесты наиболее распространены в психологии, но редки в социологии, политологии, экономике и географии). Поведение популяций агентов в рамках этих моделей редко проверяется или проверяется с помощью эмпирического наблюдения.