Sociální simulace

Sociální simulacejevýzkumnáoblast, která aplikuje výpočetní metody na studium témat vespolečenských vědách. Zkoumaná témata zahrnují problémy vsociologii,politologii,ekonomii,antropologii,geografii,archeologiialingvistice.
Cílem sociální simulace je překonat mezeru mezi deskriptivním přístupem používaným ve společenských vědách a formálním přístupem používaným vpřírodních vědách, přesunem pozornosti na procesy/mechanismy/chování, které budují sociální realitu.
V sociální simulaci počítače podporují aktivity lidského usuzování prováděním těchto mechanismů. Tato oblast zkoumásimulacespolečnostíjako jsoukomplexní nelineární systémy, které je obtížné studovat klasickýmimatematickýmimodely založenými na rovnicích.Robert Axelrodpokládá sociální simulaci za třetí způsob vědecké práce, lišící se oddeduktivníhoiinduktivníhopřístupu; generující data, která mohou být analyzovánainduktivně, ale vycházející z rigorózně specifikované sadypravidelspíše než z přímého měření reálného světa. Tudíž simulacefenoménuje blízko k jeho generování – konstrukci umělýchspolečností. Tyto ambiciózní cíle narazily načetné kritiky.
Přístup sociální simulace ke společenským vědám je podporován a koordinován třemi regionálními asociacemi, proEvropu,Severní Ameriku, aPacifickou Asii.
Historiemultiagentního modelovánímůže být mapována odvon Neumannova stroje, teoretického stroje schopnéhoreprodukce. Zařízení, které navrhlvon Neumann, se řídilo přesně detailními instrukcemi, aby vytvořilokopiisebe sama. Tento koncept byl poté vylepšen von Neumannovým přítelem, také matematikemStanislawem Ulamem; Ulam navrhl stroj vytvořený na papíře jako soubor buněk v mřížce. Tato myšlenka zaujala von Neumanna, který ji sepsal a vytvořil tím první zařízení později označované jakocelulární automat.
S dalším vylepšením přišel matematikJohn Conway. Zkonstruoval dobře známýcelulární automat Game of Life. Na rozdíl od von Neumannova stroje se Conwayova Game of Life řídila jednoduchými pravidly vevirtuálním světěve formě 2-dimenzionálníšachovnice.
Zrození multiagentního modelování jako modelu pro sociální systémy zapříčinil zejménapočítačový vědecCraig Reynolds. Rozhodl se modelovat realitu živýchbiologických agentů, známých jakoumělý život, termín vytvořenýChristopherem Langtonem.
Joshua M. EpsteinaRobert Axtellvyvinuli první rozsáhlý agentní model nazvanýSugarscape, aby simulovali a zkoumali rolisociálních jevůjako jsousezónní migrace,znečištění,pohlavní rozmnožování,boj,přenos nemoci, nebo dokoncekultura.
V nedávné době vyvinulRon Sunmetody multiagentního modelování založené na lidskémpoznání, známé jakokognitivně sociální simulace.
Sociální simulace může odkazovat na všeobecnou třídustrategiípro pochopenísociální dynamikypoužívající počítače k simulaci sociálních systémů. Sociální simulace počítá s více systematickým přístupem sledování možnostívýstupů.
Existují čtyři hlavní typy sociálních simulací:
Sociální simulace může spadat do rubrikyvýpočetní sociologie, což je nedávno vyvinutá oblast sociologie, která používá výpočty pro analýzu sociálních jevů. Základní předpoklad výpočetní sociologie je využítpočítačové simulacepři konstrukcisociálních teorií. To zahrnuje pochopenísociálních agentů,interakcímezi těmito agenty, a efekt těchto interakcí na sociálníagregát. Ačkoliv se sledovaná problematika ametodologieve společenských vědách liší od těch v přírodních vědách nebo informatice, několik přístupů používaných v současných sociálních simulacích vzniklo v oblastech jako jefyzikaneboumělá inteligence.
Systémová simulace je nejstarší úrovní sociální simulace. Bere v úvahu situaci jako celek. Tento teoretický pohled na sociální situace používá široké množství informací pro určení toho, co by se mělo stát sespolečnostía jejími členy, jestliže jsou přítomny určitéproměnné. Tudíž společnost a její členové by měli mít se specifickými přítomnými proměnnými určitou schopnost reagovat na situaci. Plavba touto teoretickou simulací dovolí vědcům rozvinout učené myšlenky o tom, co se stane při nějakých specifických proměnných.
Kdyby napříkladNASAchtěla řídit systémovou simulaci pro navigaci, organizace by měla z této nákladově efektivní výzkumné metody prospěch. Tato simulace umožňuje výzkumníkovi projíždět virtuální možnosti dané simulace, vyvíjet spolehlivé procesy a produkovat průkazná fakta o tom, jak dopadne určitá situace.
Cílem systémového modelování je specificky (na rozdíl od generalizace v předpovědi u systémové simulace) předpovídat a postoupit v mezích systému jakékoliv množství akcí, chování nebo jiných teoretických možností téměř každé osoby, objektu, konstruktu a tak dále, používajíce širokou škálu matematických rovnic a počítačového programování ve formě modelů.
Model jereprezentacespecifických věcí sahajících od objektů a lidí po struktury a produkty vytvořené prostřednictvímmatematických rovnic, a je navržen za použití počítačů takovým způsobem, že je schopen zastoupit ve studii výše zmíněné věci. Modely mohou být buď zjednodušené nebokomplexní, což závisí na potřebě každého z nich; nicméně modely mají být jednodušší než to, co reprezentují, a zároveň mají zůstat realisticky podobné, aby byly používány přesně. Jsou vytvářeny za použití souborudat, která jsou překládána do výpočetních jazyků, které jim dovolují reprezentovat příslušný systém. Tyto modely jsou používány, stejně jako simulace, aby nám pomohly lépe porozumět specifickým rolím a akcím různých věcí, aby předpovídaly chování a podobně.
Multiagentní sociální simulace(MASS) sestává z modelování různých společností za pomoci umělých agentů (měnících se škálovitě) a jejich umisťování do počítačově simulované společnosti, aby bylo možné pozorovat jejich chování. Z těchto dat je možné se dozvědět o reakcích umělých agentů a přeložit je do výsledků neumělých agentů a simulací. Třemi hlavními oblastmi MAS jsou multiagentní výpočty, společenské vědy a počítačové simulace.
Multiagentní výpočet je designem modelu a agentů, zatímco počítačová simulace je částí simulace agentů v modelu a výstupů. Společenská věda je směsí věd a společenských částí modelu. To znamená, kde jsou sociální jevy vyvolávány a teoretizovány. Hlavním smyslem MAS je poskytnout modely a nástroje sociálních jevů multiagentním simulacím. S MAS můžeme zkoumat různé výstupy pro jevy, kde bychom tyto výstupy v reálném životě nemuseli být schopni pozorovat. To nám může poskytnout hodnotné informace o společnosti a výstupy společenských událostí a jevů.
Multiagentní modelování(MAM) je systém, ve kterém soubor agentů nezávisle interaguje na síti. Každý jednotlivý agent je zodpovědný za odlišné chování, které má za následek kolektivní chování. Toto chování jako celek pomáhá definovat fungování sítě. MAM se zaměřuje na lidskou sociální interakci a jak lidé spolupracují a vzájemně komunikují bez toho, aniž by existovala jedna "skupinová mysl". Toto v podstatě znamená, že MAM inklinuje k zaměření se na důsledky interakcí mezi lidmi (agenty) v populaci. Vědci jsou schopni lépe porozumět tomuto typu modelování modelováním této dynamiky na menších, lokalizovanějších úrovních. MAM v podstatě pomáhá lépe porozumět interakcím mezi lidmi (agenty), kteří pro změnu ovlivňují jeden druhého (v reakci na tyto vlivy). Jednoduchá individuální pravidla nebo akce mohou mít za následek srozumitelnéskupinové chování. Změny v těchto individuálních aktech mohou ovlivnit kolektivní skupinu v jakékoliv dané populaci.
Multiagentní modelování je experimentální nástroj pro teoretický výzkum. Umožňuje nám zabývat se komplexnějším individuálním chováním, jako je například adaptace. Celkově tímto typem modelování, tvůrce nebo vědec, má za cíl modelovat chování agentů a komunikace mezi nimi, aby lépe porozuměl tomu, jak tyto individuální interakce ovlivňují celou populaci. V podstatě je MAM cestou modelování a porozumění různých globálních vzorů.
V současnosti probíhá několik výzkumných projektů, které se přímo vztahují k modelování a multiagentním simulacím. Některé z nich jsou uvedeny dále s krátkým přehledem.
Multiagentní modelování je nejužitečnější tím, že poskytuje most mezi mikro a makro úrovněmi, což je velká část toho, co studuje sociologie. Multiagentní modely jsou nejvhodnější pro studium procesů, které postrádají centrální koordinaci, zahrnující emergenci institucí které, jednou založené, nařizují shora dolů. Modely se zaměřují na to, jak jednoduché a předvídatelné lokální interakce generují známé, ale vysoce detailní globální vzory, jako je emergencenoremavýskytkolektivní akce. Michael W. Macy a Robert Willer zkoumali nedávnou přehlídku aplikací a zjistili, že existují dva hlavní problémy s multiagentním modelováním,samoorganizacespolečenské struktury aemergencespolečenského řádu. Níže je uveden krátký popis každého problému podle domněnky Macyho a Willera;
Tyto příklady jednoduše ukazujíkomplexitunašeho prostředí a to, že multiagentní modely jsou navrženy tak, aby zkoumaly minimální podmínky, nejjednodušší sadu předpokladů o lidském chování, požadované pro daný sociální jev k emergenci v organizaci vyšší úrovně.
Již od svého vzniku je počítačová sociální simulace cílem některých kritik pokud jde o její praktičnost a přesnost. Zjednodušení sociální simulace komplexních systémů pro formování modelů, ze kterých můžeme lépe pochopit realitu, je někdy považováno za nedostatek, jelikož používání poměrně jednoduchých modelů k simulaci reálného života s počítači není vždy nejlepším způsobem predikce chování.
Nejvíce kritiky se zdá být zaměřeno na multiagentní modely a simulace, a na to, jak pracují:
Vědci pracující na sociálních simulacích by mohli oponovat, že konkurenční teorie z oblastispolečenských vědjsou o hodně jednodušší než ty, kterých bylo dosaženo prostřednictvím simulací, a proto trpí dříve zmíněným nedostatkem o hodně silněji. Teorie ve společenských vědách inklinují k lineárním modelům, které nejsou dynamické a které jsou odvozeny z malých laboratorníchexperimentů. Chování populace agentů pod těmito modely je zřídka testováno nebo ověřováno empirickým pozorováním.
V tomto článku byl použitpřekladtextu z článkuSocial simulationna anglické Wikipedii.