La simulación social basada en agentes (o ABSS ) [1] [2] consiste en simulaciones sociales que se basan en modelos basados en agentes y se implementan utilizando tecnologías de agentes artificiales . La simulación social basada en agentes es una disciplina científica que se ocupa de la simulación de fenómenos sociales , utilizando modelos multiagente basados en computadora . En estas simulaciones, las personas o grupos de personas están representados por agentes. MABSS es una combinación de ciencias sociales , simulación de agentes múltiples y simulación por computadora .
ABSS modela los diferentes elementos de los sistemas sociales utilizando agentes artificiales, (variando en escala) y colocándolos en una sociedad simulada por computadora para observar los comportamientos de los agentes. A partir de estos datos es posible conocer las reacciones de los agentes artificiales y traducirlas en resultados de agentes no artificiales y simulaciones. Tres campos principales en ABSS son la computación basada en agentes, las ciencias sociales y la simulación por computadora.
La computación basada en agentes es el diseño del modelo y los agentes, mientras que la simulación por computadora es parte de la simulación de los agentes en el modelo y los resultados. La ciencia social es una mezcla de ciencias y parte social del modelo. Es donde se desarrollan y teorizan los fenómenos sociales. El objetivo principal de ABSS es proporcionar modelos y herramientas para la simulación de fenómenos sociales basada en agentes. Con ABSS, uno puede explorar diferentes resultados de fenómenos donde puede que no sea posible ver el resultado en la vida real. Puede proporcionarnos información valiosa sobre la sociedad y los resultados de eventos o fenómenos sociales.
Principios de la simulación social basada en agentes múltiples
Sistema de agentes múltiples
Un sistema multiagente es un sistema creado a partir de múltiples elementos autónomos que interactúan y reaccionan entre sí. Estos se denominan agentes. Consulte el modelo basado en agentes . En la simulación, los agentes se pueden utilizar para simular muchos elementos diferentes. Estos pueden ser sociedad, organismo, máquina, persona o cualquier otro elemento activo, que existe o no existe en el mundo real. En un sistema de múltiples agentes, un agente está representado por un programa de software o algoritmo. Este programa contiene en sí mismo todas las reglas de comportamiento de los agentes. El propósito de los modelos podría ser la simulación de fenómenos sociales como el transporte, las fallas del mercado, la cooperación y la escalada y propagación de conflictos. Agentes en concepto de ABSS En sistemas sociales basados en agentes, agentes Emergencia en contexto de simulación social En las simulaciones basadas en agentes podemos observar fenómenos, cuando el modelo basado en reglas simples resulta en dinámicas muy complejas. Este fenómeno está relacionado con la emergencia y uno de los temas recientes de las ciencias sociales es el concepto de comportamiento emergente en las ciencias sociales (Kontopoulos, 1993; Archer, 1995; Sawyer, 2001).
Historia
Sugarscape
El primer modelo social generativo de múltiples agentes ampliamente conocido fue desarrollado en 1996 por Joshua M. Epstein y Robert Axtell. [3] El propósito de este modelo fue la simulación e investigación de fenómenos sociales como la migración estacional, la contaminación ambiental, la procreación, el combate, la propagación de enfermedades y las características culturales. Su modelo se basa en el trabajo del economista Thomas Schelling, presentado en el artículo "Modelos de segregación" Thomas Schelling . Este modelo representó la primera generación de simulaciones sociales basadas en computadora. El modelo de Epstein y Axtell se implementó utilizando conceptos del "Juego de la vida" desarrollado por John Horton Conway .
Uso para ciencias sociales
Hay tres objetos principales de implementación científica de ABSS (Gilbert, Trotzsch; 2005)
Comprender los aspectos básicos de los fenómenos sociales.
Como aspectos relacionados con su difusión, dinámica o resultados. Estos modelos básicos deben basarse en reglas simples, de modo que la forma en que el comportamiento resultante emerge del sistema pueda ser fácilmente observable.
Predicción
Estos modelos se implementan para predecir eventos y fenómenos de la vida real. Ejemplos de uso podrían ser el transporte (predicción del tráfico en el futuro para encontrar lugares donde podrían ocurrir atascos), predicción de tasas de desempleo futuras, etc. El problema de los modelos hechos para predecir con precisión tales eventos es la creciente complejidad del modelo con una cantidad de parámetros que cambian dinámicamente .
Investigación, prueba y formulación de hipótesis
A diferencia de otros dos objetos principales, que tienen uso fuera de las ciencias sociales, este último se utiliza principalmente en el campo de las ciencias sociales. Las simulaciones sociales basadas en agentes se utilizan a menudo durante la investigación de nuevas hipótesis. La simulación puede resultar útil cuando no hay otra forma de observar a los agentes durante sus acciones. Por ejemplo, durante la creación de un nuevo lenguaje, que es un proceso a largo plazo. Otro beneficio de la simulación reside, de hecho, en que para poder probar la teoría en la simulación, debe estar representada en forma formal y lógica. Esto conduce a una formulación de la teoría más coherente.
Uso de conjuntos de simulación de agentes múltiples (MASS) para la resolución de problemas
sociedad y Cultura
Modelos de difusión de información en el entorno social
Un artículo académico investiga una simulación basada en agentes de la difusión de información en la red social en línea de Facebook . [4]
Organizar redes
Aparición de fenómenos sociales
Altruismo y cooperación Etnocentrismo
Comportamiento de la multitud
Modelos para desastres naturales (evacuación - incendio)
Ciencia económica
Negocio
Modelos de comportamiento del mercado
Religión
Software utilizado para implementar ABSS
Se han utilizado diferentes software basados en agentes para implementar ABSS ( Tobias & Hofmann 2004 ) como
- # k @ (HASHKAT) Simulador de redes sociales en línea (por ejemplo, Twitter, Instagram, LinkedIn), describe la dinámica en tiempo real, el paso de mensajes y el comportamiento del usuario. Disponible en Windows, OS X y Linux ( software gratuito )
- Comida
- Suite de simulación de agentes múltiples (MASS) . Fables es un componente de MASS, generando modelos Repast J
- Enjambre (simulación) ( Terna 1998 )
- Janus : Plataforma Multiagente, Organizacional y Holónica. ( Software de código abierto )
- Ascape [5] (una implementación del modelo basado en agentes Sugarscape ( Epstein & Axtell 1996 ) ) ( Auer y Norris 2001 )
- Ingenias [6] ( Pavon et al. 2008 )
- Simulador SeSAm Multiagent y entorno de modelado gráfico. ( Software libre )
- NetLogo ( software de código abierto )
- Entorno de simulación y modelado GlobalSimulate Multiparadigm. ( Software de código abierto )
- GAMA GAMA es una plataforma de simulación y modelado espacialmente explícita basada en agentes. ( Software de código abierto )
- Simulador de barrios multiagente MASON . ( Software de código abierto )
Ver también
- Vida artificial
- Realidad simulada
- Simulación social
- Revista de sociedades artificiales y simulación social
Referencias
- ^ Li, Xiaochen; Mao, Wenji; Zeng, Daniel; Wang, Fei-Yue (2008). "Modelado y simulación social basada en agentes en informática social". Apuntes de conferencias en Ciencias de la Computación . 5075/2008: 401–412. doi : 10.1007 / 978-3-540-69304-8_41 . ISBN 978-3-540-69136-5.
- ^ Davidsson, Paul (2002). "Simulación social basada en agentes: una visión de las ciencias de la computación" . Revista de Sociedades Artificiales y Simulación Social . 5 (1).
- ^ EPSTEIN JM y Axtell RL (1996)
- ^ Nasrinpour, Hamid Reza; Friesen, Marcia R .; McLeod, Bob (22 de noviembre de 2016). "Un modelo de propagación de mensajes basado en agentes en la red social electrónica de Facebook". arXiv : 1611.07454 [ cs.SI ].
- ^ Ascape
- ^ Kit de desarrollo de INGENIAS Archivado el 5 de julio de 2009 en Wayback Machine (IDK)
Estudios adicionales
- Auer, Klaus; Norris, Tim (2001). " " ArrierosAlife "un enfoque multi-agente que simula la evolución de un sistema social: modelando el surgimiento de las redes sociales con" Ascape " " . Revista de Sociedades Artificiales y Simulación Social . 4 (1).
- Epstein, Joshua ; Axtell, Robert ; Proyecto, 2050 (1996). Sociedades artificiales en crecimiento: ciencias sociales desde abajo hacia arriba . Prensa del MIT . pag. 208. ISBN 0-262-55025-3.
- Pavón, Juan; Sansores, Candelaria; Gómez-Sanz, Jorge J .; Wang, Fei-Yue (2008). "Modelado y simulación de sistemas sociales con INGENIAS" . Revista internacional de ingeniería de software orientada a agentes . 2 (2): 196–221. doi : 10.1504 / IJAOSE.2008.017315 . Archivado desde el original el 28 de enero de 2013.
- Terna, Pietro (1998). "Herramientas de simulación para científicos sociales: construcción de modelos basados en agentes con SWARM" . Revista de Sociedades Artificiales y Simulación Social . 1 (2).
- Tobias, Robert; Hofmann, Carole (2004). "Evaluación de librerías Java gratuitas para simulación basada en agentes científico-sociales" . Revista de Sociedades Artificiales y Simulación Social . 7 (1).
- EPSTEIN, Joshua M.; AXTELL, Robert. Sociedades artificiales en crecimiento: ciencias sociales de abajo hacia arriba. Prensa del MIT. 1996, ISBN 0-262-55025-3 .
- EPSTEIN, Joshua M. Ciencias sociales generativas: estudios en modelado computacional basado en agentes. Prensa de la Universidad de Princeton. 2006
- GILBERT, N. y Troitzsch, KG (1999). Simulación para el científico social, Open University Press.
enlaces externos
- JASSS - La revista de sociedades artificiales y simulación social
- ESSA - Asociación europea de simulación social
- La Sociedad para el Estudio de la Inteligencia Artificial y la Simulación del Comportamiento
- Dynamics Lab University College Dublín Irlanda