Агентне соціальне моделювання, АСМ () — це наукова дисципліна, пов'язана із моделюванням соціальних явищ, що використовує комп'ютерні багатоагентні моделі. В цих моделях особи або групи осіб представляються агентами. Багатоагентне соціальне моделювання є сумішшю суспільної науки, багатоагентної моделі й цифрового моделювання; складається із соціального моделювання, що базується на агентному моделюванні, і реалізовується із використанням технології інтелектуального агента.

АСМ моделює різні елементи соціальних систем, використовуючи інтелектуальних агентів і ставлячи їх у комп'ютерну симуляцію соціуму, щоб спостерігати за поведінкою агентів. З отриманих даних можна виокремити і вивчити реакції інтелектуальних агентів і перекласти їх в результати природних агентів і моделювання природних процесів. Три основні поля АСМ є агентне обчислення, суспільні науки і комп'ютерне моделювання.

Агентне обчислення — це дизайн моделі й агентів, а комп'ютерне моделювання є частиною моделювання агентів у моделі й наслідків. Суспільні науки — це поєднання науки і соціальної частини моделі. Тут суспільні явища розвиваються й для них створюються теорії. Основною ціллю АСМ є забезпечення моделями й інструментами для агентного моделювання соціальних явищ. За допомогою АСМ можна досліджувати різні наслідки явищ, яких, можливо, ми ніколи не зможемо побачити насправді. Це забезпечує нам цінну інформацію про суспільство і наслідки суспільних подій або явищ.

Принципи багатоагентного соціального моделювання

Багатоагентна система Багатоагентна система — це система, що створюється із багатьох автономних елементів, що взаємодіють і реагують одне на одного. Їх називають агентами. В моделюванні агенти можуть бути використані для моделювання багатьох різних елементів. Це можуть бути соціуми, організми, машини, особи або будь-який інший активний елемент, що існує або й навіть не існує в реальності. В багатоагентній системі агент — це програма або алгоритм. Ця програма містить в собі всі правила агентної поведінки. Ціллю моделі може бути симуляція соціальних явищ — переміщення, провалів ринку, співпраці й ескалації, поширення конфліктів. В агентному моделюванні можемо спостерігати явище, коли модель, побудована на простих правилах, результує в дуже складній динаміці. Цей феномен пов'язаний із появою однієї із недавніх тем у суспільній науці — концепту виникнення поведінки у суспільній науці (Kontopoulos, 1993; Archer, 1995; Sawyer, 2001).

Історія

Sugarscape Перша найбільш відома багатоагентна соціальна модель була розвинена у 1996 році Джошуа Епштейном і Робертом Акстеллом.EPSTEIN J M & Axtell R L (1996) Ціллю цієї моделі була симуляція і дослідження соціальних явищ — сезонних міграцій, забруднення навколишнього середовища, народжуваності, протистояння, поширення хвороб і культурних особливостей. Їхня модель базується на роботі економіста Томаса Шеллінга, у статті «Models of Segregation» Ця модель репрезентує перше покоління комп'ютерних соціальних моделей. Модель Епштейна та Акстела була розвинена Джоном Конвеєм.

Зараз проблеми агентного моделювання досліджуються багатьма вченими, зокрема, з України, як-от у Львівському національному університеті імені Івана Франка.

Використання суспільних наук Є три основних об'єкти наукової реалізації АМС (Gilbert, Trotzsch; 2005)

Розуміння основних аспектів суспільних явищ Такими аспектами можуть бути такі, що пов'язані з дифузією, динамікою і результатами. Такі базові моделі мають базуватись на простиз правилах, тож спосіб, в результаті якого поведінка випливає із системи, спостерігається досить легко.

Передбачення Ці моделі реалізуються через передбачення подій та явищ у реальному житті. Прикладами такого використання може бути транспортування (передбачення трафіку в майбутньому, щоб знайти місця, де можуть виникати затори), передбачення майбутніх темпів безробіття і т. д. Проблемою моделі є збільшення складності моделі із числом динамічно змінюваних параметрів у випадку, коли йдеться про точне передбачення.

Дослідження, тестування і формулювання гіпотез На відміну двох основних об'єктів, що мають використання і поза суспільними науками, останній об'єкт часто використовується в основному лише в царині суспільних наук. Агентні соціальні моделі часто використовуються протягом дослідження нових гіпотез. Моделювання може бути корисним у випадку, коли немає ніяких інших способів спостерігати за агентами та їхніми діями. Наприклад, протягом створення нової мови, що є дуже довготривалим процесом. Інакшою перевагою моделювання є той факт, що  для того, щоб підтвердити теорію в симуляції, достатньо, щоб вона була представлена у формальній та логічній формі. Це призводить до більш ясного формулювання теорії.

Використання MASS для вирішення проблем

Моделі інформаційної дифузії у соціальних середовищах В академічних статтях широко досліджується агентне моделювання дифузії інформації в соціальних мережах, зокрема, у Facebook.

Програмне забезпечення для реалізації АСМ

Для реалізації процесів використовується різноманітне агентне програмне забезпечення: #k@ (HASHKAT)  Симулятор онлайн соціальної мережі (наприклад, Twitter, Instagram, LinkedIn), що описує динаміку в реальному часі, передачу повідомлень та поведінку користувача. Доступка на Windows, OS X, та Linux (Free Software) Repast Multi Agent Simulation Suite (MASS). Fables є компонентою MASS, що генерує моделі Repast J Swarm (симуляція) Ascape (реалізація агентної моделі Sugarscape ) IngeniasINGENIAS Development Kit (IDK) SeSAm Багатоагентний симулятор і середовище для графічного моделювання (вільне програмне забезпечення) NetLogo (вільне програмне забезпечення) GlobalSimulate Симуляція мультипарадигм та середовище для моделювання (відкрите програмне забезпечення) GAMA  — агентне моделювання, просторово явне, та платформа для симуляції (відкрите програмне забезпечення) MASON (Multi-Agent Simulator Of Neighborhoods) (відкрите програмне забезпечення)

Див. також Штучне життя Імітація дійсності Соціальне моделювання

Примітки

Подальше читання

EPSTEIN, Joshua M. Generative Social Science: studies in agent-based computational modeling. Princeton University Press. 2006 GILBERT, N. and Troitzsch, K. G. (1999). Simulation for the Social Scientist, Open University Press.

Посилання JASSS — The Journal of Artificial Societies and Social Simulation ESSA — The European Social Simulation Association The Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of Behaviour Dynamics Lab University College Dublin Ireland