Clustering in model of population segregation

 
PIIS207751800012764-9-1
DOI10.18254/S207751800012764-9
Publication type Article
Status Published
Authors
Occupation: Principal Scientific Researcher
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
Affiliation: HSE University
Address: Russian Federation, Moscow
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
Affiliation: Central Economic and Mathematic Institute, Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
Occupation: Deputy Director of the Institute for Research
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences
Address: Russian Federation, Moscow
Journal nameArtificial Societies
EditionVolume 15 Issue 4
Abstract

The article presents a simulation model of population segregation, within of which a mechanism of complex multiparticle interaction between foreign and local agents (indigenous peoples) is implemented, which affects, in particular, on the assimilation rate. The fuzzy clustering algorithm is proposed for the model of population segregation that allows forming workplaces taking into account the compact placement of agent- individuals and their multiple characteristics. The effects of population segregation under various scenario conditions having influence on the population dynamics and other important characteristics of the considered artificial society have been studied.

Keywordspopulation segregation model, agent-based modelling, cluster analysis, segregation effects, fuzzy clustering, econometric analysis
Received24.10.2020
Publication date06.12.2020
Number of characters25277
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной
1

Введение

Моделирование эффектов пространственной сегрегации населения является весьма актуальным направлением в области вычислительной социологии, направленным на изучение механизмов формирования обособленных сообществ, разделенных по принципу схожести характеристик их индивидуумов (например, по расовым, социальным, гендерным и другим признакам).
2 Наиболее важные работы в данной области представлены моделями ограниченного соседства [1, 8, 12] и толерантного порогового поведения [4, 11], в которых изучается принятие индивидуальных решений по выбору мест наиболее комфортных для проживания с точки зрения ближайшего окружения. Так, например, модель Шеллинга [12], как правило, используется для изучения поведения однородных этнических групп. В подобных моделях человек отдает предпочтение тому месту проживания, в котором его соседями будут люди той же этнической принадлежности, и в результате формируются обособленные районы (гетто). Модель Грановеттера [11] исследует поведение людей с учетом уровня пороговой толерантности, под которым понимается максимально допустимое количество индивидуумов в ближайшем окружении с отличными характеристиками (например, с иным социальным статусом), которое является приемлемым с точки зрения соседства. В работе [4] показана эквивалентность модели ограниченного соседства Шеллинга [12] и модели порогового поведения Грановеттера [11]. В работе [1] предложен подход к построению агент-ориентированных моделей ограниченного соседства и выполнен кластерный анализ для двух групп агентов со своими индивидуальными характеристиками. 
3 Отметим, что сегрегация существенно влияет на скорость адаптации и ассимиляции мигрантов [9]. Так, например, формирование языковых навыков (т. е. уровень владения местным языком) и темпы социальной интеграции существенно зависят от степени сегрегации (т. е. количества контактов между мигрантами и коренными жителями), что в свою очередь влияет на возможность получения качественного образования в стране пребывания и возможности социальной интеграции. Увеличение темпов ассимиляции мигрантов позволяет в перспективе существенно увеличить численность населения с преобладающей долей людей, идентифицирующих себя в качестве коренных жителей.
4 Для изучения популяционной динамики искусственных сообществ с существенно отличающимися паттернами поведения индивидуумов, разработана агент-ориентированная имитационная модель «кочевников и землепашцев» [2], в которой условные «землепашцы» создают продукт (ресурс) используя свои навыки, а условные «кочевники» потребляют этот ресурс, который отбирают у землепашцев и других кочевников. При определенных условиях и значениях параметров среды обитания агентов возможно доминирование «кочевников» и вырождение популяции «землепашцев». Для исследования популяционной динамики сообществ с более сложными паттернами поведения была разработана агент-ориентированная имитационная модель взаимодействия мигрантов и коренных жителей [5], в которой агенты-мигранты создают ресурсы с наименьшим уровнем отдачи, а агенты-коренные жители воспроизводят рабочие места, обеспечивающие больший вклад в уровень личного благосостояния и экономический рост в целом.

views: 167

Readers community rating: votes 0

1. Akopov A.S., Beklaryan A.L. Klasterizatsiya agentov v modeli ogranichennogo sosedstva // Iskusstvennye obschestva. 2020, T. 15, № 3 URL: https://artsoc.jes.su/s207751800011151-5-1/ DOI: 10.18254/S207751800011151-5.

2. Akopov A.S., Khachatryan N.K. Agentnoe modelirovanie: uchebno-metodicheskoe posobie. TsEhMI RAN, 2016.

3. Belousov F.A. Model' soobschestv s dvumya sposobami vosproizvodstva produkta (model' "kochevnikov" i "zemlepashtsev"). Ehkonomika i matematicheskie metody. // Ehkonomika i matematicheskie metody. 2017, T. 53, № 3.

4. Breer V.V. Modeli tolerantnogo porogovogo povedeniya (ot T. Shellinga –k M. Granovetteru) // Problemy upravleniya. 2016, № 1

5. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Beklaryan G.L., Akopov A.S., Rovenskaya E.A., Strelkovskij N.V. Agentnoe modelirovanie populyatsionnoj dinamiki dvukh vzaimodejstvuyuschikh soobschestv: migrantov i korennykh zhitelej // Ehkonomika i matematicheskie metody. 2020, T. 56, № 2

6. Akopov A.S., Beklaryan L.A., Beklaryan A.L. Cluster-Based Optimization of an Evacuation Process Using a Parallel Bi-Objective Real-Coded Genetic Algorithm // Cybernetics and Information Technologies. 2020, Vol. 20, No. 3.

7. Beklaryan A.L., Akopov A.S. Simulation of Agent-rescuer Behaviour in Emergency Based on Modified Fuzzy Clustering, in: AAMAS'16: Proceedings of the 2016 International Conference on Autonomous Agents & Multiagent Systems. Richland: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2016. pp. 1275-1276.

8. Dodson A., Elliot A.J. Schelling’s Bounded Neighbourhood Model: A systematic investigation. PhD thesis, University of York, 2014.

9. Dudley D.O., Lieberson S. Ethnic Segregation and Assimilation // American Journal of Sociology, vol. 64, no. 4, 1959

10. Duncan O., Duncan B. A methodolodical analysis of segregation indexes // American sociological review. 1955, Vol. 20

11. Granovetter M. Threshold Models of Collective Behavior // AJS. 1978, Vol. 83, No. 6.

12. Schelling T.C. Dynamic models of segregation. // The Journal of Mathematical Sociology. 1971. 1 (2): 143–186.

Система Orphus

Loading...
Up