All
 
|
 
 


The structure of an agent-oriented model of the formation of social groups from a random set of individuals (part 1)
 
PIIS265838870018166-5-1
DOI10.33276/S265838870018166-5
Publication type Article
Status Published
Authors
Petr Andrukovich 
Occupation: Senior researcher
Affiliation: CEMI RAS
Address: Moscow, Nachimovsky prospect 47
Journal nameVestnik CEMI
Edition
Abstract

This article describes a model for the formation of groups of individuals from a random set of individuals who have a certain amount of knowledge about the environment and have a certain relationship to each of the phenomena (further – notion) of the world around them that they know. The rules of combining individuals from this initial set into groups of individuals and the rules for changing the attitude of individuals to notions known to them under the influence of their contacts with other individuals are described. The process of formation of groups of individuals and changes in their attitudes to the notions is cyclical, with an unlimited number of repetitions of this cycle. The model is based on the theory of agent-oriented models (AOM) and is implemented in a set of programs written in Visual Basic.

Keywordsagent-based models, social group, social activity, structure of the personality, thesaurus
Received06.01.2022
Publication date05.01.2022
Number of characters60068
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.

Table of contents

 1. Введение.
2. АТМ-модель. Общее описание.
3. Блок-схемы процедур создания начальной выборки ИИ ("CreateIndivid") и процесса реализации АТМ-модели ("AgOrMod"), и их краткое описание.
3.1. Процедура "CreateIndivid".
3.1.1. Блок 1. Определение размеров тезаурусов.
3.1.2. Блок 2. Формирование структуры личности ИИ.
3.1.3. Блок 3. Задание уровня социальной активности ИИ.
3.1.4. Блоки 4 и 5. Завершение процесса формирования исходной выборки.
3.1.5. Блоки 6 и 7. Статистические оценки и их визуализация.
3.2. Процедура "AgOrMod".
3.2.1. Блок 1. Подготовительный.
3.2.2. Блок 2 и 5. Кластер-анализ.
3.2.3. Блок 3. Создание образа группы.
3.2.4. Блок 4. Коррекция структуры личности ИИ.
3.2.5. Блоки 6 и 7. Расчет статистических характеристик и визуализация результатов.
4. Оценка уровня близости структур личности индивидов (Блок 2).
5. Определения правил формирования образа группы и коррекции структур личности исходных индивидов.
6. Создание образа группы (Блок 3).
7. Коррекция исходного индивида при его присоединении к группе (Блок 4).
8. Коррекция двух исходных индивидов при их контакте (Блок 4).
9. Коррекция социальной активности (Блок 4).
9.1. Оценка социальной активности группы индивидов после ее объединения с другой группой или вхождения в нее ИИ.
9.2. Оценка социальной активности ИИ, присоединившегося к группе.
9.3. Оценка социальной активности двух ИИ, объединившихся в группу.
10. Печать и визуализация результатов (Блоки 6 и 7 и процедура "PrincipalComponent").
11. Заключение.
1

 1. Введение.
2 В работе (Андрукович, 2018) была описана модель формирования групп индивидов из некоторой их случайной совокупности. В этой модели (далее – ТМ-модель) предполагалось, что каждый индивид может быть описан некоторым множеством его знаний и представлений об окружающем мире, элементы и проявления которого были названы "понятиями", а их совокупность – "тезаурусом" данного индивида. Полагалось также, что понятия, известные данному индивиду, являются подмножеством множества всех возможных понятий, описывающих явления окружающего нас мира, от каких-то его вкусовых пристрастий и отношения к табличке "по газонам не ходить" до его отношения к той или иной религии и тем или иным философским взглядам и т.д. Предполагалось, что эти общие понятия сами по себе никак не упорядочены, то есть не имеют каких-либо оценок на шкалах "зло – добро", "правильно – неправильно", "хорошо – плохо" и т.д.
3 В рамках ТМ-модели было предположено, что каждый индивид, в рамках той части понятий, которые входят в его тезаурус, вводит свою, индивидуальную, упорядоченность. Эта упорядоченность отношения индивида к известным ему понятиям была сведена к трем градациям: положительное, безразличное и отрицательное отношение к ним, – и названа "структурой личности" индивида. Для обобщенной оценки этой структуры были введены две производные от нее величины: доля известных данному индивиду понятий от общего их количества в множестве всех понятий, и уровень дифференциации отношения данного индивида к окружающему его миру1. Кроме того, в описание каждого индивида была введена экзогенная по отношению к объему его знаний и уровню дифференциации его мнений характеристика, определенная как уровень его социальной активности. 1. Этот показатель рассчитывался как отношение суммы числа понятий с положительным и отрицательным отношением к ним данного индивида к общему объему его знаний.
4 На основе совпадения отношений той или иной пары индивидов к тем или иным понятиям, описывающим окружающий их мир, в ТМ-модели говорилось о возможном "контакте" между этими индивидами. Этот контакт, в случае достаточно высокого уровня совпадения мнений индивидов о понятиях, входящих в их тезаурусы2, рассматривался как основа для возникновения некоторой начальной группы индивидов. Предполагалось, что продолжение процесса оценки близости для совокупности исходных индивидов (далее – ИИ) и/или получившимися на том или ином шаге этого процесса группами индивидов, приводит к возникновению различных групп индивидов, объединенных – внутри данной группы – общими интересами, взглядами на окружающий их мир и т.д. 2. Этот уровень совпадения оценивался по введенной в ТМ-модель специальной метрике.
5 В упомянутой статье было дано несколько умозрительных примеров характеристик групп, которые могли бы образоваться в процессе реализации ТМ-модели. Однако уже тогда было достаточно очевидно, что для анализа работы этой модели необходимо иметь ее компьютерную реализацию. Иными словами, ввести эту модель в парадигму АОМ – агент-ориентированных моделей (Макаров, Бахтизин, 2013; Multiagent Systems, 2013; Bonabeau, 2002) – в рамках которых и реализовать принципы, положенные в ее основу. Описание этой усовершенствованной модели, которую далее будем называть АТМ-моделью, и является целью написания данной статьи.

views: 191

Readers community rating: votes 0 

1. Андрукович П. Ф. (2018). Формирование социальных групп в парадигме АОМ // Вестник ЦЭМИ РАН. том 1, № 3. (https://cemi.jes.su/s265838870000140-7-1/) 
2. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. (1999). Матричные вычисления // М.: Мир — 548 стр.
3. Енюков И. С. (1989). Основные понятия и определения, используемые в методах классификации без обучения // Прикладная статистика: классификация и снижение размерности (под ред. С. А. Айвазяна), гл.5; М.: Финансы и статистика.
4. Енюков И. С. (1989). Иерархические классификации // Прикладная статистика: классификация и снижение размерности (под ред. С. А.Айвазяна), гл.8; М.: Финансы и статистика.
5. Жамбю М. (1988). Иерархический кластер-анализ и соответствия. // М.: Финансы и статистика. — 345 стр.
6. Кендалл М., Стьюарт А. (1973). Статистические выводы и связи, гл. 30. // М.: Наука — 899 стр.
7. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. (2013). Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели) // М.: Экономика. — 295 стр.
8. Мейжис И. А., Почебут Л. Г. (2010). Социальная психология // М.: Питер. — 665 стр.
9. Терехин А. Т. (1973). Кластерный анализ и его применения в социально-экономических исследованиях. Автореферат кандидатской диссертации. Москва: ЦЭМИ РАН.
10. Bonabeau E. (2002). Agent-based modeling: methods and techniques for simulating human systems. Proc. National Academy of Sciences 99(3): 7280-7287.
11. Multiagent Systems (2013) // Edited by Gerhard Weiss, MIT Press 2nd edition, — pp. 920.

Система Orphus

Loading...
Up