Компьютерный алгоритм формирования привычки у человека

 
Код статьиS042473880014910-0-1
DOI10.31857/S042473880014910-0
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: ведущий научный сотрудник
Аффилиация:
ЦЭМИ РАН, Москва
Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург
Адрес: Москва, РФ
Название журналаЭкономика и математические методы
ВыпускТом 57 Номер 2
Страницы135-147
Аннотация

Привычки людей давно попали в поле зрения ученых, но до сих пор не выработано ни их единого понимания разными областями знаний, ни предпочтительного способа формализации их самих и процесса их возникновения. Для работы мы опирались на определение привычки как действия, исполнение которого доведено до автоматизма и провоцируется возникновением определенных условий. Эта трактовка была заложена в предлагаемый компьютерный алгоритм формирования привычки. К традиционному требованию, что привычка возникает путем многократного повторения действия, были добавлены важные условия, определяющие возможность и характер формирования привычки: 1) желательность действия; 2) эффективность выполнения действия при определенных внешних условиях; 3) его бессознательное выполнение; 4) постоянство внешних обстоятельств. Бессознательное выполнение действия также было определено через соблюдение ряда условий. Алгоритм рассчитан на модели с дискретным временем. Привычка имеет явное представление в алгоритме: в виде отдельного класса (типа данных в программировании). По возможности предпочтение отдавалось дискретным подходам вместо тех, что используют непрерывные функции. После реализации алгоритма на языке программирования были проведены количественные эксперименты на условных данных. В них алгоритм успешно сформировал привычки во всех экспериментах, не создав при этом неинтерпретируемых вариантов. Алгоритм продемонстрировал значительную гибкость и универсальность по отношению к модели, описывающей поведение. Для прикладных расчетов требуется подобрать пороговые значения определенных переменных, соответствующие объектам исследования.

Ключевые словапривычка, поведение, принятие решений, моделирование, математическое моделирование, компьютерное моделирование.
Источник финансированияРабота выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 18-010-01091).
Получено16.06.2021
Дата публикации25.06.2021
Кол-во символов32064
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 413

Оценка читателей: голосов 0

1. Истратов В.А. (2009). Агенто-ориентированная модель поведения человека: не в деньгах счастье? // Экономика и математические методы. Т. 45. № 1. C. 129–140.

2. Истратов В.А. (2018). Структурно-целевой подход к качественным оценкам // Экономика и математические методы. Т. 54. № 2. С. 104–126. DOI: 10.7868/S0424738818020085

3. Истратов В.А. (2019). Концепции привычки в экономической теории и их пригодность для алгоритмизации // Журнал Новой экономической ассоциации. № 1 (41). C. 34–66.

4. Истратов В.А. (2020a). Формализация описания привычки: обзор подходов // Экономика и математические методы. Т. 56. № 1. С. 128–146. DOI: 10.31857/S042473880005782-9

5. Истратов В.А. (2020б). О развитии компьютерного алгоритма формирования привычки // Искусственные общества. Т. 15. № 3. DOI: 10.18254/S207751800010916-6

6. Мещеряков Б.Г., Зинченко В.П. (ред.) (2009). Большой психологический словарь. М.: АСТ, Прайм-Еврознак.

7. Abel A.B. (1990). Asset prices under habit formation and catching up with the joneses. American Economic Review, 80, 2, 38–42.

8. Amouroux É., Huraux T., Sempé F., Sabouret N., Haradji Y. (2014). SMACH: Agent-based simulation investigation on human activities and household electrical consumption. In: Agents and artificial intelligence. ICAART 2013. J. Filipe, A. Fred (eds.) Communications in computer and information science. Berlin, Heidelberg: Springer, 194—210.

9. Carroll C.D., Overland J., Weil D.N. (2000). Saving and growth with habit formation. American Economic Review, 90, 3, 341—355.

10. Clark F., Sanders K., Carlson M., Blanche E., Jackson J. (2007). Synthesis of habit theory. OTJR: Occupation, Participation and Health, 27 (Supplement), 7s–23s.

11. Dezfouli A., Balleine B.W. (2012). Habits, action sequences and reinforcement learning. European Journal of Neuroscience, 35, 1036—1051.

12. Dolan R.J., Dayan P. (2013). Goals and habits in the brain. Neuron, 80, 312–325.

13. Durlauf S.N., Blume L.E. (eds.) (2008). The new Palgrave dictionary of economics. 2nd ed. Basingstoke, UK: Palgrave Macmillan.

14. Egbert M.D., Barandiaran X.E. (2014). Modeling Habits as Self-Sustaining Patterns of Sensorimotor Behavior. Frontiers in Human Neuroscience. Vol. 8. 590 p.

15. Faria J.R., León-Ledesma M.A. (2004). Habit formation, work ethics and technological progress. The Manchester School, 72, 3, 403—413.

16. Fournier M., d’Arripe-Longueville F., Rovere C., Easthope C.S., Schwabe L., El Methni J., Radel R. (2017). Effects of Circadian Cortisol on the Development of a Health Habit. Health Psychology, 36, 1059–1064.

17. Gerber A.S., Green D.P., Shachar R. (2003). Voting may be habit-forming: Evidence from a randomized field experiment. American Journal of Political Science, 47, 3,540—550.

18. Goodwin P.B. (1977). Habit and hysteresis in mode choice. Urban Studies, 14, 95–98.

19. Hiraguchi R. (2011). A two sector endogenous growth model with habit formation. Journal of Economic Dynamics & Control, 35, 430–441.

20. Han Q., Arentze T., Timmermans H., Janssens D., Wets G. (2009). A multi-agent modeling approach to simulate dynamic activity-travel patterns. In: Multi-agent systems for traffic and transportation engineering. A.L.C. Bazzan, F. Klügl (eds.). Hershey, New York: Information Science Reference, 36–56.

21. Hodgson G.M., Knudsen T. (2004). The complex evolution of a simple traffic convention: The functions and implications of habit. Journal of Economic Behavior and Organization, 54, 1, 19–47.

22. Klein M.C.A., Mogles N., Treur J., Wissen A. van (2011). A computational model of habit learning to enable ambient support for lifestyle change. In: Modern approaches in applied intelligence. IEA/AIE 2011. K.G. Mehrotra, C.K. Mohan, J.C. Oh, P.K. Varshney, M. Ali (eds). Lecture notes in computer science, 6704. Berlin, Heidelberg: Springer, 130–142.

23. Lally P., Jaarsveld C.H.M. van, Potts H.W.W., Wardle J. (2010). How are habits formed: Modelling habit formation in the real world. European Journal of Social Psychology, 40, 998–1009. DOI: 10.1002/ejsp.674

24. Linkola L., Andrews C.J., Schuetze T. (2013). An agent based model of household water use. Water, 5, 1082–1100.

25. Malvaez M., Wassum K.M. (2018). Regulation of habit formation in the dorsal striatum. Current Opinion in Behavioral Sciences, 20, 67–74.

26. Pauli W.M., Cockburn J., Pool E.R., Pérez O.D., O’Doherty J.P. (2018). Computational approaches to habits in a model-free world. Current Opinion in Behavioral Sciences, 20, 104–109.

27. Pearce D.W., Shaw R. (eds.) (1992). The MIT dictionary of modern economics. 4th ed. Cambridge, MA: MIT Press.

28. Pollak R.A. (1970). Habit Formation and Dynamic Demand Functions. Journal of Political Economy, 78, 4, Part 1, 745–763.

29. Read S.J., Brown A.D., Wang P., Miller L.C. (2018). The virtual personalities neural network model: Neurobiological underpinnings. Personality Neuroscience, 1, E 10, 1–11.

30. Roberts S.C., Lee J.D. (2012). Using agent-based modeling to predict the diffusion of safe teenage driving behavior through an Online Social Network. In: Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 5, 1, 2271—2275.

31. Stigler G., Becker G. (1977). De gustibus non est disputandum. American Economic Review, 67, 2, 76–90.

32. Wood W., Quinn J.M., Kashy D.A. (2002). Habits in everyday life: Thought, emotion, and action. Journal of Personality and Social Psychology, 83, 6, 1281–1297. DOI: 10.1037//0022-3514.83.6.1281

Система Orphus

Загрузка...
Вверх