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 multiagentes basados en computadora . En estas simulaciones, personas o grupos de personas están representados por agentes. MABSS es una combinación de ciencias sociales , simulación multiagente y simulación por ordenador .
ABSS modela los diferentes elementos de los sistemas sociales utilizando agentes artificiales (que varían 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 simulaciones y agentes no artificiales. 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 tal vez 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.
Un sistema multiagente es un sistema creado a partir de múltiples elementos autónomos que interactúan entre sí. Estos se llaman agentes . En un sistema multiagente, cada agente está representado por un algoritmo individual. Consulte Modelo basado en agentes .
Los agentes se pueden utilizar para simular muchos elementos activos diferentes, incluidos organismos, máquinas, personas, corporaciones y otras organizaciones, naciones, etc. Los modelos basados en agentes se pueden utilizar para simular una amplia variedad de fenómenos sociales, incluidos el transporte, las fallas del mercado, la cooperación, la escalada y la propagación de conflictos. Los modelos basados en agentes ilustran cómo los modelos basados en reglas simples pueden dar como resultado dinámicas complejas y comportamientos emergentes (Kontopoulos, 1993; Archer, 1995; Sawyer, 2001).
El primer modelo social generativo de agentes múltiples ampliamente conocido fue desarrollado en 1996 por Joshua M. Epstein y Robert Axtell. [3] El propósito de este modelo era 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 su artículo "Modelos de segregación". Este modelo definió 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 .
Hay tres objetivos principales de la implementación científica del ABSS (Gilbert, Trotzsch; 2005)
Como aspectos que involucran su difusión, dinámica o resultados. Estos modelos básicos deberían basarse en reglas simples, de modo que la forma en que el comportamiento resultante emerge del sistema pueda ser fácilmente observable.
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 creados para predecir con precisión tales eventos es la creciente complejidad del modelo con una cantidad de parámetros que cambian dinámicamente. .
A diferencia de otros dos objetos principales, que tienen uso fuera de las ciencias sociales, el 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 podría 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 es, de hecho, que para poder probar la teoría en simulación, ésta debe representarse en forma formal y lógica. Esto conduce a una formulación más coherente de la teoría.
Un artículo académico investiga una simulación de difusión de información basada en agentes en la red social en línea Facebook . [4]
Altruismo y cooperación Etnocentrismo
Modelos para desastres naturales (evacuación – incendio)
Modelos de comportamiento del mercado
Se han utilizado diferentes software basados en agentes para implementar ABSS (Tobias & Hofmann 2004), como