La simulación social basada en agentes (o ABSS ) [1] [2] consiste en simulaciones sociales que se basan en modelos basados en agentes e implementadas 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 multiagente basados en computadora . En estas simulaciones, las personas o grupos de personas están representadas por agentes. MABSS es una combinación de ciencia social , simulación multiagente y simulación por computadora .
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 aprender sobre las reacciones de los agentes artificiales y traducirlas en resultados de agentes no artificiales y simulaciones. 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 la parte de la simulación de los agentes en el modelo y los resultados. La ciencia social es una mezcla de ciencias y la 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 basada en agentes de fenómenos sociales. Con ABSS, uno puede explorar diferentes resultados de fenómenos donde puede que 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 denominan agentes . En un sistema multiagente, cada agente está representado por un algoritmo individual. Véase Modelo basado en agentes .
Los agentes pueden utilizarse para simular muchos elementos activos diferentes, incluidos organismos, máquinas, personas, corporaciones y otras organizaciones, naciones, etc. Los modelos basados en agentes pueden utilizarse para simular una amplia variedad de fenómenos sociales, incluidos el transporte, los fallos del mercado, la cooperación y la escalada y propagación de conflictos. En los modelos basados en agentes se ilustra cómo los modelos basados en reglas simples pueden dar lugar a dinámicas complejas y comportamientos emergentes (Kontopoulos, 1993; Archer, 1995; Sawyer, 2001).
El primer modelo social generativo multiagente 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 objetos principales de 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 el comportamiento emergente resultante de un sistema pueda observarse fácilmente.
Estos modelos se implementan para predecir eventos y fenómenos de la vida real. Algunos ejemplos de uso podrían ser el transporte (predicción del tráfico en el futuro para encontrar lugares donde podrían producirse atascos), la predicción de las tasas de desempleo futuras, etc. El problema de los modelos creados para predecir con precisión tales eventos es que la complejidad del modelo aumenta con la cantidad de parámetros que cambian dinámicamente.
A diferencia de los 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 puede ser 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 radica en que, para poder demostrar una teoría en la simulación, tiene que representarse de forma formal y lógica. Esto conduce a una formulación más coherente de la teoría.
Un artículo académico investiga una simulación basada en agentes de la difusión de información 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 programas basados en agentes para implementar ABSS (Tobias y Hofmann 2004), como: