Słowa kluczowe
symulacja
Axelrod
Schelling
ABM
metodologia
Jak cytować
Abstrakt
Artykuł stanowi podsumowanie badań prowadzonych przez autora w zakresie praktycznego wykorzystania technik symulacji komputerowych w odniesieniu do problematyki nauk społecznych, ze szczególnym uwzględnieniem politologii oraz socjologii. Głównym przedmiotem badań były wielo- agentowe modele symulacyjne (ABM - Agent-Based Models), które znalazły jak dotąd najszersze zastosowanie na gruncie nauk społecznych. Przytoczone przykłady modeli wieloagentowych (model segregacji przestrzennej Schellinga oraz model ewolucji postaw etnocentrycznych Axelroda-Hammonda) oparte zostały na autorskich implementacjach napisanych w języku Python 3.6. Wykorzystano to narzędzie, w celu bezpośredniej weryfikacji ustaleń poczynionych przez cytowanych autorów, a także dokładnego przedstawienia zastosowanej przez nich metodologii. Ujęta w pracy dyskusja obejmuje kwestie związane z prawdziwością modeli symulacyjnych, a co za tym idzie zasadnością ich użycia w celach naukowych.
Bibliografia
Axelrod R. M. (1997), The complexity of cooperation: agent-based models of competition and collaboration, Princeton.
Axelrod R. M. (2006), The evolution of cooperation, Cambridge.
Axelrod R. M., Hamilton W. D. (1981), The Evolution of Cooperation, „Science”, New Series, vol. 211, no. 4489.
Axelrod R. M, Hammond R. A. (2006), The Evolution of Ethnocentrism, „Journal of Conflict Resolution”, vol. 50, no. 6.
Bar-Yam Y. (1997), Dynamics of complex systems, Addison-Wesley.
Benenson I., Torrens P. M. (2005), Geosimulation: Automata-basedModeling of Urban Phenomena, San Francisco.
Bomba R. (2013), Narzędzia cyfrowe jako wyznacznik nowego paradygmatu badań humanistycznych, w: Zwrot cyfrowy w humanistyce, red. A. Radomski, R. Bomba, Lublin.
Chopard B. (1995), Complexity and Cellular Automata models, w: Physics of Complexity, red. S. Ciliberto, T. Dauxois, M. Droz, Singapur.
Downey A. B. (2016), Think Complexity, Needham.
Epstein J. M. (2005), Agent-Based Computational Models and Generative Social Science, w: Generative Social Science. Studies in Agent-Based Computational Modeling, red. J. M. Epstein, Princeton.
Epstein J. M., Axtell R. (1996), Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, Brookings Institution Press, The MIT Press.
Feynman R. P., Leighton R. (2007), „Pan raczy żartować, panie Feynman!”. Przypadki ciekawego człowieka, Kraków.
Gilbert N., Troitzsch K. G. (2005), Simulation for the Social Scientist, New York.
Hoekstra A., Kroc J., Sloot P. (2010), Introduction to Modeling of Complex Systems Using Cellular Automata, w: Simulating Complex Systems by Cellular Automata, red. A. Hoekstra, J. Kroc, P. Sloot, London.
Kmiecik A. (2013), Filozoficzne aspekty komputerowych badań symulacyjnych w naukach społecznych, „FiloSofija”, nr 20 (1).
Lichtenstein B. (2014), Generative Emergence: A New Discipline of Organizational, Entrepreneurial, and Social Innovation, Oxford.
Lubiszewski D. (2011), Wyłaniające się prawa fizyki, „Diametros”, no. 28 (June).
McIntosh H. V. (2010), Conway’s Life, w: Game of Life Cellular Automata, red. A. Adamatzky, London.
Miller J. H., Page S. E. (2007), Complex Adaptive Systems an introduction to computational models of social life, Princeton.
Neumann J. von (1963), John Von Neumann Collected Works, vol. V, Oxford.
Pietraś Z. J. (1997), Teoria gier jako sposób analizy procesów podejmowania decyzji politycznych, Lublin.
Salgrado M., Gilbert N. (2013), Agent Based Modelling, w: Handbook of Quantitative Methods for Educational Research, red. T. Teo, Rotterdam-Boston-Taipei.
Sawyer R. (2005), Social Emergence Societies as Complex Systems, Cambridge.
Schelling T. C. (1971), Dynamic Models of Segregation, „Journal of Mathematical Sociology”, vol. 1.
Wainwright R. (2010), Conway’s Game of Life: Early Personal Recollections, w: Game of Life Cellular Automata, red. A. Adamatzky, London.
Weisfeld M. (2014), Myślenie obiektowe w programowaniu, Gliwice.