Бихейвиористический подход к моделированию социального поведения агентов
Бихейвиористический подход к моделированию социального поведения агентов
Аннотация
Код статьи
S207751800000034-6-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Машкова Александра Леонидовна 
Аффилиация: Приокский государственный университет
Адрес: Российская Федерация, Орел,
Аннотация
Статья посвящена актуальному междисциплинарному исследованию на стыке психологии, социологии и компьютерного моделирования. Предлагается новый подход к когнитивному описанию поведения человека в агентных имитационных моделях социальных процессов в соответствии с концепцией Кларка Халла, основателя теории необихейвиоризма. Для формализации параметров, влияющих на решения агента, строятся субъективные оценки социальной среды и уровня накопленного недовольства. Показывается универсальность предложенных оценок для моделирования различных социально значимых решений: получения образования, трудоустройства, миграции, участия в акциях протеста. Логика принятия решения агентом воспроизводится в компьютерной модели с помощью конечного автомата, состояния которого соответствуют сочетанию внутренних и внешних импульсов в модели Халла. Разработанный инструментарий позволяет унифицировать поведение агента в моделях сложных социальных процессов как с точки принятия индивидуального решения, так и в отношении взаимодействия со средой.
Ключевые слова
моделирование социального поведения, концепция Халла, необихейвиоризм
Классификатор
Получено
30.08.2014
Дата публикации
30.11.2014
Всего подписок
3
Всего просмотров
3316
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf
1

Статья посвящена актуальному междисциплинарному исследованию на стыке психологии, социологии и компьютерного моделирования. Предлагается новый подход к когнитивному описанию поведения человека в агентных имитационных моделях социальных процессов в соответствии с концепцией Кларка Халла, основателя теории необихейвиоризма. Для формализации параметров, влияющих на решения агента, строятся субъективные оценки социальной среды и уровня накопленного недовольства. Показывается универсальность предложенных оценок для моделирования различных социально значимых решений: получения образования, трудоустройства, миграции, участия в акциях протеста. Логика принятия решения агентом воспроизводится в компьютерной модели с помощью конечного автомата, состояния которого соответствуют сочетанию внутренних и внешних импульсов в модели Халла. Разработанный инструментарий позволяет унифицировать поведение агента в моделях сложных социальных процессов как с точки принятия индивидуального решения, так и в отношении взаимодействия со средой.

2

Развитие методов исследования глобальных социальных процессов в современном мире трудно представить без активного внедрения информационных технологий как в процедуры сбора, обработки и анализа социологических данных, так и в получение на их основе прогнозов социальных явлений. Последняя задача в западной науке все чаще решается с помощью применения аппарата агентного моделирования (Epstein, Axtell, 1996; Epstein, 2011). Среди отечественных исследователей в данном направлении следует особо отметить В.Л. Макарова и А.Р. Бахтизина, предложивших оригинальный подход к агентному моделированию макроэкономических процессов (Макаров, Бахтизин, 2013; Бахтизин, 2008).

3

Несмотря на активный интерес к агентным моделям социальных процессов среди специалистов в различных отраслях знаний, на сегодняшний день отсутствует единая концепция поведения агента в социальной среде. Познавательные способности и особенности восприятия исследуются в рамках психологии и когнитивного моделирования, тогда как в рамках агентных моделей используются крайне упрощенные модели агента, включающие набор простейших характеристик в зависимости от поставленной задачи (Sun, 2006; Gilbert, 2006).

4

В данной статье предлагается концепция интеллектуального агента – участника социального процесса. Сферой применения таких агентов являются в первую очередь имитационные модели социальных явлений. Основным требованием к агенту является его способность интегрироваться с моделируемой социальной средой, иметь собственные оценки этой среды, правила поведения и принятия решений, а также возможность воздействовать на среду, изменяя ее. Для отражения психологических и когнитивных особенностей индивидов в архитектуре агента предлагается использовать концепцию бихейвиоризма, описывающую взаимодействие со средой и правила поведения в ней.

5

Бихейвиористический подход к моделированию поведения

6

Теория бихейвиоризма, изучающая процессы принятия решений и различные аспекты поведения, описывает процесс осуществления некоторой целенаправленной деятельности следующим образом. Человек имеет набор потребностей и существует в некоторой среде. Среда воздействует на человека через разнообразные импульсы. Результатом столкновения потребности с импульсом, способным удовлетворить эту потребность, является мотивация. В зависимости от частоты и интенсивности поступления импульсов этот эффект может быть подкреплен (что с физиологической точки зрения соответствует усилению рецепторно-эффекторных связей между нейронами), либо угаснуть (связи ослабляются или исчезают) (Халл, 1986). Следствием усиления связи до определенной степени является вызов реакции. Данный процесс наглядно описывается с помощью конечного автомата, представленного на рисунке 1.

7

Рисунок 1 – Общая схема поведения индивида с позиций бихейвиоризма

8

Автомат, описывающий общую схему поведения, включает набор состояний: отсутствие потребности (начальное и конечное состояние); наличие потребности; реакция. Переходы осуществляются под воздействием внешних событий, изменений в структуре рецепторно-эффекторных связей (РЭС) или комбинации этих факторов. Потребность возникает в результате первичного импульса, с точки зрения протекания нервных процессов это означает формирование РЭС (Халл, 1986). Под влиянием повторных импульсов потребность усиливается, пока не достигнет порогового значения, тогда наступает реакция и потребность удовлетворяется. В случае отсутствия повторных импульсов или принципиальной возможности удовлетворения потребность ослабляется и исчезает.

9

Данная схема может быть положена в основу архитектуры интеллектуального агента при условии формализации его потребностей и способов их удовлетворения. Для решения данной задачи строятся нечеткие оценки социальной среды агента, отражающие его субъективную удовлетворенность своим текущим состоянием.

10

Параметры социальной активности агента

11

Наряду со структурой процесса принятия решения необходимо учитывать качественные и количественные характеристики области принятия решений, то есть перспектив изменения социального состояния. Возможность индивидов влиять на среду является неотъемлемой чертой социальных процессов в реальном мире. В случае моделирования этих процессов воздействия агента на среду возможно в двух вариантах: покинуть данную среду и искать другую, более подходящую для удовлетворения его потребностей; либо целенаправленно действовать на свою среду для изменения некоторых ее параметров. При этом значимыми являются следующие оценки:

12

ОСС – оценка социальной среды агента;

13

ОИСС – оценка измененной социальной среды.

14

Оценка социальной среды является комплексным понятием, содержание которого определяется конкретной задачей моделирования (Таблица 1). В частности, в нее могут входить уровень дохода, жилищные условия, уровень развития социальной сферы, возможность получения образования и др. (Душацкий, 2001)

15

Таблица 1 – Сравнение оценок социальной среды в различных социальных процессах

Социальный процесс ОСС ОИСС Действия по изменению среды Ограничивающие факторы
миграция оценка уровня жизни в своем городе оценка уровня жизни в другом городе переезд родственные связи
трудоустройство заработная плата на рабочем месте заработная плата специалиста с аналогичной квалификацией смена работы риски трудоустройства
образование заработная плата при текущей квалификации заработная плата специалиста с более высокой квалификацией повышение квалификации стоимость и срок повышения квалификации
социальная напряженность оценка существующего политического режима оценка «идеального» политического режима участие в акциях протеста авторитарность существующего режима
16

Оценка социальной среды является субъективной. Например, на оценку уровня дохода агента влияют многие факторы. Во-первых, он будет сравнивать предлагаемую заработную плату с заработной платой, которую получают его знакомые с аналогичным уровнем образования и квалификацией. Во-вторых, агент примет в расчет уровень жизни в своем домашнем хозяйстве: чем он выше, тем на более высокий доход будет рассчитывать агент. В-третьих, агент должен учитывать конъюнктуру на рынке труда и знакомства, на которые он может рассчитывать при поиске работы. Если агенту не удается найти в своей среде работу, удовлетворяющую всем этим условиям, то высока вероятность того, что он покинет эту среду или предпримет попытки для ее изменения.

17

Следует также отметить, что при моделировании социальных процессов возможности агента ограничены возможностями человека в реальном мире. Социальные факторы, ограничивающие свободу действия индивида, включают различные семейные и личные обязательства (Савина, 2011). Наиболее распространенными ограничивающими факторами является наличие у агента супруги, детей, престарелых родителей; социальные и финансовые возможности (Таблица 1).

18

Оценки измененной социальной среды также являются субъективными, более того, они ограничены количеством и надежностью доступной для агента информациии, его собственными представлениями и предположениями.

19

Помимо экономических и социальных, необходимо учитывать также психологические причины уровня социальной активности агента, в основе которых лежит его склонность к переменам, или, наоборот, природная инертность. Согласно социологическим исследованиям, большая часть людей склонна скорее подстраиваться под обстоятельства, чем пытаться их изменить (Розов, 2011). Тем не менее, по мере роста недовольства условиями жизни, у агента накапливается энергия, способная по достижении некоторого порога толкнуть его на решительные действия. Уровень недовольства агента зависит от размаха между имеющимся и ожидаемым уровнем жизни (чем он больше, тем выше недовольство агента) и времени, в течение которого агент находится в неудовлетворительном состоянии. Представим описанные зависимости на графике (рисунок 2).

20

Рисунок 2 – Динамика уровня недовольства агента социальной средой

21

По оси абсцисс расположены такты модельного времени t, по оси ординат – уровень недовольства Е1, который рассчитывается по формуле (Савина, 2011):

22

(1)

23

где μосс(х, t) – значение оценки уровня жизни агента x в своей социальной среде в такт времени t, нормированное от 0 до 1; μоисс (х, t) – значение оценки уровня жизни агента x в измененной среде в такт времени t, нормированное от 0 до 1; Е1 – уровень недовольства агента x в такт времени t.

24

Накапливание уровня недовольства с течением времени выразим с помощью оператора алгебраической суммы, сохраняющего нормирование значений оценок (Пегат, 2009).

25

(2)

26

где t – такт модельного времени; Е1(x, t) – уровень недовольства агента x в такт времени t; SE(t) – уровень недовольства, накопленный агентом х к такту t; SE(t-1) – уровень недовольства, накопленный агентом х к такту t-1.

27

Перерасчет величины SE производится на каждом такте модельного времени. Накопление уровня недовольства иллюстрирует график, представленный на рисунке 3. Порог накопления уровня недовольства нормируется в пределах от 0 до 1 и является индивидуальным для каждого агента (Савина, 2011).

28

Рисунок 3 – Динамика уровня накопленного недовольства агента

29

По достижении уровнем накопленного недовольства (УН) порогового значения (ПУ), агент принимает решение об изменении социальной среды, причем данный параметр описывает лишь готовность агента к действиям, а его способности претворить эти действия в жизнь будет определяться ограничениями конкретной задачи моделирования.

30

Моделирование социального поведения агентов

31

Модель принятия решений строится на основе бихейвиористической концепции поведения, что позволяет придать решениям агента необходимую психологическую обоснованность.

32

Наиболее значимыми являются следующие сочетания переменных:

33

ОСС ОИСС, то есть условия жизни в текущей социальной среде для агента более благоприятны, чем в измененной, или примерно равны; в этом случае соотношение уровня недовольства УН и порогового уровня ПУ не имеет значения.

34

ОСС ОИСС, то есть имеющаяся у агента информация позволяет предполагать, что в измененной среде у него будет больше возможностей, и агент начинает задумываться о перспективах перемен. Осуществление активных действий будет зависеть от соотношения переменных УН и ПУ.

35

Если УН ПУ, то агент в текущий момент не готов к действиям по изменению среды. Если УН ПУ, то агент в ближайшее время осуществит действия по изменению среды.

36

Графическое представление процесса принятия решения об изменении социального состояния приведено на рисунке 4.

37

Рисунок 4 – Автомат принятия решения об изменении социального состояния

38

Состояния q0, q1, q2 непосредственно относятся к процессу принятия решения.Начальное состояние q0 определяется как сочетание значений управляющих переменных ОСС ОИСС и означает, что агент не имеет желания изменять социальную среду. При изменении значений управляющих переменных (снижение ОСС, повышение ОИСС) агент переходит в состояние q1: агент хочет, но не готов изменять социальную среду (наличие потребности). Состояние q2 означает готовность агента к действиям, направленным на изменение социальной среды; это состояние (реакция) может быть достигнуто за счет повышение уровня недовольства вплоть до порогового значения. Возврат в состояние q1 (угасание потребности) может произойти под влиянием снижения ОИСС или повышения ОСС. Состояние q3 определяет действия агента, направленные на реализацию принятого решения. Переход в состояние q3 не зависит от соотношения субъективных оценок агента; возможность осуществить активные действия (удовлетворить потребность) определяется социальной средой агента.

39

Разработанная модель принятия решения обладает рядом преимуществ:

40
  1. модель имеет теоретическое обоснование с точки зрения теории поведения, в ее основе лежат понятия потребности, подкрепления и угасания;
  2. модель является универсальной для различных социальных процессов, поскольку основана на оценках, содержание которых может меняться для различной области исследования;
  3. поскольку модель сформулирована в терминах конечного автомата с минимальным числом состояний, она легко может быть воспроизведена в компьютерной программе.
41

Перечисленные свойства позволяют сделать вывод об адекватности разработанного математического инструментария для формализации поведения агента в моделях сложных социальных процессов

42

Выводы

43

В статье предпринимается попытка использования бихейвиористического подхода к разработке архитектуры социально-ориентированного интеллектуального агента. Данный подход является наиболее приемлемым для отражения поведения агента в имитационных моделях социальных процессов, поскольку он позволяет отразить взаимодействие агента со средой и особенности индивидов, влияющие на принятия решения. Для формализации субъективных характеристик среды строятся оценки приемлемого для отдельного агента уровня социальных параметров (Савина, 2011) и его личной удовлетворенности социальными условиями. Правила принятия решения задаются в виде детерминированного конечного автомата, что дает возможность воспроизведения логики поведения агента в компьютерной программе.

Библиография



Дополнительные источники и материалы

. (2008) Агент-ориентированные модели экономики. М.: Экономика.

. (2001)  Моделирование повседневности. Эмпирическая типология работающего населения. Социологические исследования, №6.

Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика.

 Нечеткое моделирование и управление. М: БИНОМ. Лаборатория знаний.

. Социологические исследования, №2.

. (2011) Математическая модель принятия решений агентами в имитационной модели миграционных потоков. Информационные системы и технологии, 2011. №6, С. 66-72.

. (1986)  Принципы поведения. В кн.: История зарубежной психологии. М.: МГУ.

. (1996) Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up. MIT Press/Brookings Institution.

. (2011) Modeling Civil Violence: An Agent-Based Computational Approach. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Vol. 99, No. 10.,

ambridge Univirsity Press.

 

.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести