计算社会学 - 版本历史

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北美

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元胞自动机和基于主体建模

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参见

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文化建模

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 === 集智推荐 ===
 ====[https://campus.swarma.org/course/1028 2019 International Conference of Social Computing]====
 本课程是2019年8月26日、27日的2019 International Conference of Social Computing记录。教师团队由芝加哥大学社会学系James Evans教授，Science University of Gottingen傅晓明教授，清华大学罗家德教授，电子科技大学周涛教授等多位老师组成。

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 '''基于主体的模型 Agent-based Models'''对计算社会学有着历史性的影响。这些模型最早出现在20世纪60年代，用于仿真模拟组织、城市等系统的控制和反馈过程。在20世纪70年代，ABM模型引入个体作为主要的分析单元，并使用自下而上的策略来对行为建模。最后一波浪潮发生在20世纪80年代。那时，模型仍然是自下而上的; 唯一的区别是主体之间具有互相依赖和相互作用。<ref name="EACICS"/>
 ===系统理论和结构功能主义===
 战后时期，范内瓦·布什 Vannevar Bush的微分分析机 Differential Analyser 、[[冯·诺伊曼 John von Neumann]]的[[元胞自动机 Cellular Automata]]、维纳 Norbert Wiener的[[控制论 Cybernetics]]和[[克劳德·香农 Claude Shannon]]的[[信息论 Information Theory]]成为技术系统中建模和理解复杂性的重要范式。物理学、生物学、电子学和经济学等学科的科学家开始阐述系统的一般理论，即所有自然和物理现象都是具有共同模式和属性的系统中相互关联的元素的表现。沿着涂尔干 Émile Durkheim分析特定的复杂现代社会的思路，<ref>{{cite book|first=Émile |last=Durkheim |title=The Division of Labor in Society |location=New York, NY |publisher=Macmillan}}</ref> 战后结构功能主义社会学家如'''帕森斯 Talcott Parsons'''利用这些组成部分之间系统化和层次化相互作用的理论，试图产生大统一的社会学理论，如 AGIL 范式。<ref name="Bailey">{{cite book|first1=Kenneth D. |last1=Bailey |editor=Jonathan H. Turner |chapter=Systems Theory |title=Handbook of Sociological Theory |publisher=Springer Science |year=2006 |location=New York, NY |isbn=978-0-387-32458-6 |pages=379–404}}</ref> '''霍曼斯 George Homans'''等社会学家认为，社会学理论应该被构建为具有逻辑命题和精确术语的层次化结构，并且从中可以得出能够在实证研究中被操作化的其他命题和假设。<ref name="Blackwell">{{cite encyclopedia|year=2007 |title=Computational Sociology |last=Bainbridge |first=William Sims |encyclopedia=Blackwell Encyclopedia of Sociology |publisher=Blackwell Reference Online |url=http://www.sociologyencyclopedia.com/subscriber/tocnode?id=g9781405124331_chunk_g97814051243319_ss1-85 |doi=10.1111/b.9781405124331.2007.x |hdl=10138/224218 |editor=Ritzer, George|isbn=978-1-4051-2433-1|hdl-access=free }}</ref> 由于早在1956年计算机算法和程序就已经被用来测试和验证数学定理（如'''四色定理Four Color Theorem'''），<ref>{{cite book|last=Crevier |first=D. |year=1993 |title=AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence |url=https://archive.org/details/aitumultuoushist00crev |url-access=registration |publisher=Basic Books |location=New York, NY}}</ref>一些学者预计相似的计算方法可以“解释”和“证明”关于社会结构和演变的类似形式化的问题和定理。
 ===宏观模拟和微观模拟===
 截至20世纪60年代末70年代初，社会科学家越来越多地使用已有的计算技术，对组织、工业、城市和全球人口进行包含控制和反馈过程的'''宏观模拟 Macrosimulation''' 。这些模型使用微分方程作为其他系统因素的整体函数来预测人口分布，这些系统因素包括财产控制、城市交通、人口迁移和疾病传播等。<ref>{{cite book|first=Jay |last=Forrester |year=1971 |title=World Dynamics |location=Cambridge, MA |publisher=MIT Press}}</ref><ref>{{cite journal|doi=10.1287/opre.26.2.237|title=Using Simulation to Develop and Validate Analytic Models: Some Case Studies |first1=Edward J. |last1=Ignall |first2=Peter |last2=Kolesar |first3=Warren E. |last3=Walker |journal=Operations Research |volume=26 |issue=2 |year=1978 |pages=237–253}}</ref> 20世纪70年代中期，尽管对社会系统的仿真获得了巨大的关注，但在'''罗马俱乐部 Club of Rome''' 发布预测报告称促进指数式经济增长的政策最终将导致全球环境灾难，<ref>{{cite book|title=The Dynamics of Growth in a Finite World |last1=Meadows |first1=DL |last2=Behrens |first2=WW |last3=Meadows |first3=DH |last4=Naill |first4=RF |last5= Randers |first5=J |last6=Zahn |first6=EK |year=1974 |location=Cambridge, MA |publisher=MIT Press}}</ref>这个悲观的结论导致许多研究者尝试抹黑这些(仿真)模型，并试图让(这些模型的)研究者自身显得不那么科学。<ref name="SfSS1"/><ref>{{cite news|title=Computer View of Disaster Is Rebutted |newspaper=The New York Times |date=October 18, 1974|url=https://www.nytimes.com/1974/10/18/archives/computer-view-of-disaster-is-rebutted.html?_r=0}}</ref> 为了避免同样的情况，许多社会科学家将注意力转向'''微观模拟 Microsimulation'''模型。这些模型通过模拟个体状态的总体变化而不是总体人口级别的分布变化来进行预测和研究政策的效果。<ref>{{cite journal|doi=10.1016/0167-2681(90)90038-F|title=From engineering to microsimulation : An autobiographical reflection |journal=Journal of Economic Behavior & Organization |year=1990 |volume=14 |issue=1 |pages=5–27 |first=Guy H. |last=Orcutt}}</ref>然而，这些微观模拟模型并不允许个体相互作用或适应、变化，研究者也不打算将它们用于基础理论研究。
 ===元胞自动机和基于主体建模===
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 元胞自动机范式引发了强调'''基于主体建模 Agent-based Modeling'''的第三次社会模拟浪潮。与微观模拟一样，这些模型强调自下而上的设计，但采用了与微观模拟不同的四个关键假设: 自主性 Autonomy、相互依赖性 Interdependency、简单规则 Simple Rules和适应性行为 Adaptive Behavior。<ref>{{cite journal |title=A simulation of the structure of academic science |journal=Sociological Research Online |volume=2 |issue=2 |pages=1–15 |year=1997 |first=Nigel |last=Gilbert |url=http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |doi=10.5153/sro.85 |access-date=2009-12-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/19980524062306/http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |archive-date=1998-05-24 |url-status=dead }}</ref> 1981年，数学家、政治学家阿克塞尔罗德 Robert Axelrod和进化生物学家汉密尔顿 W.D. Hamilton 在《科学》杂志上发表了一篇名为《合作的进化 The Evolution of Cooperation》的重要论文，该论文采用基于主体建模方法，论证了在一个囚徒困境中，当主体遵循简单的自利规则 rules of self-interest 时，互惠的社会合作是如何建立和稳定的。<ref>{{cite journal|title=The Evolution of Cooperation |first1=Robert |last1=Axelrod |first2=William D. |last2=Hamilton |journal=Science |volume=211 |issue=4489 |pages=1390–1396 |doi=10.1126/science.7466396|pmid=7466396 |date=March 27, 1981|bibcode=1981Sci...211.1390A }}</ref>阿克塞尔罗德和汉密尔顿证明，主体遵循这样一套简单的规则: (1)在第一轮进行合作，(2)在其后重复伙伴以前的行动，能够在没有人口学差异、价值观、宗教和文化等社会规范作为合作的先决条件或中介的情况下制定合作和制裁的“规范”。<ref name="Cooperation"/> 整个20世纪90年代，像威廉·希姆斯·本布里奇 William Sims Bainbridge ，Kathleen Carley，Michael Macy 和 John Skvoretz 这样的学者开发了关于广义互惠、偏见、社会影响和组织信息处理模型的多主体模型。1999年，吉尔伯特 Nigel Gilbert出版了第一本关于社会模拟的教科书: 《写给社会科学家的仿真模拟 Simulation for the social scientist》，并建立了它最相关的杂志: 人工社会和社会模拟杂志《the Journal of Artificial Societies and Social Simulation》。
 ===数据挖掘和社会网络分析===
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 [[File:Tripletsnew2012.png|thumb|right| 2012年美国大选叙事网络<ref name="ReferenceA">{{cite journal|title=Automated analysis of the US presidential elections using Big Data and network analysis|author1=S Sudhahar|author2=GA Veltri|author3=N Cristianini|journal=Big Data & Society|volume=2|issue=1|pages=1–28|year=2015|doi=10.1177/2053951715572916|doi-access=free}}</ref>]]
 ===计算内容分析 ===

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−	本中文词条由[[用户:趣木木\|趣木木]]、[[用户:嘉树\|嘉树]]、[[用户:小头盔\|小头盔]~~]用户参与编译，~~[[用户:乐多多\|乐多多]]编辑，欢迎在讨论页面留言。	+	本中文词条由[[用户:趣木木\|趣木木]]、[[用户:嘉树\|嘉树]]参与编译，[[用户:小头盔\|小头盔]审校，[[用户:乐多多\|乐多多]]编辑，欢迎在讨论页面留言。

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−		+	{{#seo:
		+	\|keywords=计算社会学，社会学，复杂系统
		+	\|description=复杂性科学，社会学，网络科学
		+	}}
	'''计算社会学 Computational Sociology''' 是社会学的一个分支，它使用计算密集型方法来分析和模拟社会现象。借助计算机模拟、人工智能、复杂统计方法以及社会网络分析等分析方法，计算社会学通过自下而上地建立社会互动模型来发展和检验关于复杂社会过程的理论。		'''计算社会学 Computational Sociology''' 是社会学的一个分支，它使用计算密集型方法来分析和模拟社会现象。借助计算机模拟、人工智能、复杂统计方法以及社会网络分析等分析方法，计算社会学通过自下而上地建立社会互动模型来发展和检验关于复杂社会过程的理论。

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 ==参见==
-* [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_society] 人工社会
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_society Artificial society] 人工社会
 * [https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_reality Simulated reality] 虚拟现实
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 * [https://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_social_simulation Agent-based social simulation] 基于主体的社会仿真
-* [[Social complexity 社会复杂性]]
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Social_complexity Social complexity 社会复杂性]
-* [[Computational economics 计算经济学]]
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_economics Computational economics 计算经济学]
 * [https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_epidemiology Computational epidemiology] 计算流行病学

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 * [http://www.santafe.edu/ Santa Fe Institute], Santa Fe, NM, USA.
-* Duke Network Analysis Center, [[Duke University]], Durham, NC, USA
+* Duke Network Analysis Center, Duke University, Durham, NC, USA
 ===南美===

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	===元胞自动机和基于主体建模===		===元胞自动机和基于主体建模===

−	20世纪70年代和80年代，物理学家和数学家也在试图模拟和分析简单的组成单位如何产生整体特性，比如低温环境中原子在磁性材料和湍流中(表现出的)的复杂材料特性。<ref>{{cite book\|title=Cellular automata machines: a new environment for modeling \|url=https://archive.org/details/cellularautomata00toff \|url-access=registration \|first1=Tommaso \|last1=Toffoli \|first2=Norman \|last2=Margolus \| author2-link = ~~Norman Margolus~~ \|year=1987 \|publisher=MIT Press \|location=Cambridge, MA}}</ref> 使用'''[[元胞自动机 Cellular Automata]]'''，科学家们能够指定由元胞网格组成的系统，其中每个元胞只占据一些有限的状态，状态之间的变化完全由相邻元胞的状态控制。随着人工智能和微型计算机能力的进步，这些方法促进了“[[混沌理论]]”和“[[复杂性理论]]”的发展，这反过来又重新引起了人们对跨学科的复杂物理和社会系统的兴趣。<ref name="SfSS1"/>明确致力于跨学科复杂性研究的机构也是在这个时代成立的: [[圣菲研究所]]是由'''美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Los Alamos National Laboratory'''的科学家于1984年建立的，密歇根大学的 BACH 小组也是在20世纪80年代中期建立的。	+	20世纪70年代和80年代，物理学家和数学家也在试图模拟和分析简单的组成单位如何产生整体特性，比如低温环境中原子在磁性材料和湍流中(表现出的)的复杂材料特性。<ref>{{cite book\|title=Cellular automata machines: a new environment for modeling \|url=https://archive.org/details/cellularautomata00toff \|url-access=registration \|first1=Tommaso \|last1=Toffoli \|first2=Norman \|last2=Margolus \| author2-link = \\|year=1987 \|publisher=MIT Press \|location=Cambridge, MA}}</ref> 使用'''[[元胞自动机 Cellular Automata]]'''，科学家们能够指定由元胞网格组成的系统，其中每个元胞只占据一些有限的状态，状态之间的变化完全由相邻元胞的状态控制。随着人工智能和微型计算机能力的进步，这些方法促进了“[[混沌理论]]”和“[[复杂性理论]]”的发展，这反过来又重新引起了人们对跨学科的复杂物理和社会系统的兴趣。<ref name="SfSS1"/>明确致力于跨学科复杂性研究的机构也是在这个时代成立的: [[圣菲研究所]]是由'''美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Los Alamos National Laboratory'''的科学家于1984年建立的，密歇根大学的 BACH 小组也是在20世纪80年代中期建立的。

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 ==参见==
-* [[Artificial society]] 人工社会
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_society] 人工社会
-* [[Simulated reality]] 虚拟现实
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_reality Simulated reality] 虚拟现实
-* [[Social simulation]] 社会仿真
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Social_simulation Social simulation] 社会仿真
-* [[Agent-based social simulation]] 基于主体的社会仿真
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_social_simulation Agent-based social simulation] 基于主体的社会仿真
-* [[Social complexity]] 社会复杂性
+* [[Social complexity 社会复杂性]]
-* [[Computational economics]] 计算经济学
+* [[Computational economics 计算经济学]]
-* [[Computational epidemiology]] 计算流行病学
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_epidemiology Computational epidemiology] 计算流行病学
-* [[Cliodynamics]] 历史动力学
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Cliodynamics Cliodynamics] 历史动力学
-* [[Predictive analytics]] 预测分析
+* [https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_analytics Predictive analytics]]预测分析
 == 参考文献 ==

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 ===文化建模===
-社会网络和层次的演变带来了文化的多样性。<ref>{{cite journal|last1=Centola|first1=D.|last2=Gonz´alez-Avella|first2=J. C.|last3=Egu´ıluz|first3=V. M.|last4=San Miguel|first4=M.|title=Journal of Conflict Resolution|issue=2007|pages=51}}</ref> 然而人们会想，当人们倾向于相互作用，变得更能接受其他文化和信仰时，为什么多样性仍然存在？为什么人们没有趋同？一个主要的挑战是如何为这些多样性建立模型。是否存在大众传媒、社会地域性等外部因素，这些因素影响文化多样性的演化或保持？{Citation needed|reason=Sounds just like personal thoughts|date=May 2017}}
+社会网络和层次的演变带来了文化的多样性。<ref>{{cite journal|last1=Centola|first1=D.|last2=Gonz´alez-Avella|first2=J. C.|last3=Egu´ıluz|first3=V. M.|last4=San Miguel|first4=M.|title=Journal of Conflict Resolution|issue=2007|pages=51}}</ref> 然而人们会想，当人们倾向于相互作用，变得更能接受其他文化和信仰时，为什么多样性仍然存在？为什么人们没有趋同？一个主要的挑战是如何为这些多样性建立模型。是否存在大众传媒、社会地域性等外部因素，这些因素影响文化多样性的演化或保持？
 ===实验和评估===