社会シミュレーション

社会シミュレーションは、社会科学の問題を研究するために計算手法を適用する研究分野です。研究される問題には、計算法、心理学、^[1]組織行動、^[2]社会学、政治学、経済学、人類学、地理学、工学、^[2]考古学、言語学の問題が含まれます（Takahashi、Sallach、Rouchier 2007）。

社会シミュレーションは、社会現実を構築するプロセス/メカニズム/行動に焦点を移すことで、社会科学で使用される記述的アプローチと自然科学で使用される形式的アプローチの間のギャップを埋めることを目指しています。

社会シミュレーションでは、コンピューターがこれらのメカニズムを実行することで人間の推論活動をサポートします。この分野では、古典的な数式ベースのモデルでは研究が難しい複雑な非線形システムとしての社会のシミュレーションを研究しています。ロバート・アクセルロッドは、社会シミュレーションを、演繹的アプローチとも帰納的アプローチとも異なる、科学を行う第3の方法と見なしています。つまり、帰納的に分析できるデータを生成しますが、現実世界の直接測定からではなく、厳密に指定された一連のルールから得られます。したがって、現象をシミュレートすることは、それを生成すること、つまり人工社会を構築することに似ています。これらの野心的な目標は、いくつかの批判に遭遇しました。

社会科学に対する社会シミュレーションアプローチは、ヨーロッパでは欧州社会シミュレーション協会 (ESSA)、アジアではアジア社会シミュレーション協会 (ASSA)、北米では米州計算社会科学協会 (CSSS)、太平洋アジアでは汎アジア社会システム科学エージェントベースアプローチ協会 (PAAA) の 4 つの地域協会によって推進および調整されています。

エージェントベースモデルの歴史は、自己複製が可能な理論上の機械であるフォン・ノイマン・マシンにまで遡ることができます。ジョン・フォン・ノイマンが提案したこの装置は、非常に詳細な指示に従って自身のコピーを作成します。このコンセプトはその後、フォン・ノイマンの友人で数学者でもあるスタニスワフ・ウラムによって改良されました。ウラムは、紙の上にグリッド上のセルの集合としてこの機械を構築することを提案しました。このアイデアに興味をそそられたフォン・ノイマンは、これを考案し、後にセルオートマトンと呼ばれる最初の装置を作成しました。

もう一つの改良は数学者のジョン・コンウェイによってもたらされました。彼は有名なライフゲームを構築しました。フォン・ノイマンの機械とは異なり、コンウェイのライフゲームは 2 次元のチェッカーボードの形の仮想世界で単純なルールに従って動作しました。

社会システムのモデルとしてのエージェントベース モデルの誕生は、主にコンピュータ科学者のクレイグ レイノルズによってもたらされました。彼は、クリストファー ラングトンによって造られた用語である人工生命として知られる、活発な生物学的エージェントの現実をモデル化しようとしました。

ジョシュア・M・エプスタインとロバート・アクステルは、季節的な移住、汚染、有性生殖、戦闘、病気の伝染、さらには文化などの社会現象の役割をシミュレートして調査するために、最初の大規模エージェントモデルであるシュガースケープを開発しました。

キャスリーン・M・カーリーは、シミュレーションの組織への導入を定義した「計算組織科学と組織工学」を出版し、組織や複雑な社会技術システムに適用される社会シミュレーションに関するジャーナル「計算および数理組織理論」を設立し、現在の CSSSA の前身である北米計算社会組織システム協会の初代会長を務めました。

ナイジェル・ギルバートは、クラウス・G・トロイッチュと共同で社会シミュレーションに関する最初の教科書『社会科学者のためのシミュレーション』（1999 年）を出版し、最も関連性の高いジャーナルである『人工社会と社会シミュレーションジャーナル』を創刊しました。

最近では、ロン・サンは、認知社会シミュレーションとして知られる人間の認知モデルに基づいたエージェントベースのシミュレーション手法を開発しました（サン 2006を参照）。

ソーシャル シミュレーションで検討されたサンプル トピックをいくつか示します。

• 社会規範：ロバート・アクセルロッドはシミュレーションを使って道徳の基礎を調査しました。 ^{[3]他の人は}ミームを使って規範の出現をモデル化しました^{。 [4]}または社会規範と感情がどのようにお互いを規制できるかをモデル化しました。 ^{[5] [6]}
• 制度：どのような条件下でエージェントが調整を行うかを調査することによって^{[7] 、または}ロバート・パットナムの市民的伝統に関する著作をモデル化することによって^[8]
• 評判、例えばピエール・ブルデューの評判モデル（イメージ、社会的評価、名声）を持つエージェントを作成し、仮想市場での行動を観察する。 ^[9]
• 知識の伝達と科学の社会的プロセス：人工社会と社会シミュレーションジャーナルにこのテーマに関する特別セクションがあります^[10]
• 選挙：キム（2011）は、先行研究（特に動機づけられた推論を特徴とする）からの判断の心理モデルをモデル化し、シミュレーションの統計的規則性を有権者行動の実証的観察と比較した。 ^[11]他の研究者は委任方法を比較した。 ^{[12] [13]}
• 経済学:計算経済学およびエージェントベースの計算経済学を参照してください。

社会シミュレーションとは、コンピュータを使用して社会システムをシミュレートし、社会のダイナミクスを理解するための一般的な戦略を指します。社会シミュレーションにより、結果の可能性をより体系的に把握できるようになります。

ソーシャルシミュレーションには主に 4 つの種類があります。

1. システムレベルのシミュレーション。
2. システムレベルのモデリング。
3. エージェントベースのシミュレーション。
4. エージェントベースのモデリング。

社会シミュレーションは、計算を使用して社会現象を分析する、最近開発された社会学の一分野である計算社会学の範疇に入るかもしれません。計算社会学の基本的な前提は、社会理論の構築にコンピュータ シミュレーション(Polhill & Edmonds 2007) を活用することです。これには、社会的エージェント、これらのエージェント間の相互作用、およびこれらの相互作用が社会全体に及ぼす影響の理解が含まれます。社会科学の主題と方法論は自然科学やコンピュータ サイエンスのものと異なりますが、現代の社会シミュレーションで使用されるアプローチのいくつかは、物理学や人工知能などの分野に由来しています。

システム レベル シミュレーション (SLS) は、最も古いレベルの社会シミュレーションです。システム レベル シミュレーションでは、状況全体を考察します。社会状況に関するこの理論的見解では、さまざまな情報を使用して、特定の変数が存在する場合に社会とその構成員に何が起こるかを判断します。したがって、特定の変数が提示された場合、社会とその構成員は新しい状況に対して特定の反応を示すはずです。この理論的シミュレーションを実行することで、研究者は特定の変数の下で何が起こるかについて、知識に基づいたアイデアを発展させることができます。

たとえば、NASA がシステム レベルのシミュレーションを実施する場合、シミュレーションを進めるための費用対効果の高い研究方法を提供することで、組織にメリットがもたらされます。これにより、研究者は特定のシミュレーションの仮想的な可能性を操作し、安全手順を開発し、特定の状況がどのように展開するかについて実証された事実を生み出すことができます。(National Research 2006)

システム レベル モデリング (SLM) は、モデルの形式で多数の数式とコンピュータ プログラミングを使用して、システム内のほぼすべての人、オブジェクト、構造物などの任意の数のアクション、動作、またはその他の理論上の可能性を具体的に予測し (システム レベル シミュレーションの予測の一般化とは異なり)、伝えることを目的としています。

モデルとは、物体や人から構造物や製品に至るまで、特定の物事を数式で表現したもので、コンピュータを使用して、研究で前述の物事の代わりとなるように設計されます。モデルは、必要に応じて単純化することも複雑化することもできますが、正確に使用できるように、モデルは表現するものよりも単純でありながら現実的に類似していることが意図されています。モデルは、問題のシステムを表現できるコンピューティング言語に変換されるデータのコレクションを使用して構築されます。これらのモデルは、シミュレーションと同様に、さまざまなものの特定の役割と動作をよりよく理解して、動作などを予測するのに役立ちます。

エージェントベースの社会シミュレーション(ABSS) は、人工エージェントをモデルにしたさまざまな社会 (規模はさまざま) をモデル化し、それをコンピュータでシミュレートした社会に配置してエージェントの行動を観察するものです。このデータから、人工エージェントの反応について学習し、それを非人工エージェントとシミュレーションの結果に変換することができます。ABSS の 3 つの主な分野は、エージェントベースのコンピューティング、社会科学、およびコンピュータ シミュレーションです。

エージェント ベース コンピューティングはモデルとエージェントの設計であり、コンピュータ シミュレーションはモデル内のエージェントと結果のシミュレーションの一部です。社会科学は、科学とモデルの社会部分が混在したものです。社会現象が開発され、理論化される場所です。ABSS の主な目的は、社会現象のエージェント ベース シミュレーション用のモデルとツールを提供することです。ABSS を使用すると、現実の生活では結果を見ることができない現象のさまざまな結果を探索できます。社会や社会的なイベントや現象の結果に関する貴重な情報を提供できます。

エージェントベースモデリング(ABM) は、エージェントの集合がネットワーク上で独立して相互作用するシステムです。各エージェントは、集団行動につながるさまざまな行動を担当します。これらの行動は全体として、ネットワークの動作を定義するのに役立ちます。ABM は、人間の社会的相互作用と、人々が単一の「グループマインド」を持たずに協力し、互いにコミュニケーションをとる方法に焦点を当てています。これは基本的に、集団内の人々 (エージェント) 間の相互作用の結果に焦点を当てる傾向があることを意味します。研究者は、これらのダイナミクスをより小さく、より局所的なレベルでモデル化することで、このタイプのモデリングをよりよく理解できます。基本的に、ABM は、人々 (エージェント) 間の相互作用をよりよく理解するのに役立ちます。エージェントは、(これらの影響に応じて) 互いに影響を与えます。単純な個々のルールまたはアクションは、首尾一貫したグループ行動につながる可能性があります。これらの個々の行動の変化は、特定の集団内の集団全体に影響を与える可能性があります。

エージェント ベース モデリングは、理論研究のための実験ツールです。これにより、適応などのより複雑な個々の動作を処理できるようになります。全体として、このタイプのモデリングを通じて、作成者または研究者は、エージェントの動作とエージェント間の通信をモデル化して、これらの個々の相互作用が集団全体にどのような影響を与えるかをよりよく理解することを目指します。本質的に、ABM はさまざまなグローバル パターンをモデル化して理解する方法です。

現在、モデリングとエージェントベースのシミュレーションに直接関連する研究プロジェクトがいくつかあり、以下に簡単な概要とともに示します。

• 「社会空間シミュレーションのための生成的電子社会科学」(GENESIS) は、英国研究評議会 ESRC が資金提供している英国国立電子社会科学センターの研究ノードです。
• 「社会シミュレーションのための国家電子インフラストラクチャ」(NeISS) は、JISC が資金提供している英国を拠点とするプロジェクトです。
• 「ネットワーク モデル ガバナンスおよび R&D コラボレーション ネットワーク」または (NEMO) は、典型的な機能 (知識、創造、転送、配布など) に適したネットワーク構造を作成および評価する方法の特定を主な目的とする研究センターです。この研究は、最終的には、ヨーロッパの知識経済を促進するネットワーク ベースの政策手段の有効性と効率性を向上させるために、あらゆる政治レベルの政策立案者を支援することになります。
• 「エージェント ベースの市場および消費者行動シミュレーション」は、ユニリーバ コーポレート リサーチによって資金提供されている別の研究グループです。現在行われている研究では、消費者行動をモデル化するためのエージェント ベースのシミュレーションの有用性を調査し、長年確立されたマーケティング手法に追加できる潜在的な価値と洞察を明らかにしています。
• 「個人、進化、社会学習による新たな世界モデル」または「(New Ties)」は、エージェントベースのシミュレーションによって開発された仮想社会を最終的に作成する 3 年間のプロジェクトです。このプロジェクトでは、環境を探索し、相互作用を通じてこの環境と社会の独自のイメージを開発できるシミュレートされた社会を開発します。この研究プロジェクトの目標は、シミュレートされた社会が個人学習、進化学習、社会学習を示すことです。
• ブルッフとマーレの近隣分離に関するプロジェクト：この研究の目的は、人種に基づく近隣分離の理由を解明し、人々が近隣への統合レベルに不快感を覚え、近隣から逃げ出すことを決意する転換点を解明することです。彼らはフラッシュカードを使用してモデルを設定し、エージェントの家を中央に置き、エージェントの家を取り囲むようにさまざまな人種の家を置きました。彼らは人々に、さまざまな状況でどれくらい快適に感じるかを尋ねました。ある状況に問題がなければ、近隣が完全に統合されるまで別の状況を尋ねました。ブルッフとマーレの結果は、転換点が 50% であることを示しました。近隣が 50% のマイノリティと 50% の白人になると、両方の人種の人々が不快になり始め、ホワイト フライトが増加し始めました。エージェント ベース モデリングの使用は、社会学の世界でそれがいかに有用であるかを示しました。人々は、不快になる理由を答える必要はなく、どの状況に不快なのかを答えるだけで済みました。
• MAELIA プログラム (マルチエージェント創発規範評価) は、天然資源 (この場合は水) のユーザーと管理者の関係、およびそれらの間で構築される (条約) または他のアクター (機関) によってそれらに課される関連規範と法律を扱うプロジェクトです。プロジェクトの目的は、水紛争関連の問題に対処するために計画されている汎用マルチスケール プラットフォームを構築することです。
• Mosi-Agil プロジェクトは、マドリード自治州が MOSI-AGIL-CM プログラム (助成金 S2013/ICE-3019、EU 構造基金 FSE および FEDER の共同出資) を通じて資金提供する 4 年間のプログラムです。このプロジェクトの目的は、大規模施設の居住者の行動をより効果的に処理するために必要な知識と実用的なツールを作成することです。したがって、このプロジェクトでは、エージェントベースの社会シミュレーションの使用によってサポートされるアンビエント インテリジェンスとインテリジェント環境の開発を研究します。

エージェント ベース モデリングは、社会学の研究対象の大部分を占めるミクロレベルとマクロレベルの間に橋渡しをするのに最も役立ちます。エージェント ベース モデルは、いったん確立されると上から下へ秩序を押し付ける制度の出現など、中央調整を欠くプロセスを研究するのに最適です。このモデルは、単純で予測可能なローカルな相互作用が、規範の出現や集団行動への参加など、よく知られているが非常に詳細なグローバル パターンをどのように生成するかに焦点を当てています。Michael W. Macy と Robert Willer は、最近のアプリケーション調査を調査し、エージェント ベース モデリングには、社会構造の自己組織化と社会秩序の出現という 2 つの主な問題があることを発見しました(Macy & Willer 2002)。以下は、Macy と Willer が存在すると考えるそれぞれの問題の簡単な説明です。

1. 「創発的構造。これらのモデルでは、エージェントは社会的影響や選択圧力に応じて場所や行動を変更します。エージェントは最初は差別化されていない状態から始まり、その後、異なる状態や孤立状態 (または場合によっては過密状態) になることを避けるために場所や行動を変更します。しかし、これらの順応的な決定は、均質性を生み出すのではなく、集約されて、ローカル ネットワークにおける文化の差別化、階層化、同質性クラスタリングのグローバル パターンを生み出します。他の研究では、このプロセスを逆にして、異質な人口から始まり、収束 (規範、慣習、革新、技術標準の調整、拡散、突然の崩壊) で終わります。」
2. 「創発的な社会秩序。これらの研究は、利己的な適応が、利他主義やグローバルな（トップダウンの）統制の強制なしに、いかにして集団行動の成功につながるかを示しています。数多くの研究における重要な発見は、信頼、協力、集団行動の実現可能性は、相互作用の埋め込みに決定的に依存するということです。」

これらの例は、私たちの環境の複雑さを示すものであり、エージェント ベースのモデルは、特定の社会現象がより高いレベルの組織で出現するために必要な最小限の条件、つまり人間の行動に関する最も単純な一連の仮定を調査するように設計されていることを示しています。

コンピューターによる社会シミュレーションは、その誕生以来、その実用性と正確性に関して批判の対象となってきました。社会シミュレーションでは複雑なものを単純化してモデルを形成し、より理解しやすいようにしていますが、これは欠点と見なされることもあります。なぜなら、コンピューターで現実の生活をシミュレートするためにかなり単純なモデルを使用することが、必ずしも行動を予測する最良の方法であるとは限らないからです。

批判のほとんどは、エージェントベースのモデルとシミュレーション、そしてそれらの動作に向けられているようです。

1. シミュレーションは数学的なインターフェースから人間が作成したものであり、人類と私たちの行動の複雑さに関して、人間の行動を非常に単純な方法で予測します。
2. シミュレーションでは、モデルにプログラムされていない方法で人々がどのように相互作用したり行動したりするかについて研究者に説明することはできません。このため、シミュレーションの範囲は限られており、研究者は、少なくとも漠然と何を見つけるかをすでに知っていなければなりません (ある程度、モデルに自分で配置していないものを見つけることはできないため)。その結果、結果が歪む可能性があります。
3. 測定対象が複雑なため、シミュレーションは偏りのない方法で分析する必要があります。ただし、モデル作成者がコード化した事前に作成された一連の命令に基づいてモデルが実行されるため、偏りはほぼ普遍的に存在します。
4. シミュレーションが作り出す抽象的な世界から得られた知見と、私たちの複雑な社会とその多様性を結び付けることは、非常に困難であり、多くの場合非現実的です。

社会シミュレーションに取り組んでいる研究者は、社会科学の競合理論はシミュレーションで得られる理論よりもはるかに単純であるため、前述の欠点をより強く受けると反論するかもしれません。一部の社会科学の理論は、動的ではない線形モデルである傾向があり、通常は小規模な実験室実験から推論されます(実験室テストは心理学で最も一般的ですが、社会学、政治学、経済学、地理学ではまれです)。これらのモデルに基づくエージェントの集団の行動は、経験的観察に対してテストまたは検証されることはほとんどありません。

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• JASSS - 人工社会と社会シミュレーションのジャーナル
• ESSA - 欧州社会シミュレーション協会
• CSSSA - アメリカ計算社会科学協会
• ASSA - アジア社会シミュレーション協会
• JoSC - 社会複雑性ジャーナル
• NCeSS Wiki のソーシャルシミュレーションに関するエントリ
• サリー大学社会シミュレーション研究センター
• エージェントベース社会シミュレーション研究所、イタリア国立研究評議会 (CNR)
• ダイナミクス ラボ ユニバーシティ カレッジ ダブリン アイルランド
• CASOS - 社会組織システムの計算分析センター