Если корректно описать рациональное поведение множества отдельных людей и их взаимодействие, можно с хорошей точностью предсказать предпочтения такого сообщества.
Агентные имитационные модели показывают, как на основе совокупности индивидуальных решений рождается коллективное поведение
Фото: DIOMEDIA
Социальные науки за последние несколько десятилетий сделали значительный скачок в своем развитии. В особенности следует отметить применение разнообразных математических методов, в частности имитационного мультиагентного моделирования. Основное его преимущество — возможность воспроизводить так называемое возникающее поведение, которое трудно смоделировать аналитически. При имитационном мультиагентном моделировании модель состоит из большого числа простых структурных элементов (агентов), помещенных в некоторую окружающую среду, причем для каждого агента модели описываются типичные правила поведения, взаимодействия с другими агентами и с окружающей средой. После построения модели социологи "разыгрывают" ее, то есть запускают взаимодействие структурных элементов и окружающей среды.
Метод агентного моделирования позволяет изучать сложное поведение сообществ на основе относительно простых описаний поведения отдельных входящих в него людей ("агентов"), их характеристик и взаимодействия между собой. Параметры отдельных агентов и правила их взаимодействия имеют стохастический характер, соответствующий имеющимся статистическим данным. Таким образом, движение или решения каждого отдельного агента модели не детерминируются, а лишь задается общая тенденция, общие правила, а каждый агент с той или иной степенью вероятности, заданной в модели, реализует свое поведение в рамках этой тенденции. Можно сказать, что уникальность этого метода заключается в возможности наделения агентов способностью принимать "самостоятельные" решения, то есть быть рациональными в различной степени. Агентные имитационные модели позволяют исследовать влияние локальных факторов, определяющих поведение агентов и их взаимодействие, на обобщенные характеристики поведения системы, изучить, как на основе совокупности индивидуальных решений рождается коллективное поведение.
Популярность агентного моделирование связана с развитием определенных теорий, в соответствии с которыми индивид понимается как объект, поведение которого основано на принципах индивидуализма, рационализма и оптимальности, а также социального обмена. По сути, эти предпосылки сводятся к тому, что человек действует из расчета получения наибольшей личной выгоды и минимизации своих затрат. В такой парадигме правила поведения агента можно представить как выбор самой выгодной для него позиции, что вполне реально сделать с помощью математических функций и моделей.
Для построения нашей модели мы использовали платформу NetLogo, имеющую агентно-ориентированный язык программирования и интегрированную среду разработки.
Мы решили применить метод агентного имитационного моделирования для изучения эффективности технологий избирательной кампании. В качестве агентов модели выступают избиратели, каждый из которых обладает определенным набором параметров: социально-демографические характеристики, степень информированности агента и его доверия, уровень его коммуникационной активности и т. п. Эти параметры задаются в начале моделирования для каждого агента случайным образом, в соответствии со статистическими характеристиками всей совокупности избирателей в целом. Так, например, если по нашим данным в избирательном участке 30% избирателей мужчины, а 70% — женщины, то программа присвоит 30% агентов значение пола — "мужчина", а 70% — "женщина". Параметры модели отражают особенности электората (социально-демографические характеристики), специфику (уровень и продолжительность кампании) избирательной кампании и используемые избирательные технологии (соответствующий набор параметров отражает силу влияния различных технологий на агента).
На каждом шаге моделируется коммуникация агента с другими "близкими" агентами и влияние на него различных СМИ и других избирательных технологий. То есть мнение агента на каждом шаге может изменяться. Изменение мнений всех агентов и образует общую динамику модели. В процессе моделирования в окне интерфейса модели можно наблюдать изменения мнений агентов, соответствующие графики и дополнительную статистическую информацию
В модели выделены три основных группы факторов, влияющих на мнение каждого агента: коммуникация, то есть обсуждение своего мнения с другими агентами; избирательные технологии, применяемые в ходе кампании, и индивидуальные убеждения и предпочтения агента. Каждая группа факторов имеет параметры, отражающие их влияние на мнение агента; для каждого агента задается степень влияния на него того или иного фактора. Кроме того, каждый фактор характеризуется вероятностью, зависящей от характеристик агента, с которой его влияние приводит к смене мнения агента. Таким образом, получается модель реальной жизненной ситуации, когда те или иные избирательные технологии по-разному влияют на определенные социальные группы, причем каждый агент делает выбор как на основе рациональных мотивов, так и на основе спонтанных и эмоциональных решений.
Подобный подход к построению агентной имитационной модели ранее уже использовался в социологии и политологии. Отличие и преимущество построенной нами модели в том, что в процессе работы модели параметры используемых избирательных технологий могут меняться и влиять на ее результат. Образно говоря, мы можем в определенный момент имитации избирательной кампании "вбросить" ту или иную технологию и посмотреть, как будет меняться динамика мнений избирателей.
Конечно, предложенная имитационная модель пока еще очень упрощенно описывает реальную избирательную кампанию. В ней используются только основные социально-демографические характеристики избирателей, мнения их бинарны и выражаются либо в поддержке кандидата, либо нет. Пока в модели не учитывается влияние других акторов, которые тоже принимают участие в избирательной кампании. Однако даже в таком виде модель позволяет оценить влияние некоторых избирательных технологий и коммуникации агентов между собой на формирование обобщенного мнения. Ее можно использовать для прогнозирования результатов выборов, анализа эффективности избирательных технологий, разработки стратегии избирательной кампании. Возможности NetLogo позволяют реализовать очень широкий круг стратегий — как через интерфейс модели с участием пользователя (например, останавливая процесс моделирования для принятия решения при возникновении определенных событий), так и программным путем (формализовав алгоритм выбора и изменения избирательных технологий).
Применение метода агентного моделирования политических процессов, как и любого другого математического метода в социологии и политологии, сталкивается с определенными сложностями, однако очевидно, что у подобных моделей есть хорошие перспективы.
Получается модель реальной жизненной ситуации, когда те или иные избирательные технологии по-разному влияют на определенные социальные группы, причем каждый агент делает выбор как на основе рациональных мотивов, так и на основе спонтанных и эмоциональных решений.