Hipatia

Biblioteca de acceso libre con materiales sobre antropología, complejidad y caos.

Archivo para Axelrod

Timothy A. Kohler & George J. Gumerman: Dynamics in Human and Primate Societies: Agent-Based Modeling of Social and Spatial Processes

Dynamics in Human and Primate Societies: Agent-Based Modeling of Social and Spatial Processes is a book of articles edited by Timothy Kohler and George Gumerman. Drawing upon complex adaptive systems (CAS) theory, and focusing upon primate and simple human societies, these diverse and insightful studies expand the horizon of agent simulation research.

Attempts to distinguish scholarly periods can be imprecise and arbitrary, yet they can also help identify and characterise progress in a field of study. This collection represents a significant contribution to the agent simulation research program and, in fact, might be regarded as an exemplar of a third stage of agent simulation studies.

The early work of Schelling, Maynard Smithand Axelrod provided a first wave of exemplars demonstrating the potential of a new approach to social simulation research. A new generation of agent simulation research, including Epstein and Axtell , Axelrod and Young , provided a second wave of exemplars. They respectively illustrate, inter alia:

  1. how agent simulation can be applied to an interactive variety of social processes
  2. the range of social topics that can be addressed using simulation based on simple agents
  3. the emergence of social institutions and structure from agent strategies

From the standpoint of standard periodisation, it seems premature to identify a new stage in agent simulation research. However, considering the substantive contributions made by these studies, a new level of sophistication is introduced into agent modelling. In particular, a number of chapters in this collection serve as exemplars in the area of empirically grounded agent simulation, investigations that stand in visible contrast to the study of abstract social processes.

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Robert Axelrod – La complejidad de la Cooperación

Robert Axelrod es un politólogo experto en la aplicación de modelos simulados por computadora en ciencias sociales. Durante la Guerra Fría abordó la llamada cooperación entre egoístas a partir del conocido Dilema del Prisionero. Actualmente, ante la complejidad de los conflictos, con múltiples y no sólo dos lados en pugna, bandos de poder desigual y violaciones a normas ampliamente aceptadas, expande ese paradigma bipersonal y propone modelos de cooperación y colaboración con conceptos y técnicas de la teoría de la complejidad.
En el mundo real inevitablemente se producen malentendidos entre los participantes o errores en la implementación de una elección. ¿Cómo pueden evitarse? ¿En qué condiciones pueden desarrollarse normas estables que regulen el antagonismo entre grupos? Los modelos estratégicos presentados en este libro permiten tanto predecir en qué bando se alineará un agente -ya se trate de un individuo, una organización o un estado-, o qué alianzas hará una compañía para imponer un estándar comercial, como explicar de qué modo surge una nación o una nueva comunidad con una cultura compartida.
Los siete artículos que componen La complejidad de la cooperación, escritos a lo largo de una década de trabajo e investigación, constituyen una excelente contribución al tema de la colaboración y la competencia, que involucra tanto la teoría de juegos como la teoría de la complejidad. El original enfoque de Axelrod es de interés para múltiples disciplinas, entre las que se destacan las ciencias sociales y las ciencias políticas.

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Robert Axelrod, “Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences.” (1997)

Abstract.  Advancing the state of the art of simulation in the social sciences requires appreciating the unique value of simulation as a third way of doing science, in contrast to both induction and deduction. Simulation can be an effective tool for discovering surprising consequences of simple assumptions. This essay offers advice for doing simulation research, focusing on the programming of a simulation model, analyzing the results sharing the results, and replicating other people’s simulations. Finally, suggestions are offered for building of a community of social scientists who do simulation.