Che cosa sono modelli virtuali per la Social Simulation?

I modelli digitali di simulazione sociale sono strumenti che permettono di studiare ed analizzare i fenomeni sociali, economici e politici, riproducendoli in modo virtuale. Questi modelli rappresentano una sorta di laboratorio in cui si possono esaminare le dinamiche sociali, testare l’efficacia di politiche pubbliche o prevedere l’andamento di un determinato fenomeno in futuro.

La simulazione sociale si basa su una serie di ipotesi e regole che definiscono le interazioni tra gli agenti sociali, ovvero gli individui, i gruppi e le organizzazioni che partecipano al modello. Gli agenti sono dotati di comportamenti razionali e di capacità di apprendimento, e si muovono all’interno di un ambiente virtuale che può essere rappresentato da una rete sociale, un mercato o una città.

I modelli di simulazione sociale sono utilizzati in diversi campi, come la sociologia, l’economia, la politica e la psicologia sociale. Ad esempio, questi modelli possono essere utilizzati per studiare il fenomeno dell’emigrazione, analizzando il flusso di migranti e le cause che spingono le persone a spostarsi da un paese all’altro. Inoltre, i modelli di simulazione sociale possono essere utilizzati per analizzare i sistemi economici, prevedendo l’andamento del mercato o testando l’efficacia di politiche pubbliche come la tassazione o la riduzione delle spese pubbliche.

La simulazione sociale viene anche utilizzata nella pianificazione urbana, per esempio per studiare il traffico veicolare in una città e testare l’efficacia di diverse soluzioni per ridurre la congestione del traffico.

Ancora, i modelli di simulazione sociale possono essere utilizzati anche in campo militare, per esempio per prevedere l’esito di una battaglia o per valutare l’efficacia di una determinata strategia militare.

Per creare un modello di simulazione sociale è necessario raccogliere dati sulla realtà da studiare e utilizzare software appositi, che permettono di creare gli agenti, definire le regole e il comportamento degli stessi, e infine eseguire la simulazione.

Dunque la simulazione sociale è un campo di ricerca interdisciplinare che coinvolge diverse discipline, tra cui l’informatica, la sociologia, la psicologia, l’economia e molte altre. Qui di seguito riporto alcuni testi di riferimento che coprono l’argomento:

“Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction” di Steven F. Railsback e Volker Grimm
“Simulating Social Complexity: A Handbook” di Bruce Edmonds e Ruth Meyer
“Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling” di Joshua M. Epstein
“Social Dynamics” di Donald T. Campbell
“The Oxford Handbook of Computational Social Science” curato da Claudio Cioffi-Revilla
“Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo” di Uri Wilensky e William Rand
“An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo, Volume 2” di Uri Wilensky e William Rand

Interazione della Intelligenza Artificiale nei modelli di simulazione sociale

L’Intelligenza Artificiale (AI) sta diventando sempre più importante nel campo della simulazione sociale. L’AI può essere utilizzata per creare agenti di simulazione più intelligenti e capaci di apprendere e adattarsi alle nuove situazioni. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per analizzare i dati generati dalle simulazioni sociali, aiutando a identificare i modelli e le relazioni nei dati che possono essere difficili da individuare manualmente.

Questi libri coprono argomenti come la modellizzazione basata su agenti, la simulazione sociale, la teoria dei giochi, la dinamica sociale e molti altri argomenti correlati. Ci sono anche numerose riviste accademiche che pubblicano ricerche sulla simulazione sociale, come Journal of Artificial Societies and Social Simulation, Computational and Mathematical Organization Theory, Social Science Computer Review e molti altri.

L’AI è anche utilizzata per migliorare la modellizzazione basata su agenti nella simulazione sociale. Ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per migliorare le previsioni degli agenti, rendendoli più realistici e simili al comportamento umano. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per creare nuovi algoritmi di apprendimento automatico che migliorano la modellizzazione basata su agenti.

Infine, l’AI può essere utilizzata per migliorare l’interazione tra gli agenti di simulazione e gli esseri umani. Ad esempio, gli agenti di simulazione possono essere dotati di capacità di linguaggio naturale e di interazione con gli utenti, rendendo le simulazioni più realistiche e coinvolgenti. In questo modo, l’AI può migliorare la capacità delle simulazioni sociali di simulare la realtà e di fornire informazioni utili per il miglioramento della società.

Sono numerosi gli esempi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel campo della simulazione sociale. Ecco alcuni esempi significativi:

Simulazioni di epidemie: l’AI viene utilizzata per creare agenti di simulazione che imitano il comportamento dei veri agenti patogeni. Ciò consente ai ricercatori di studiare la diffusione delle malattie e di testare strategie per contenerle.
Simulazioni di traffico: l’AI viene utilizzata per creare agenti di simulazione che rappresentano i veicoli, i pedoni e altri utenti della strada. Questi agenti possono apprendere e adattarsi alle condizioni del traffico, permettendo ai ricercatori di studiare la congestione del traffico e testare nuove strategie di mobilità.
Simulazioni economiche: l’AI viene utilizzata per creare agenti di simulazione che rappresentano i consumatori, le imprese e altri attori dell’economia. Ciò consente ai ricercatori di studiare l’effetto di politiche economiche diverse e di testare nuove strategie per migliorare la prosperità economica.
Simulazioni di comportamento sociale: l’AI viene utilizzata per creare agenti di simulazione che imitano il comportamento umano in diverse situazioni sociali. Ciò consente ai ricercatori di studiare il comportamento umano in situazioni come la folla, l’evacuazione di emergenza, la collaborazione e la concorrenza.
Simulazioni di conflitto militare: l’AI viene utilizzata per creare agenti di simulazione che rappresentano le forze militari e le popolazioni coinvolte in conflitti armati. Ciò consente ai ricercatori di testare strategie militari e di valutare l’impatto delle guerre sulla popolazione civile.

Uno dei maggiori centri di ricerca e sviluppo in questo campo è l’Istituto per le Tecnologie Creative (ICT-USC) affiliato all’Università del Sud California.

Il Laboratorio di Simulazione Sociale delle ICT modella e simula l’interazione sociale umana a livello di gruppo. La ricerca comprende approcci gestibili per la modellizzazione del ragionamento della teoria della mente e decisionale, modelli descrittivi di decision making simile a quello umano e approcci automatizzati e basati sui dati per convalidare e agevolare la creazione di grandi simulazioni sociali.

Un nucleo centrale di ricerca del laboratorio è il progetto di Simulazione Computazionale e Modello di Società (COSMOS), che si concentra sullo sviluppo di strumenti e modelli per simulazioni sociali che possano rappresentare in modo più fedele le interazioni sociali reali.

COSMOS ha lavorato su un framework, chiamato PsychSim, per la modellizzazione e la simulazione di interazioni sociali sia a piccola che a grande scala. Modella entità sociali, individuali o gruppi, come decision-maker che cercano di raggiungere obiettivi e che possono avere credenze su altre entità. PsychSim è stato utilizzato in una serie di applicazioni trasformate come UrbanSim e BiLAT delle ICT.

Le nuove direzioni di ricerca agevolano la creazione e il testing di simulazioni sociali per produrre un meccanismo per fornire agli autori di scenari un feedback immediato sul loro contenuto. Pertanto, anziché fare affidamento su test di gioco di lunga durata con giocatori umani per identificare la gamma di possibili esiti degli scenari di addestramento, il loro sistema sarà in grado di fornire agli autori un’approssimazione di quel profilo da solo. A causa dell’aumento dell’uso di metodi di simulazione nello studio dei sistemi sociali, l’ICT dichiara di focalizzare i suoi sforzi allo scopo di beneficiare la ricerca fondamentale sia nelle scienze sociali che nell’informatica, conducendo a simulazioni migliorate.

Oltre al Laboratorio di Simulazione Sociale delle ICT dell’Università della California del Sud (USC), ci sono molti altri importanti centri di ricerca in simulazione sociale in tutto il mondo. Ecco alcuni esempi:

Center for the Study of Complex Systems presso l’Università del Michigan
Institute for the Study of Societal Issues presso l’Università della California, Berkeley
Computational Social Science Initiative presso la New York University
Center for Social Complexity presso la George Mason University
Center for Advanced Modeling in the Social, Behavioral, and Health Sciences presso la Johns Hopkins University
Social and Decision Sciences presso la Carnegie Mellon University
Center for Social Dynamics and Complexity presso l’Arizona State University

Questi sono solo alcuni esempi di centri di ricerca in simulazione sociale di spicco, ma ci sono molti altri istituti e organizzazioni che si occupano di questa area di ricerca. La simulazione sociale sta diventando sempre più importante nella comprensione dei fenomeni sociali e nel prendere decisioni informate in molti campi, dalla politica alla pianificazione urbana, alla sicurezza e alla difesa.

In Europa ed in Italia ci sono anche diversi centri di ricerca in simulazione sociale. Ecco alcuni esempi:

Institute for Future Studies presso l’Università di Stoccolma, in Svezia
The Centre for Policy Modelling presso l’Università di Manchester, nel Regno Unito
Complexity Science Hub Vienna, in Austria
Centre d’Analyse et de Mathématique Sociales presso l’École des hautes études en sciences sociales di Parigi, in Francia
Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione del Consiglio Nazionale delle Ricerche, in Italia

Sono molti i noti ricercatori in simulazione sociale che hanno contribuito significativamente a questo campo di ricerca. Ecco alcuni esempi:

Joshua Epstein, direttore del Center for Advanced Modeling in the Social, Behavioral, and Health Sciences alla Johns Hopkins University
Duncan Watts, professore alla University of Pennsylvania e autore del libro “Six Degrees: The Science of a Connected Age”
Axelrod, Robert, professore alla University of Michigan e autore del libro “The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration”
Kathleen M. Carley, professore alla Carnegie Mellon University e direttrice del Center for Computational Analysis of Social and Organizational Systems (CASOS)
Nigel Gilbert, professore emerito presso l’Università di Surrey e autore di numerosi libri e articoli sulla simulazione sociale
Thomas Schelling, premio Nobel per l’economia nel 2005 e autore di numerosi lavori sulla teoria dei giochi e la simulazione sociale
Michael Macy, professore alla Cornell University e autore di numerosi libri sulla dinamica sociale e la simulazione

Questi sono solo alcuni degli esempi di importanti ricercatori in simulazione sociale. Ci sono molti altri studiosi che hanno contribuito significativamente a questo campo di ricerca, e molti giovani ricercatori stanno emergendo in questo settore in tutto il mondo.

Per chi volesse approfondire l’argomento segnalo della letteratura di riferimento

“Agent-Based and Individual-Based Modeling: A Practical Introduction” di Steven F. Railsback e Volker Grimm
“Simulating Social Complexity: A Handbook” di Bruce Edmonds e Ruth Meyer
“Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling” di Joshua M. Epstein
“Social Dynamics” di Donald T. Campbell
“The Oxford Handbook of Computational Social Science” curato da Claudio Cioffi-Revilla
“Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo“ di Uri Wilensky e William Rand

Questi libri coprono argomenti come la modellizzazione basata su agenti, la simulazione sociale, la teoria dei giochi, la dinamica sociale e molti altri argomenti correlati. Ci sono anche numerose riviste accademiche che pubblicano ricerche sulla simulazione sociale, come Journal of Artificial Societies and Social Simulation, Computational and Mathematical Organization Theory, Social Science Computer Review.

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