集智俱乐部 09月12日
Agent建模预测社会复杂系统:乐观、实用与审慎
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本文聚焦《Journal of Social Research Methodology》2023年特刊,探讨了Agent-based modelling (ABM) 在预测社会复杂系统方面的潜力与局限。文章汇集了来自积极主义、实用主义和怀疑主义的观点,指出ABM预测的可能性、谨慎应用的方式以及数据和模型过程不确定性带来的挑战。特刊论文从不同角度审视了ABM作为预测方法的有效性,并讨论了在大模型时代下,Agent建模与仿真的新机遇与未来发展方向,旨在共同探索人工社会的未来图景。

🤖 **ABM预测的积极主义观点**:该观点认为,利用Agent-based modelling (ABM) 进行社会复杂系统的预测是完全可行的。实现这一目标的关键在于确保拥有足够且合适的数据、丰富的经验知识以及能够支持ABM预测的恰当方法论。这强调了数据质量、领域专业知识和方法选择在ABM预测中的核心作用。

⚖️ **ABM预测的实用主义观点**:实用主义者认为,ABM可以被谨慎地用于预测。他们强调,基于ABM的预测不应仅仅被视为模型的直接输出,而更应侧重于通过ABM增强对目标系统及其潜在运作机制的理解,从而为探索未来的多种可能性提供洞察。这种方法更侧重于理解和探索而非精确预测。

📉 **ABM预测的怀疑主义观点**:怀疑主义者认为,预测的核心在于模型预测新数据的能力。在复杂社会系统研究中,ABM预测面临的主要障碍包括:模型中应包含哪些关键过程往往是未知的,以及缺乏高质量或合适类型的数据。这些不确定性是影响ABM预测准确性的关键因素。

🌐 **大模型时代下的Agent建模新机遇**:文章还提到了“大模型时代下的Agent建模与仿真”读书会,表明在大模型技术的驱动下,Agent建模与仿真正迎来新的发展机遇。这预示着ABM将可能与大模型技术融合,共同探索复杂系统理论的突破,以及在金融、心理、管理、军事等领域的研究范式变革。

社科小白 编程菜鸟 2025-09-07 18:47 上海

来自积极主义、实用主义与乐观主义者的看法

导语

本文汇总了国际学术期刊《Journal of Social Research Methodology》在2023年的特刊,汇聚了领域内乐观者、实用者和悲观者对ABM是否预测社会复杂系统的观点与思考。如果你对这一主题感兴趣,欢迎你来加入大模型时代下的Agent建模与仿真:共探人工社会未来图景读书会进行学习、探索!

研究领域:ABM,社会复杂系统

社科小白 编程菜鸟丨作者

复杂系统与计算社会学丨来源

国际学术期刊《Journal of Social Research Methodology》在2023年第26卷第2期刊发了系列特刊论文,深入探讨ABM和复杂社会系统预测问题。

虽然早期的ABM主要针对Morin(2007)所说的“有限复杂性”,但实证ABM(Empirical ABM)的出现意味着传统“简单”模型,如社会隔离,舆情动态和社会困境中的合作等研究已经不再能够代表ABM的全部。

对于非常简单的toy models,预测问题可能显得无关紧要。但随着实用主义的发展和数据驱动建模技术的应用,实证ABM越来越多地应用于复杂社会生态系统研究。解释(Explanation)在某种程度上开始退居幕后,而预测(Predication)问题则变得越来越紧迫。

概括来讲,6篇特刊论文中的观点可概括为三大类:

积极主义观点:认为利用ABM进行预测是完全可能的。我们要做的就是确保拥有足够的合适数据和经验知识,以及合适的方法来支持ABM的预测。

实用主义观点:认为ABM可尝试用于谨慎预测。不能将基于ABM的预测仅仅视为是模型的直接输出;相反,ABM可以用来增加我们对目标系统及其潜在运作机制的理解,从而帮助我们探索未来的可能性。

怀疑主义观点:认为预测关注的焦点在于模型是否具备预测新数据(即建模者未知数据)的能力。在复杂社会系统研究中,ABM预测失败的关键因素包括:(1)模型中应当包含哪些过程通常是未知的;(2)缺乏高质量的乃至合适类型的数据。


Editorial

Agent-based modelling as a method for prediction in complex social systems

Corinna Elsenbroich & J. Gareth Polhill

Pages: 133-142

Article

Is agent-based modelling the future of prediction?

Edmund Chattoe-Brown

Pages: 143-155

Article

The practice and rhetoric of prediction – the case in agent-based modelling

Bruce Edmonds

Pages: 157-170

Article

What kind of prediction? Evaluating different facets of prediction in agent-based social simulation

David Anzola & César García-Díaz

Pages: 171-191

Article

Should we make predictions based on social simulations?

Frank Dignum

Pages: 193-206

Published online: 20 Oct 2022

Article

Negotiating a Future that is not like the Past

Corinna Elsenbroich & Jennifer Badham

Pages: 207-213

Article

The psychometric house-of-mirrors: the effect of measurement distortions on agent-based models’ predictions

Dino Carpentras & Michael Quayle

Pages: 215-231

「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会

集智俱乐部联合山东工商学院副教授高德华、天津大学教授薛霄、北京师范大学教授张江、国防科技大学博士研究生曾利共同发起「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会。读书会自2025年7月8日开始,每周二晚上7:30-9:30进行,预计持续分享8周左右。扫码加入Agent建模与仿真的前沿探索之旅,一起共学、共创、共建、共享「大模型时代下的Agent建模与仿真」社区,共同畅想大模型时代人工社会的未来图景!

核心问题

Agent建模与仿真是什么,核心技术发生了怎样的演变?

大模型时代,Agent建模与仿真会给复杂系统理论带来哪些突破?

大模型如何赋能Agent实现自主思考与动态适应?

大模型驱动的Agent交互会涌现出什么新型的社会现象?

Agent建模与仿真如何改变金融、心理、管理、军事等领域的研究范式?

你将收获

梳理Agent建模与仿真的历史发展脉络与方法论;

掌握一套理解、分析、控制、预测复杂系统的计算实验框架;

掌握基于多主体强化学习的复杂系统优化方法;

领略领域前沿学者的研究体系与科研路径。

详情请见:大模型时代下的Agent建模与仿真:共探人工社会未来图景

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