Računarska sociologija

Računarska sociologija je ogranak sociologije koji koristi računski intenzivne metode za analizu društvenih fenomena. Koristeći računarske simulacije, veštačku inteligenciju, složene statističke metode i analitičke pristupe kao što su analize socijalne mreže, sociologija proračunski razvija teorije kompleksnih društvenih procesa kroz modeliranje socijalnih interakcija.

To uključuje razumevanje društvenih aktera, interakciju između tih aktera, kao i uticaj ovih interakcija na društveni agregat. Iako se predmeti izučavanja i metodologije razlikuju u društvenim naukama i u prirodnim naukama ili kompjuterskim naukama, nekoliko od pristupa koji se koriste u savremenoj društvenoj simulaciji potiču iz oblasti kao što su fizika i veštačka inteligencija. Neki od pristupa koji su nastali u ovoj oblasti su uvezeni u prirodne nauke, kao što su mere mreže centraliteta iz oblasti socijalne analize mreža i mreža nauke.

U relevantnoj literaturi, računarska sociologija se često povezuje sa studijama socijalne kompleksnosti. Socijalni kompleksni koncepti kao što su kompleksni sistemi, nelinearne interkonekcije između makro i mikroprocesa i pojave, ušli su u vokabular računarske sociologije. Praktični i dobro poznati primer je izgradnja matematičkog modela u obliku "veštačkog društva" kojim istraživači mogu da analiziraju strukturu društvenog sistema.

Istorija[uredi | uredi izvor]

Teorija sistema i strukturalni funkcionalizam[uredi | uredi izvor]

U posleratnom periodu,diferencijalni analizator Vanevara Buša, ćelijski robot Džona fon Nojmanaa , kibernetika Norberta Vinera i informaciona teorija Kloda Šenona postale su uticajne paradigme za modeliranje i razumevanje kompleksnosti u tehničkim sistemima. Kao odgovor, naučnici u disciplinama kao što su fizika, biologija, elektronika i ekonomija, počeli su da artikulišu opštu teoriju sistema u kome su priroda i fizički fenomeni manifestacije međusobno povezanih elemenata u sistemu koji ima zajedničke obrasce i svojstva. Prateći Emil Dirkemov poziv da se analizira složeno moderno društvo, posleratni strukturni funkcionalistički sociolozi kao što je Talkot Parsons, zastupaju ove teorije sistematične i hijerarhijske interakcije između konstitutivnih elemenata da bi pokušali da generišu velike ujedinjene sociološke teorije, kao što je Agil paradigma. Sociolozi poput Džordža Homansa su tvrdili da bi trebalo da sociološke teorije budu formalizovane u hijerarhijske strukture predloga i da bi trebalo da preciziraju terminologiju iz kojih drugi predlozi i hipoteze mogu biti izvedene i operacionalizovane u empirijskim studijama. Zato što su kompjuterski algoritmi i programi korišćeni još od 1956. za testiranje i proveru matematičkih teorema, kao što je teorija četiri boja, sociolozi i sistemi dinamika su naslutili da se slični računarski pristupi mogu "rešiti" i "dokazati", analogno formalizovanim problemima i teoremama društvenih struktura i dinamike.

Mikrosimulacija i makrosimulacija[uredi | uredi izvor]

Do kasnih 1960-ih i ranih 1970-ih, društveni naučnici koriste sve dostupne tehnologije računanja za vršenje makro-simulacija kontrole i povratnih informacija globalnog stanovništva, organizacija, industrija i gradova. Ovi modeli su koristili diferencijalne jednačine za predviđanje raspodele stanovništva kao holističke funkcije drugih sistematskih faktora kao što su kontrole inventara, gradski saobraćaj, migracije i prenošenja bolesti. Iako su simulacije socijalnih sistema dobile značajnu pažnju sredinom 1970-ih, nakon što je rimski klub objavio izveštaje predviđanja globalne katastrofe životne sredine zasnovane na predviđanjima svetskih simulacija ekonomije, zaključci su privremeno diskreditovali polje koje se rađa, pokazujući u kojoj su meri rezultati modela veoma osetljivi na specifične kvantitativne pretpostavke (potpomognute sa malo dokaza, u slučaju Rimskog kluba). Kao rezultat povećanja skepticizma o zapošljavanju računarskih alatki da bi se ostvarila predviđanja o makro-nivou socijalnog i ekonomskog ponašanja , društveni naučnici su preusmerili svoju pažnju ka mikrosimulacionim modelima da bi prognozirali i proučavali efekte politike od strane modeliranja nagomilanih promena stanja entiteta na individualnom nivou umesto promene u distribuciji na nivou populacije. Međutim, ovi mikrosimulacioni modeli ne dozvoljavaju pojedincima da komuniciraju ili da se prilagode i nisu namenjeni za osnovna teorijska istraživanja.

Ćelijski robot i agent-modelovanje[uredi | uredi izvor]

Takođe vidi: Celularni automat

Za vreme 1970-ih i 1980-ih fizičari i matematičari su takođe pokušavali da modeliraju i analiziraju kako jednostavne sastavne jedinice, kao što su atomi, mogu dovesti do globalnih osobina, kao što su kompleksne osobine na niskim temperaturama, u magnetnim materijalima i u turbulentnim tokovima. Koristeći mobilne automate, naučnici su uspeli da navedu sisteme koji se sastoje od mreže ćelija u kojima svaka ćelija samo okupira neke konačne države i promene među državama su isključivo upravljane od strane država, neposrednih suseda. Zajedno sa napretkom veštačke inteligencije i mikroračunarske moći , te metode su doprinele razvoju "teorije haosa" i "teorije kompleksnosti ", koje su zauzvrat , obnovile interesovanje za razumevanje kompleksnih fizičkih i socijalnih sistema širom disciplinskih granica . Istraživačke organizacije, koje su eksplicitno posvećene interdisciplinarnom proučavanju složenosti su osnovane u ovoj eri : Institut Santa Fe je osnovan 1984. godine od strane naučnika sa sedištem u Nacionalnoj laboratoriji Los Alamos i BAH grupe na Univerzitetu Mičigen (takođe počela sredinom 1980-ih) .

Ova 'ćelijski-automati' paradigma je dovele do trećeg talasa socijalne simulacije, ističući agenta na bazi modeliranja. Kao mikrosimulaciju, ovi modeli usvojili su četiri ključne pretpostavke da bi se odstupilo od mikrosimulacije: autonomija, međuzavisnost, jednostavna pravila, i adaptivno ponašanje. Godine 1981, matematičar i politikolog Robert Akselrod i evolucioni biolog V. D. Hamilton su objavili veliki rad u nauci pod nazivom "Evolucija saradnje", koja je koristila modelovani pristup bazi agenata da pokaže kako se socijalna saradnja zasniva i kako se može uspostaviti i stabilizovati u Zatvorenikovoj dilemi igre, kada su agenti pratili jednostavna pravila sopstvenog interesa. Akselrod i Hamilton su pokazali da pojedini agenti sledeći jednostavan skup pravila: (1) sarađuju na prvom prelazu ;(2) nakon toga ponove prethodnu akciju da bi partneri bili u stanju da razviju "norme" saradnje i sankcionisanja u odsustvu kanonskih socioloških konstrukcija kao recimo demografiju, vrednosti, religije, kulturu.

Godine 1999, Najdžel Gilbert je objavio prvi udžbenik o socijalnoj simulaciji, simulacija za socijalne naučnike je utvrđeno najrelevantniji časopis: Časopis veštačkog društva i društvenih simulacija.

Pretraga podataka i analize socijalnih mreža[uredi | uredi izvor]

Takođe vidi: Analiza podataka i Socijalna analiza mreža

Nezavisno od razvijanja računarskih modela u socijalnim sistemima, analize socijalnih mreža su se pojavile u 1970-im i 1980-im sa napretkom u teoriji grafofa, statistike i studija socijalne strukture. Kao novi analitički metod je bio artikulisan i zapošljavao je sociologe kao što su Džejms S. Koleman, Harison Vajt, Linton Frimen, J. Klajd Mičel, Mark Granoveter, Ronald Bart i Beri Velman. Sve veća ukorenjenost računarskih i telekomunikacionih tehnologija tokom 1980-ih i 1990-ih je tražila analitičke tehnike, kao što su analiza mreže i više nivoa modeliranja, da bi se prilagodili gotovo svi kompleksni i veliki skupovi podataka. Najnoviji talas računarske sociologije, pre upotreba simulacije, koristi analizu mreže i napredne statističke tehnike za analizu velike kompjuterske baze podataka elektronskih punomoćnika sa podacima o ponašanju. Elektronske evidencije , kao što su e-mail, instant poruke evidencije , hiperveze na Vorld Vajd Veb-u , upotreba mobilnih telefona i diskusije o Usenet-u (podmreža na Internetu) dozvoljavaju društvenim naučnicima da direktno posmatraju i analiziraju društveno ponašanje iz više tačaka u vremenu i iz više nivoa analize , bez ograničenja tradicionalne empirijske metode kao što su intervjui , učesnici posmatranja , ili ankete. Nastavak poboljšanja u algoritmima mašinskog učenja, takođe ima dozvolu sociologa i privrednika da koristi tehnike da identifikuje latentne i smislene obrasce društvene interakcije i evolucije u velikim skupovima elektronskih podataka.

Automatska analiza tekstualnih kodeksa je omogućila izvlačenje aktera i njihovih odnosnih mreža na ogromnoj skali, pretvarajući tekstualne podatke u mreže podataka. Nastale mreže, koje mogu da sadrže hiljade čvorova su zatim analizirane pomoću alata iz mrežne teorije da bi identifikovale ključne aktere, ključne zajednice ili stranke i opšte karakteristike kao što su robusnost ili strukturne stabilnosti ukupne mreže ili centralnosti određenih čvorova.

Računarska analiza sadržaja[uredi | uredi izvor]

Analiza sadržaja je tradicionalni deo društvenih nauka i medijskih studija već dugo vremena. Automatizacija analize sadržaja je dozvoljena revolucijom "veliki podaci", da bi se održali u toj oblasti, sa studijama u društvenim medijima i sadržaja novina koje uključuju milione vesti. Pol, pristrasnost, čitljivost, sadržaj, sličnost, sklonosti čitača, pa čak i raspoloženje su analizirani na osnovu teksta rudarskih metoda preko milion dokumenata. Analiza vidljivosti, rodna pitanja i teme pristrasnosti su pomogle u pokazivanju kako različite teme imaju različite rodne predrasude i nivoe vidljivosti. Mogućnost da detektuje promene raspoloženja u ogromnoj populaciji analizirajući Tviter sadržaj se pokazala odlična.

U 2008. godini, Jukihiko Jošida je uradio studiju pod nazivom "Leni Refenšal i nemački ekspresionizam: istraživanja u vizuelnoj kulturi studija, koristeći transdisciplinske semantičke prostore specijalizovanih rečnika." Studija je baza podataka slika označenih sa konotacijskim i denotacijskim ključnim rečima i imao je snimke istog kvaliteta kao i snimke "degeneracije" u naslovu izložbe, "degenerik umetnosti" u Nemačkoj u 1937.

Časopisi i akademske publikacije[uredi | uredi izvor]

Najvažniji časopis ove discipline je "Časopis veštačkih društava i društvenih simulacija."

Časopis složenog istraživanja

Udruženja, konferencije i radionice[uredi | uredi izvor]

Takođe vidi[uredi | uredi izvor]

^[1] ^[2] ^[3]^[4] ^[5] ^[1] ^[2]^[6] ^[7] ^[8] ^[9] Agent-based models are less concerned with predictive accuracy and instead emphasize theoretical development.^[10] ^[11]

Reference[uredi | uredi izvor]

^ ^a ^b Macy, Michael W.; Willer, Robert (2002). „From Factors to Actors: Computational Sociology and Agent-Based Modeling”. Annual Review of Sociology. 28: 143—166. JSTOR 3069238. doi:10.1146/annurev.soc.28.110601.141117.
^ ^a ^b Gilbert, Nigel; Troitzsch, Klaus (2005). „Simulation and social science”. Simulation for Social Scientists (2 izd.). Open University Press.
^ Epstein, Joshua M.; Axtell, Robert (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. Washington DC: Brookings Institution Press.
^ Axelrod, Robert (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton, NJ: Princeton University Press.
^ Casti, J (1999). „The Computer as Laboratory: Toward a Theory of Complex Adaptive Systems”. Complexity. 4 (5): 12—14. doi:10.1002/(SICI)1099-0526(199905/06)4:5<12::AID-CPLX3>3.0.CO;2-4.
^ Goldspink, C (2002). „Methodological Implications of Complex Systems Approaches to Sociality: Simulation as a Foundation for Knowledge”. 5 (1). Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
^ Epstein, Joshua (2007). Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling. Princeton, NJ: Princeton University Press.
^ Durkheim, Émile. The Division of Labor in Society. New York, NY: Macmillan.
^ Bailey, Kenneth D. (2006). „Systems Theory”. Ur.: Jonathan H. Turner. Handbook of Sociological Theory. New York, NY: Springer Science. str. 379—404. ISBN 0-387-32458-5.
^ Gilbert, Nigel (1997). „A simulation of the structure of academic science”. Sociological Research Online. 2 (2). Arhivirano iz originala 24. 05. 1998. g. Pristupljeno 27. 12. 2015.
^ Axelrod, Robert; Hamilton, William D. (27. 03. 1981). „The Evolution of Cooperation”. Science. 211 (4489): 1390—1396. PMID 7466396. doi:10.1126/science.7466396.

[MW-1] Macy, Michael W.; Willer, Robert (2002). „From Factors to Actors: Computational Sociology and Agent-Based Modeling”. Annual Review of Sociology. 28: 143—166. JSTOR 3069238. doi:10.1146/annurev.soc.28.110601.141117.

[SfSS1-2] Gilbert, Nigel; Troitzsch, Klaus (2005). „Simulation and social science”. Simulation for Social Scientists (2 izd.). Open University Press.

[Artificial_Societies-3] Epstein, Joshua M.; Axtell, Robert (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. Washington DC: Brookings Institution Press.

[Cooperation-4] Axelrod, Robert (1997). The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration. Princeton, NJ: Princeton University Press.

[5] Casti, J (1999). „The Computer as Laboratory: Toward a Theory of Complex Adaptive Systems”. Complexity. 4 (5): 12—14. doi:10.1002/(SICI)1099-0526(199905/06)4:5<12::AID-CPLX3>3.0.CO;2-4.

[6] Goldspink, C (2002). „Methodological Implications of Complex Systems Approaches to Sociality: Simulation as a Foundation for Knowledge”. 5 (1). Journal of Artificial Societies and Social Simulation.

[Generative-7] Epstein, Joshua (2007). Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling. Princeton, NJ: Princeton University Press.

[8] Durkheim, Émile. The Division of Labor in Society. New York, NY: Macmillan.

[Bailey-9] Bailey, Kenneth D. (2006). „Systems Theory”. Ur.: Jonathan H. Turner. Handbook of Sociological Theory. New York, NY: Springer Science. str. 379—404. ISBN 0-387-32458-5.

[10] Gilbert, Nigel (1997). „A simulation of the structure of academic science”. Sociological Research Online. 2 (2). Arhivirano iz originala 24. 05. 1998. g. Pristupljeno 27. 12. 2015.

[11] Axelrod, Robert; Hamilton, William D. (27. 03. 1981). „The Evolution of Cooperation”. Science. 211 (4489): 1390—1396. PMID 7466396. doi:10.1126/science.7466396.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]