Wie können Revolutionen entstehen, ohne dass jemand sie erwartet? Wie kommt es, dass sich die gesellschaftlichen Normen in Bezug auf die gleichgeschlechtliche Ehe schneller ändern, als alle erwartet haben? Warum setzen sich einige soziale Innovationen relativ leicht durch, während andere sich jahrelang abmühen, ohne sich zu verbreiten? Allgemeiner gefragt: Welche Kräfte steuern den Prozess der sozialen Evolution - von der Mode, die wir tragen, über unsere Vorstellungen von religiöser Toleranz bis hin zu unseren Ideen über den Prozess wissenschaftlicher Entdeckungen und die besten Wege, komplexe Forschungsorganisationen zu verwalten?
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In dieser Woche werden die Studenten in die agentenbasierte Modellierung und die Theorie sozialer Netzwerke eingeführt. Wir werden eines der frühesten und berühmtesten agentenbasierten Modelle vorstellen, Thomas Schellings Modell der Segregation, das zeigt, wie Segregation in einer Bevölkerung entstehen kann, selbst wenn die Menschen individuell Vielfalt bevorzugen. In dieser Woche werden wir dieses Modell sowohl konzeptionell als auch mit NetLogo demonstrieren und zeigen, wie agentenbasierte Modelle verwendet werden können, um ausreichende Bedingungen für die Entstehung sozialer Phänomene aufzuzeigen.
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In dieser Woche werden die Studenten in die Theorie sozialer Netzwerke und das Paradox der "kleinen Welten" eingeführt. Wir stellen Ansteckungsmodelle der Verbreitung vor und diskutieren, wie die Netzwerkstruktur die Geschwindigkeit beeinflussen kann, mit der sich Informationen in einer Population verbreiten. Diese Woche beinhaltet sowohl einen umfassenden konzeptionellen Überblick über die Theorie sozialer Netzwerke, in dem erklärt wird, wie Netzwerke zur Darstellung komplexer sozialer Beziehungen verwendet werden, als auch technische Beschreibungen von zwei grundlegenden Arten von Netzwerken.
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In dieser Woche werden wir zunächst die Grenzen einfacher krankheitsähnlicher Modelle der sozialen Ansteckung erörtern und die Idee der "komplexen Ansteckung" einführen, um das häufige Bedürfnis der Menschen nach sozialer Verstärkung zu modellieren, bevor sie eine Information oder ein Verhalten weitergeben. Während sich einfache Ansteckungen immer schneller ausbreiten, wenn die Netzwerke kleiner werden, werden wir in dieser Woche die paradoxe Natur komplexer Ansteckungen aufzeigen, die sich in den kleinsten Netzwerken langsamer (oder gar nicht!) ausbreiten können.
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Wie können Verhaltensweisen beliebt werden, auch wenn die meisten Menschen sie nicht mögen? In dieser Woche werden wir ein Modell vorstellen, das auf der klassischen Allegorie von Hans Christian Anderson, "Des Kaisers neue Kleider", basiert Wir werden zunächst einen konzeptionellen Überblick über das Modell geben und die Rolle privater und öffentlicher Überzeugungen sowie die Durchsetzung sozialer Normen erörtern. Anschließend werden wir dieses Modell in NetLogo vorstellen und zeigen, welche Bedingungen die Verbreitung unpopulärer Verhaltensweisen begünstigen.
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Diese Woche befassen wir uns mit einem weiteren Rätsel der sozialen Konventionen: Wie können Populationen zu weithin geteilten sozialen Konventionen gelangen, wenn es keinen zentralen Organisationsmechanismus gibt? Wir werden zunächst klassische Erklärungen für die Entstehung von Konventionen erörtern, und warum diese Erklärungen nicht ausreichen, um unsere soziale Welt zu erklären. Anschließend werden wir ein agentenbasiertes Modell von Konventionen erörtern, das auf einem Modell der lokalen Peer-to-Peer-Koordination aufbaut, und anhand von NetLogo zeigen, wie lokale Interaktionen globale Konvergenz erzeugen können.
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Wie können Sie ein Team am besten organisieren, um innovative Lösungen für komplexe Probleme zu finden? Wenn die Teammitglieder nicht kommunizieren können, können sie keine Strategien austauschen und nicht vom Erfolg der anderen lernen. Wenn sie aber zu viel kommunizieren, werden sie sich nur auf einige wenige Ideen konzentrieren und nicht den gesamten Problemraum erkunden. Diese Woche stellen wir Ihnen ein agentenbasiertes Modell der Problemlösung vor und zeigen, wie die Netzwerkstruktur genutzt werden kann, um diesen klassischen Kompromiss zwischen Exploration und Ausbeutung zu umgehen.
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Geprüft am 27. Juni 2019
Geprüft am 20. März 2020
Geprüft am 11. Apr. 2020
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