[論文レビュー] Modeling Cultural Dynamics

Liane Gabora|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2008

Language and cultural evolution参考文献 18被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、エージェントがニューラルネットワークを用いて行動を生成・模倣し、ダーウィニズム的選択ではなくラマールケ的プロセスを通じて内部的世界モデルを進化させる、文化的進化のマルチエージェントシミュレーションモデルであるEVOCを提示する。このモデルは、文化的適応度が時間とともに上昇し、多様性は当初上昇してから減少することを示し、文化的な境界の緩やかな消失が、特化と知識共有を可能にすることで、多様性を損なわず適応度を向上させることを明らかにする。

ABSTRACT

EVOC (for EVOlution of Culture) is a computer model of culture that enables us to investigate how various factors such as barriers to cultural diffusion, the presence and choice of leaders, or changes in the ratio of innovation to imitation affect the diversity and effectiveness of ideas. It consists of neural network based agents that invent ideas for actions, and imitate neighbors' actions. The model is based on a theory of culture according to which what evolves through culture is not memes or artifacts, but the internal models of the world that give rise to them, and they evolve not through a Darwinian process of competitive exclusion but a Lamarckian process involving exchange of innovation protocols. EVOC shows an increase in mean fitness of actions over time, and an increase and then decrease in the diversity of actions. Diversity of actions is positively correlated with population size and density, and with barriers between populations. Slowly eroding borders increase fitness without sacrificing diversity by fostering specialization followed by sharing of fit actions. Introducing a leader that broadcasts its actions throughout the population increases the fitness of actions but reduces diversity of actions. Increasing the number of leaders reduces this effect. Efforts are underway to simulate the conditions under which an agent immigrating from one culture to another contributes new ideas while still fitting in.

研究の動機と目的

• 時間経過に伴うアイデアの多様性と適応度のダイナミクスを捉える文化的進化の計算モデルを開発すること。
• 文化的境界、リーダーシップ、人口構造などの要因が文化的イノベーションと適応に与える影響を調査すること。
• 内部的な認知的モデルが文化的進化に与える役割を検討し、伝統的なミーム中心または物的中心の見方を挑戦すること。
• 文化的移住と新しいアイデアが既存の文化的システムに統合されるプロセスをシミュレートすること。
• ダーウィニズム的競争よりも、ラマールケ的メカニズム（例えば、イノベーションプロトコルの共有）が文化的進化をよりよく説明できるかどうかを検証すること。

提案手法

• EVOCモデルにおけるエージェントは、内部的世界モデルに基づいて行動を生成するフィードフォワードニューラルネットワークとして実装される。
• エージェントは、内部モデルの変更によってイノベートするか、周囲のエージェントの行動を社会的学習に基づいて模倣する。
• 文化的伝達は、局所的模倣と、必要に応じてリーダーによるグローバルブロードキャストの組み合わせによって制御される。
• 行動の適応度は、目的を達成する効果性に基づき、時間経過における成功確率として測定される。
• 文化的境界は、エージェントのグループ間の相互作用を制限する空間的または社会的パartitionとしてモデル化される。
• 人口密度と人口規模を変化させ、多様性と適応度への影響を評価する。また、境界の緩やかな消失をシミュレートし、特化と知識交換の影響を調査する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 シミュレートされた集団において、文化的行動の多様性は時間経過でどのように変化するか？
• RQ2 文化的境界は、文化的行動の多様性と適応度にどのような影響を与えるか？
• RQ3 リーダーの存在と数は、文化的適応度と多様性にどのような影響を与えるか？
• RQ4 文化的境界の緩やかな消失が、特化と共有を通じて適応度と多様性の両方を向上させられるか？
• RQ5 異なる文化に属するエージェントは、新しい文化的文脈において、機能的な整合性を保ちながらどのように新しいアイデアを統合するか？

主な発見

• 行動の平均適応度は時間経過で上昇しており、文化的進化がより効果的な行動を生むことを示している。
• 行動の多様性は、集団のサイズと密度の増加に伴い当初上昇し、その後減少する傾向を示しており、安定化または減少の前触れとして多様性のピークが存在することを示唆している。
• 文化的境界は多様性と正の相関関係にあり、拡散による均質化を抑制するためである。
• ゆっくりと消失する境界は、特化の後に適応度の高い行動の共有を可能にすることで、多様性を損なわず適応度を向上させる。
• リーダーシップは均質化を促進するため多様性を減少させるが、リーダーの数を増やすことでこの影響が緩和される。
• ある文化のエージェントが他文化に移住することは、新しいアイデアを導入しつつも、共有された行動プロトコルを通じて統合を可能にする。