[論文レビュー] Theories and Practice of Agent based Modeling: Some practical Implications for Economic Planners

Hossein Sabzian, Mohammad Ali Shafia+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2019

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 56被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、社会的・経済的計画者を対象に、従来の式ベースのモデリング（EBM）が捉えきれない自己組織的で複雑な行動を記述できないという限界を克服するため、社会科学分野におけるエージェントベースモデル（ABM）の構築に向けた体系的で段階的なフレームワークを提示する。ABMが適応的で制限付き合理的なエージェントをモデル化する優位性を示し、思考実験を通じて、特定の慈善支援戦略が経済的不平等を顕著に低減できることを示している。

ABSTRACT

Nowadays, we are surrounded by a large number of complex phenomena ranging from rumor spreading, social norms formation to rise of new economic trends and disruption of traditional businesses. To deal with such phenomena,Complex Adaptive System (CAS) framework has been found very influential among social scientists,especially economists. As the most powerful methodology of CAS modeling, Agent-based modeling (ABM) has gained a growing application among academicians and practitioners. ABMs show how simple behavioral rules of agents and local interactions among them at micro-scale can generate surprisingly complex patterns at macro-scale. Despite a growing number of ABM publications, those researchers unfamiliar with this methodology have to study a number of works to understand (1) the why and what of ABMs and (2) the ways they are rigorously developed. Therefore, the major focus of this paper is to help social sciences researchers,especially economists get a big picture of ABMs and know how to develop them both systematically and rigorously.

研究の動機と目的

• 社会的経済的システムにおける自己組織的で複雑な行動を捉えることが難しい従来の式ベースのモデリング（EBM）の欠点を是正すること。
• 社会科学者および経済的計画者に、厳密にABMを構築できる明確で体系的なフレームワークを提供すること。
• 住宅バブル、不平等、富の分配といった現実の現象をモデル化するうえでABMの実用的有用性を示すこと。
• 常套的手法（ODE、PDE、システムダイナミクスなど）と比較して、適応的でネットワーク化されたエージェントをモデル化するうえでABMの優位性を強調すること。
• NetLogoなどのツールを用いたモデル化、検証、実装を含む、ABMの構築プロセスを体系的に提示すること。

提案手法

• 複雑性理論とネットワーク科学の枠組みを採用し、相互作用的で適応的なエージェントの集合としてシステムをモデル化する。
• エージェントベースモデリング（ABM）を計算的手法として採用し、微視的ルールと局所的相互作用がマクロ的 emerged パターンを生成することをシミュレートする。
• 上位から下位へのEBMとは対照的なボトムアップのモデリングアプローチを採用し、エージェントの制限付き合理的さと適応可能性に焦点を当てる。
• NetLogoを用いた思考実験を通じて、多様なエージェントと慈善メカニズムを有する経済システムをシミュレートする。
• NetLogoにおける感度分析（BehaviorSpace）、参加型シミュレーション（Hubnet）、パラメータ領域の探索（Behaviorsearch）を活用し、モデルの検証を実施する。
• 分散度の指標を用いて、慈善支援の異なる戦略（A、B、C）が経済的不平等の低減に与える影響を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エージェントベースモデリング（ABM）は、社会的経済的システムにおける自己組織的行動を捉えるうえで、式ベースのモデリング（EBM）の限界をどのように克服できるか？
• RQ2 社会科学分野におけるABMを体系的かつ厳密に開発するための主要な手法的ステップは何か？
• RQ3 異なる慈善支援戦略は、シミュレートされたエージェントベース経済において経済的不平等の低減にどのように影響を与えるか？
• RQ4 資金移動の構造（例：規模、標的指定）は、経済的デクイル間の分散を最小化するために果たす役割は何か？
• RQ5 ABMフレームワークは、記憶、教育、起業家的行動、制度的主体といったより洗練されたエージェント属性を統合するためにどのように拡張可能か？

主な発見

• ABMは、ODE、PDE、システムダイナミクスといった従来の手法よりも、自己組織的で適応的な社会的経済的システムの複雑な性質を模倣する能力に優れている。
• 思考実験の結果、最も貧困層に焦点を当てた慈善支援戦略が経済的不平等を顕著に低減することが示された。特に、下位50%のエージェントに大きな移転を行う戦略Cが、全体の平均分散を最大限に削減した。
• 慈善支援が不平等を低減する有効性は、移転量の大きさに加え、低い経済的デクイルに的を絞った戦略的標的指定にも起因している。
• 戦略Bは移転量が大きくても、戦略Cと比較して分散低減の効果が僅かにしか向上しなかったため、移転量そのものよりも標的指定の重要性が顕著に示された。
• シミュレーション結果は、ボルツマン＝ギブズ則を支持しており、閉鎖的経済系においては、資金が保存される限り、資金分配が指数関数的分布を示すことが明らかになった。
• 記憶、教育、制度的主体といったより洗練されたエージェント属性をABMに統合することで、微視的およびマクロ的レベルで複雑な行動パターンが出現することが可能になる。