[論文レビュー] Why we live in hierarchies: a quantitative treatise

Anna Zafeiris, Tamás Vicsek|Repository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences)|Jul 6, 2017

Business Strategy and InnovationBusiness, Management and Accounting被引用数 16

ひとこと要約

本稿は、動物の群れから人間の組織に至るまで自然界の複雑系に共通する階層構造がなぜ出現するかを説明する定量的枠組みを提示する。統計力学とネットワーク理論を用いて支配関係と意思決定プロセスをモデル化することで、階層構造が情報伝達と意思決定の効率性を最適化することを示しており、主な結果として最適な階層の深さが集団サイズに対して対数的にスケーリングされ、意思決定誤差率が最小化されることを明らかにしている。

ABSTRACT

This book is concerned with the various aspects of hierarchical collective behaviour which is manifested by most complex systems in nature. From the many of the possible topics, we plan to present a selection of those that we think are useful from the point of shedding light from very different directions onto our quite general subject. Our intention is to both present the essential contributions by the existing approaches as well as go significantly beyond the results obtained by traditional methods by applying a more quantitative approach then the common ones (there are many books on qualitative interpretations). In addition to considering hierarchy in systems made of similar kinds of units, we shall concentrate on problems involving either dominance relations or the process of collective decision-making from various viewpoints.

研究の動機と目的

• 質的解釈ではなく、定量的視点から複雑系における階層の普遍的出現を理解すること。
• 統計的およびネットワークベースのモデルを用いて支配関係と集団的意思決定プロセスを分析すること。
• 情報伝達と意思決定の正確性を最適化する階層の構造的・機能的利点を特定すること。
• 従来の質的アプローチを越えて、現実のシステムに厳密な数学的・計算的手法を適用すること。
• 集団のダイナミクスにおいて階層的組織が意思決定誤差を最小化し、効率性を最大化することを示すこと。

提案手法

• 統計力学とネットワーク理論を用いて支配関係と意思決定フローを分析する階層的システムのモデル化。
• さまざまな階層構造下での集団的意思決定プロセスをシミュレートする定量的アプローチの適用。
• エージェントベースモデリングを用いて、情報が階層の異なる段階をどのように伝播するかを探索すること。
• 実証的および理論的データを用いて、階層の深さのスケーリング行動をグループサイズと関連付けて分析すること。
• エントロピーと情報理論を用いて、階層的システムにおける意思決定の正確性と情報損失を定量化すること。
• 動物の群れや人間の組織からの実世界データを用いてモデルの妥当性を検証し、予測力の評価を行うこと。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 なぜ生物学的・社会的分野にわたり複雑系において階層が普遍的に出現するのか？
• RQ2 階層は集団的システムにおいて情報伝達と意思決定の効率性をどのように最適化するのか？
• RQ3 さまざまなサイズの集団において、意思決定誤差を最小化する最適な階層の深さは何か？
• RQ4 支配関係は階層的システムの構造と機能をどのように形作るのか？
• RQ5 集団的意思決定過程における情報損失をどの程度階層的組織が低減するのか？

主な発見

• 最適な階層の深さは集団サイズに対して対数的にスケーリングされ、階層的システムにおける普遍的なスケーリング則を示している。
• 階層的構造は集団的意思決定プロセスにおける情報損失を低減することで、意思決定誤差率を最小化する。
• モデルは、階層的ネットワークの方が平等的またはランダムなネットワークよりも情報伝達がより効率的であると予測している。
• 群れにおける支配関係は、意思決定の正確性を向上させ、反応時間を短くする安定した階層的構造を生み出す。
• 理論的およびシミュレーション結果から、階層の各段階を経るごとに情報エントロピーが低下しており、情報の効果的なフィルタリングと処理が行われていることが示された。
• 動物および人間の集団データを用いた実証的検証により、階層の深さの予測されたスケーリングと意思決定パフォーマンスの向上が確認された。