[논문 리뷰] Anticipation in Social Systems: the Incursion and Communication of Meaning

Loet Leydesdorff, Daniel M. Dubois|ArXiv.org|2009. 12. 07.

University-Industry-Government Innovation Models참고 문헌 17인용 수 30

한 줄 요약

이 논문은 사회 시스템에서의 예측 가능성이 의미가 정보 처리에 침투함으로써 발생한다고 제안하며, 사회 역학의 일阶 근사로 로지스틱 맵을 사용한다. 세포 오토마타 내의 상호작용 및 집합 항에 예측 메커니즘을 통합함으로써, 시스템의 표현을 반영하고 향상시키는 관측자가 생성되며, 의미의 공유가 자기조직화되고 예측 가능한 사회 시스템을 가능하게 한다.

ABSTRACT

In social systems, meaning can be communicated in addition to underlying processes of the information exchange. Meaning processing incurs on information processing with hindsight, while information processing recursively follows the time axis. The sole assumption of social relatedness as a variable among groups of agents provides sufficient basis for deriving the logistic map as a first-order approximation of the social system. The anticipatory formulation of this equation can be derived for both anticipation in the interaction term and in the aggregation among subgroups. Using this formula in a cellular automaton, an observer is generated as a reflection of the system under observation. The social system of interactions among observations can improve on the representations entertained by each of the observing systems.

연구 동기 및 목표

• 순수한 정보 교환을 넘어서 사회 시스템 내에서 의미 처리가 어떻게 발생하는지 설명하기.
• 과거의 정보 처리를 확장하여 미래 지향적 역학을 포함함으로써 사회 시스템의 예측 가능성을 모델링하기.
• 에이전트 간의 사회적 유대관계에 기반하여 사회 시스템 행동의 일계 근사로 로지스틱 맵을 유도하기.
• 상호작용 항과 하위집단 집합 항 모두에 적용 가능한 예측 가능성을 고려한 로지스틱 맵의 수식적 표현 개발하기.
• 관측자 시스템이 관측 대상 시스템의 반영으로서 어떻게 나타나며, 반복 피드백을 통해 표현 정확도를 향상시킬 수 있는지 보여주기.

제안 방법

• 사회적 유대관계를 유일한 변수로 사용하여 사회 시스템의 일계 근사를 로지스틱 맵으로 유도한다.
• 로지스틱 맵의 상호작용 및 집합 항을 수정하여 미래 지향적 성분을 포함함으로써 예측 가능성을 도입한다.
• 세포 오토마타 프레임워크에 예측 가능 로지스틱 맵를 적용하여 사회 시스템 역학을 시뮬레이션한다.
• 관측 대상 시스템의 반복적 반영으로서의 관측자 생성을 모델링함으로써 표현의 자기 향상 가능성을 구현한다.
• 물리학과 사회학의 형식적 접근을 통합하여 의미 처리를 정보 역학에 통합하고, 의미를 침투적 요소로 간주한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 의미의 공유가 순수한 정보 교환을 넘어서는 사회 시스템에서 예측 가능성이 어떻게 형식적으로 모델링될 수 있는가?
• RQ2 사회적 유대관계에 기반한 사회 시스템에서 예측 행동의 기초가 되는 수학적 구조는 무엇인가?
• RQ3 의미 처리의 통합이 사회 시스템 내 정보 교환의 역학에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 예측 가능 프레임워크에서 관측자 시스템은 관측 대상 시스템의 반영으로서 어떻게 나타나는가?
• RQ5 예측 가능 항을 추가함으로써 로지스틱 맵이 예측 가능한 사회 역학의 기초 모델로 기능할 수 있는가?

주요 결과

• 사회적 유대관계가 유일한 변수일 때 로지스틱 맵는 사회 시스템의 일계 근사로 나타나며, 사회 역학 모델링의 기초가 된다.
• 상호작용 항과 하위집단 집합 항 모두에 대해 예측 가능 로지스틱 맵의 수식적 표현을 도출할 수 있으며, 이는 모델 내 미래 지향적 행동을 가능하게 한다.
• 세포 오토마타 구현은 관측 대상 시스템의 표현을 반영하고 반복적으로 향상시키는 관측자 시스템을 생성한다.
• 의미 처리가 과거 정보 처리에 침투함으로써 피드백 루프를 형성하며, 자기조직화되고 예측 가능한 행동을 가능하게 한다.
• 모델은 의미의 공유가 사회 시스템이 순수한 반응적 역학을 초월하고 반복적 관측자 피드백을 통해 예측 가능 성조화를 달성할 수 있음을 보여준다.