[논문 리뷰] Towards a living earth simulator

Mario Paolucci, D. Kossman외 18명|2013. 04. 06.

Earth Systems and Cosmic Evolution인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 복잡한 사회적 역학을 모델링하고 예측하기 위해 에이전트 기반 모델링, 다스케일 시뮬레이션, 데이터 마이닝, 실시간 시각화를 통합하는 연합형, 다학문적 플랫폼인 라이ving 어스 시뮬레이터(LES)를 제안한다. 빅데이터, 사회과학 이론, 그리고 심각한 게임과 같은 상호작용 도구를 결합함으로써 LES는 다양한 척도에서 이론 기반의 집단적 행동과 체계적 위험을 탐색할 수 있게 하여, 상호 연결되어 적응 가능한 시스템에서 사회적 전망 능력과 거버넌스를 향상시키는 데 목적이 있다.

ABSTRACT

The Living Earth Simulator (LES) is one of the core components of the FuturICT architecture. It will work as a federation of methods, tools, techniques and facilities supporting all of the FuturICT simulation-related activities to allow and encourage interactive exploration and understanding of societal issues. Society-relevant problems will be targeted by leaning on approaches based on complex systems theories and data science in tight interaction with the other components of FuturICT. The LES will evaluate and provide answers to real-world questions by taking into account multiple scenarios. It will build on present approaches such as agent-based simulation and modeling, multiscale modelling, statistical inference, and data mining, moving beyond disciplinary borders to achieve a new perspective on complex social systems.

연구 동기 및 목표

• 금융 위기, 팬데믹, 사회적 갈등과 같은 상호 연결된 사회적 과제의 복잡성이 증가하는 상황을 해결하기 위해 통합된 시뮬레이션 플랫폼을 구축함으로써.
• ICT, 복잡성 과학, 사회과학의 통찰을 융합하여 학문 간 단절을 극복하고 집단적 인간 행동을 모델링함으로써.
• 실시간 데이터 통합 및 시각화 도구를 통해 상호작용적이고 이론 기반의 사회 시스템 시뮬레이션을 가능하게 함으로써.
• 정책 개입의 결과를 시뮬레이션하고 예측함으로써 사전적 거버넌스를 지원함으로써.
• 사회 기반 기술 시스템에 예측 및 적응 계획 기능을 통합함으로써 사회 전체의 집단적 자각을 촉진함으로써.

제안 방법

• 적응적이고 목표 지향적인 에이전트를 갖춘 사회기술 시스템 내에서 개인 및 집단 행동을 시뮬레이션하기 위해 에이전트 기반 모델링을 활용한다.
• 불확실성 정량화를 통한 다스케일 모델링을 통해 다양한 공간적·시간적 척도 간의 상호작용을 표현한다.
• 이질적인 데이터 소스에서 패턴과 암묵적 가정을 추출하기 위해 자기조직화 지식 마이닝을 통합한다.
• 통계적 추론과 데이터 마이닝을 사용하여 모델을 실제 데이터와 대조하고 체계적 행동의 급성 발현을 탐지한다.
• ‘LES 가상 세계’를 통한 상호작용 시각화 및 게임화를 통해 사용자 참여도와 복잡한 역학에 대한 이해도를 향상시킨다.
• 실시간 데이터 수신, 모델 실행, 공동 시나리오 탐색을 지원하기 위해 연합형 컴퓨팅 아키텍처에 의존한다.

Figure 1: Causality networks allow one to anticipate likely courses of events and to prepare for possible cascading effects, for example the likely impact of supply chain disruptions (from Ref. HelbingWitt ). See xyz for more case studies.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모이고 상호작용적인 사회기술 시스템 시뮬레이션은 비선형적이고 적응적이며 상호의존적인 사회적 역학을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 빅데이터, 사회 이론, 계산 모델을 통합하여 집단적 행동의 예측 능력을 향상시키는 데 어떤 방법이 가능한가?
• RQ3 실시간 모니터링과 피드백 루프는 어떻게 시뮬레이션 플랫폼에 통합되어 적응적 거버넌스를 지원할 수 있는가?
• RQ4 게임화 및 시각화 도구는 어떻게 복잡한 사회적 시뮬레이션에서 이해도 향상과 의사결정을 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 예측에 반응하여 진화하는 적응적 인간 행동을 모델링할 때 발생하는 방법론적 및 윤리적 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 라이빙 어스 시뮬레이터(Living Earth Simulator)는 통합된 모델링 프레임워크를 통해 사회적 전염, 갈등, 제도 붕괴와 같은 복잡한 사회적 현상을 시뮬레이션할 수 있다.
• 모바일 및 소셜 미디어 소스에서 온 실시간 데이터는 위기 상황에서 사회 행동 모델의 정보 제공 및 검증에 활용될 수 있다.
• 심각한 게임과 상호작용 시각화는 사용자 참여도 향상과 정책 결과의 시나리오 기반 탐색 능력을 크게 향상시킨다.
• 플랫폼은 불확실성 정량화를 통한 다스케일 모델링을 지원하여 다양한 공간적·시간적 척도에서의 체계 수준 행동 분석을 강력하게 가능하게 한다.
• 인지 및 행동 이론을 모델에 통합함으로써 사회적 예측에 대한 적응이 새로운 방법론적 및 윤리적 과제를 야기한다는 것이 드러났다.
• LES 아키텍처는 학문 간 다학제적 협업을 촉진하여 사회기술 시스템에서 가설 검증과 가상 실험을 가능하게 한다.

Figure 2: A Multi-level vision of Participatory Policy Modelling (PPM).