Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Learning to be thoughtless : social norms and individual...

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Réunion biblio LISC Mardi 20 Mars 2001

Learning to be thoughtless :social norms and individual

computationJoshua Epstein

Computationnal Economics 2001

Learning to be thoughtless…

• Hypothèse : « la réflexion individuelle quant à l’adoption d’une norme est inversement proportionnelle à la force de celle-ci »

• Feedback between social and internal dynamics

Objectifs du modèle

• Les agents :– Apprennent « how to behave »– Apprennent « how much to think about how to

behave »

Le modèle

• Agents sur un anneau

• Deux attributs pour chaque agent :– La norme de l’agent (binaire L/R)– Rayon d’observation (radius)

• Les agents mettent à jour leur norme en fonction de ce qui se passe dans leur rayon d’observation

Radius update rule

• Si F (r + 1) F (r)– r := r + 1

• Sinon si F (r – 1) = F (r)– r := r - 1

• Norm update rule : – Match the majority within your radius

• Noise = probabilité qu’un agent adopte L ou R au hasard…

Running the model…

• 190 agents

• Scheduling random asynchrone

Monolithic social norm

• Une seule norme L

• Pas de bruit

• Radius random entre 1 et 50

Monolithic Norm

Local conformity, global diversity

• Idem conditions précédentes (Pas de bruit)

• Random norms à l’initialisation

Local conformity, global diversity

Re-equilibration after shock

• Idem précédent +

• On laisse le système se stabiliser

• On shock le système pendant 10 tours – Bruit = 1.0 pendant 10 tours

Re-equilibration after shock

Remarque sur conclusion

• Epstein lie ancien état et nouvel état

• Ca doit dépendre des tirages

Moderate noise and endogenous norms

• Idem précédent sans shock

• Bruit = 0.15

Moderate noise and endogenous

Higher noise

• Idem précédent

• Bruit = 0.3

Higher noise

Maximum noise does not induce maximum search

• Bruit = 1.0

Maximum noise does not induce maximum search

Discussion

• Que signifie le rayon ?

• Amélioration– Chaque agent a un réseau social– Les relations sont ordonnées par préférence

décroissante– Rayon = profondeur de recherche dans le

réseau perso…

Critique

• Préférence donnée à l’extension du rayon ( cf radius update rule)

• l’agent peut préférer réduire son rayon d’observation (je recherche le voisinage qui justifie ma norme)

• Idée si je trouve un voisinage proche qui conforte ma norme, je le choisis, sinon je change ma norme pour le voisinage r+1

The convergence and stability of cultures :

local convergence and global polarization

Axelrod, Princeton 2001

WP => book

Phénomènes à transcrire

• Random changes in individual traits (languages)

• Geographic isolation => clusters

• Specialization « people may have reasons based on interests to be partially resistant to social influence of those with other interests » (rural/urbain)

• Préférence for extreme views (against homogeneity)

• Social differenciation (group effect)

• Fads and fashion (some people want to be different, others copy them)

• Changing environnement or technology change cultural response

• Rogers : « transfer of ideas occurs more frequently between individuals… who are similar in certains attributes such as belmiefs, education, social status … »

• Homophily => interaction => similarity

Approches du changement culturel

• Culture is something people learn from each other

• Culture =set of attributes

Approches du changement culturel

• Anthropologues : – Diffusionnistes : culture = set of distinct traits– Culture = system of embedded symbols

• Social scientists– Model of social influence (coleman … )– Approche diffusionniste

Méthodologie

• Bottom-up

• No central authority

• Adaptative rather than rational agents

• KISS

Modèle

• Automate cellulaire avec frontières (non tore)

• Cellule = set of cultural features (traits for each one)… ex : 87234

• Similarité entre 2 cellules = nb de features egaux (87234 et 87199 = 40 % similarity)

Dynamique du modèle

• Tire une cellule a au hasard

• Tire un de ses voisins b au hasard

• Si proba < similarité(a,b)– Interaction : choisit un élément culturel sur

lequel ils différent EC, EC(a) = EC(b)

Nombre de régions stables

Nb de régions stables

• Quand voisinage augmente, nb de régions stables diminue…

• Testé uniquement sur nb de voisin constant

• Taille de la grille :– En faisant varier l ensemble des params : pas d

influence– En prenant uniquement la cas privilégiant la

formation du plus grand nb de patterns

Interprétations

• Sur petite taille : pas de place pour survivance des patterns…

• Pas d’explication pour la décroissance après le pic…

• Résultat de même type sur un tore…

Processus en détail

• Ligne :– 1111-1111-1111-1112-1112-1112

• Seul mouvement possible à la frontière

• Une zone plus importante a plus de chance d’absorber une petite…

Cultural zone

• Cultural region = groupe d individus ayant exactement la même culture

• Cultural zone = groupe d individus pouvant s influencer (ayant au moins 1 cultural feature en commun)

• Quand nb cultural region = nb cultural zone, stabilité…

Explication grande taille peu de cultures…

• Boundaries within cultural zone tend to dissolve• Boundaries between cultural zone tend to be stable• Plus la grille est grande, plus les zones culturelles

ont de chances de fusionner (se faire absorber)• Plus la grille est grande, plus la proba est élevé

d’avoir quelqu’un dans la grille (non voisin) qui pourrait faire partie de la même cultural zone => le nb de cultural zone decline

Résultats contre-intuitifs

• Plus il y a de cultural features, moins il persiste de régions stables

• Large territories have fewer stable regions…

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