Virus on a Network: различия между версиями
| (не показано 20 промежуточных версий этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Model | {{Model | ||
|Description=Сетевая модель "Virus on a Network" может иметь несколько интерпретаций. | |Description=Сетевая модель "Virus on a Network" может иметь несколько интерпретаций. | ||
Первая из интерпретаций находится в плоскости информационной безопасности - распространение вируса по компьютерной сети. | |||
Вторая из возможных интерпретаций находится в плоскости социологии и управления - распространение инновационной идеи в организации (в частности, в образовательной организации, в школе). В этом случае модель можно использовать как инструмент для иллюстрации процесса распространения инноваций в зависимости от характеристик социального капитала. | Вторая из возможных интерпретаций находится в плоскости социологии и управления - распространение инновационной идеи в организации (в частности, в образовательной организации, в школе). В этом случае модель можно использовать как инструмент для иллюстрации процесса распространения инноваций в зависимости от характеристик социального капитала. | ||
Каждый элемент модели находится в трех состояниях: вовлеченный (infected), восприимчивый (susceptible) или резистентный (resistant). | Каждый элемент модели находится в трех состояниях: вовлеченный (infected), восприимчивый (susceptible) или резистентный (resistant). | ||
Модифицированную модель Netlogo, а также результаты проведенных в BehaviorSpace экспериментов и скрипт в R для анализа результатов можно скачать по ссылке: | |||
https://github.com/mmyshkina/netlogo_innovation_idea_on_a_netwok | |||
|Field_of_knowledge=Информатика, Социология, Образование, Управление | |Field_of_knowledge=Информатика, Социология, Образование, Управление | ||
|Website=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Virus%20on%20a%20Network.nlogo | |Website=https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Virus%20on%20a%20Network.nlogo | ||
|Environment=NetLogo, R | |||
}} | }} | ||
== Описание переменных модели == | == Описание переменных модели == | ||
| Строка 15: | Строка 19: | ||
|key=1RFrS_uTD8XjB8lnFxGhRamYRCUlj2B3SujEmvI7axcI | |key=1RFrS_uTD8XjB8lnFxGhRamYRCUlj2B3SujEmvI7axcI | ||
|width=900 | |width=900 | ||
|height= | |height=320 | ||
}} | }} | ||
<!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RFrS_uTD8XjB8lnFxGhRamYRCUlj2B3SujEmvI7axcI/edit?usp=sharing --> | <!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RFrS_uTD8XjB8lnFxGhRamYRCUlj2B3SujEmvI7axcI/edit?usp=sharing --> | ||
=== Переменные, задающие характеристики элементов модели === | === Переменные, задающие характеристики элементов модели === | ||
| Строка 131: | Строка 134: | ||
== Свойства модели: результаты проведения экспериментов в пространстве BehaviorSpace == | == Свойства модели: результаты проведения экспериментов в пространстве BehaviorSpace == | ||
=== Свойства модели при изменении начальных условий === | === Свойства модели при изменении начальных условий === | ||
Для изучения свойств переменных модели было необходимо выполнить следующие шаги: | |||
1) выбрать изучаемую переменную; | |||
2) зафиксировать значения остальных переменных; | |||
Для проведения экспериментов были выбраны реалистичные базовые параметры для общеобразовательной организации: 50 человек в коллективе, каждый сотрудник имеет в среднем 3 устойчивые связи, инициаторами идеи являются 4 человека. | |||
Остальные значения параметров взяты из предложенного диапазона на уровне средних значений за исключением параметра вероятности возникновения полного недоверия - его базовое значение было выбрано на уровне 20%. | |||
3) для изучаемой переменной провести эксперименты с перебором нескольких значений переменной (от минимального до максимального значения с шагом 1 или 2). Численность экспериментов - по 50 раз (это число можно изменять) для каждого значения параметра. | |||
В результате были получены диаграммы изменения доли успешных кейсов (или кейсов, завершенных успешным распространением инновационной идеи) в зависимости от диапазона значений каждой изучаемой переменной. | |||
==== Number-of-nodes / Численность сотрудников организации ==== | ==== Number-of-nodes / Численность сотрудников организации ==== | ||
<!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-HLFH7HOIUp-3Oc5pvNXrnF4SWBjnTNtgAycQc60hPE/edit?usp=sharing --> | <!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-HLFH7HOIUp-3Oc5pvNXrnF4SWBjnTNtgAycQc60hPE/edit?usp=sharing --> | ||
| Строка 138: | Строка 156: | ||
|height=250 | |height=250 | ||
}} | }} | ||
Результат: чем больше численность коллектива при прочих равных условиях (при фиксированном числе связей на 1 человека, при зафиксированном числе человек, запускающих инновацию и т.д.), тем ниже вероятность успешного распространения инноваций. | |||
[[Файл:Virus_in_a_Network_number-of-nodes_5_5_300.png|700px]] | |||
==== Average-node-degree / Среднее число устойчивых связей у сотрудников организации ==== | ==== Average-node-degree / Среднее число устойчивых связей у сотрудников организации ==== | ||
<!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s-jUuDWORH_jFnRKBmprXgJXXgIj8EBADSC_hEJW0Es/edit?usp=sharing --> | <!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s-jUuDWORH_jFnRKBmprXgJXXgIj8EBADSC_hEJW0Es/edit?usp=sharing --> | ||
| Строка 145: | Строка 168: | ||
|height=250 | |height=250 | ||
}} | }} | ||
Результат: с ростом числа устойчивых социальных связей между сотрудниками организации (или с ростом социального капитала) растет частота успешных кейсов при прочих равных условиях. | |||
В текущих условиях наличие 4 и более связей приводит практически к гарантированному распространению инновационной идеи внутри организации. | |||
[[Файл:Virus_in_a_Network_average-node-degree_1_1_49.png|700px]] | |||
==== Initial-outbreak-size / Количество инициаторов, носителей инновационной идеи на старте ==== | ==== Initial-outbreak-size / Количество инициаторов, носителей инновационной идеи на старте ==== | ||
<!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GiX3JJMLiGEXH1_tnai-YohcVAggcTclRTKxv18YdA0/edit?usp=sharing --> | <!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1GiX3JJMLiGEXH1_tnai-YohcVAggcTclRTKxv18YdA0/edit?usp=sharing --> | ||
| Строка 152: | Строка 181: | ||
|height=250 | |height=250 | ||
}} | }} | ||
Результат: чем больше носителей инновационной идеи, тем вероятней ее распространение. При заданных условиях количество носителей идеи на старте больше 12 человек (24% коллектива) приводит к успешному распространению инновационной идеи в 98% случаев. | |||
[[Файл:Virus_in_a_Network_initial-outbreak-size_1_1_50.png|700px]] | |||
=== Свойства модели при изменении начальных условий при изменении характеристик элементов / предпосылки о характеристиках сотрудников организации === | === Свойства модели при изменении начальных условий при изменении характеристик элементов / предпосылки о характеристиках сотрудников организации === | ||
| Строка 161: | Строка 194: | ||
|height=250 | |height=250 | ||
}} | }} | ||
Результат: интуитивно понятный вывод о прямой зависимости - чем выше восприимчивость сотрудников, тем больше вероятность успешного исхода. | |||
[[Файл:Virus_in_a_Network_virus-spread-chance_0-10.png|700px]] | |||
==== Virus-check-frequency / Периодичность возникновения сомнений об инновационной идее ==== | ==== Virus-check-frequency / Периодичность возникновения сомнений об инновационной идее ==== | ||
<!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1C5ah2P3SKv8upJ3hG81UsEy4mJKo4DOWqKmuDsiiVEQ/edit?usp=sharing --> | <!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1C5ah2P3SKv8upJ3hG81UsEy4mJKo4DOWqKmuDsiiVEQ/edit?usp=sharing --> | ||
| Строка 168: | Строка 206: | ||
|height=250 | |height=250 | ||
}} | }} | ||
Результат: существует нелинейная прямая зависимость с убывающей отдачей между периодичностью возникновения сомнений и частотой успешных исходов. Чем реже возникают сомнения, тем выше доля кейсов с успешным распространением инноваций. | |||
[[Файл:Virus_in_a_Network_virus-check-frequency_0-20.png|700px]] | |||
==== Recovery-chance / Вероятность возникновения сопротивления инновационной идее после возникновения сомнения ==== | ==== Recovery-chance / Вероятность возникновения сопротивления инновационной идее после возникновения сомнения ==== | ||
<!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Vbw1GUCN9aumfRxNJT4FOuvFiLXqBF5RPdK5raZUq2E/edit?usp=sharing --> | <!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Vbw1GUCN9aumfRxNJT4FOuvFiLXqBF5RPdK5raZUq2E/edit?usp=sharing --> | ||
| Строка 175: | Строка 218: | ||
|height=250 | |height=250 | ||
}} | }} | ||
Результат: чем выше вероятность возникновения сопротивления у сотрудников, тем меньше доля успешных кейсов. Зависимость близка к линейной. | |||
[[Файл:Virus_in_a_Network_recovery-chance_0_1_10.png|700px]] | |||
==== Gain-resistance-chance / Вероятность возникновения полного недоверия к инновационной идее после возникновения сопротивления ==== | ==== Gain-resistance-chance / Вероятность возникновения полного недоверия к инновационной идее после возникновения сопротивления ==== | ||
<!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/10PK5oCb1k8f5yoFxyHmLOX4q9xea1hBL372veXeNpFc/edit?usp=sharing --> | <!-- https://docs.google.com/spreadsheets/d/10PK5oCb1k8f5yoFxyHmLOX4q9xea1hBL372veXeNpFc/edit?usp=sharing --> | ||
| Строка 182: | Строка 230: | ||
|height=250 | |height=250 | ||
}} | }} | ||
Результат: предрасположенность сотрудников к неприятию новых идей снижает частоту успешных кейсов. | |||
[[Файл:Virus_in_a_Network_gain-resistance-chance_0_5_100.png|700px]] | |||
Текущая версия на 23:36, 9 марта 2024
| Описание модели | Сетевая модель "Virus on a Network" может иметь несколько интерпретаций.
Первая из интерпретаций находится в плоскости информационной безопасности - распространение вируса по компьютерной сети. Вторая из возможных интерпретаций находится в плоскости социологии и управления - распространение инновационной идеи в организации (в частности, в образовательной организации, в школе). В этом случае модель можно использовать как инструмент для иллюстрации процесса распространения инноваций в зависимости от характеристик социального капитала. Каждый элемент модели находится в трех состояниях: вовлеченный (infected), восприимчивый (susceptible) или резистентный (resistant). Модифицированную модель Netlogo, а также результаты проведенных в BehaviorSpace экспериментов и скрипт в R для анализа результатов можно скачать по ссылке: https://github.com/mmyshkina/netlogo_innovation_idea_on_a_netwok |
|---|---|
| Область знаний | Информатика, Социология, Образование, Управление |
| Веб-страница - ссылка на модель | https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Networks/Virus%20on%20a%20Network.nlogo |
| Видео запись | |
| Разработчики | |
| Среды и средства, в которых реализована модель | NetLogo, R |
| Диаграмма модели | |
| Описание полей данных, которые модель порождает | |
| Модель создана студентами? | {{{Student-created}}}«{{{Student-created}}}» — не булево значение (да/нет). |
Описание переменных модели
Переменные, задающие начальные условия
Переменные, задающие характеристики элементов модели
Характеристики, описывающие состояние сети
В процессе проведения экспериментов элементы модели относятся к одному из 3 типов - вовлеченные (infected), готовые к восприятию (susceptible), резистентные (resistant). Так как число элементов модели зафиксировано начальными условиями, сумма этих групп будет равна заданному на старте количеству элементов (Number-of-nodes).
Схема взаимосвязей переменных в модифицированной модели
Netlogo: оригинальная и модифицированная модели
Netlogo: оригинальная модель “Virus on a Network”
Оригинальная модель “Virus on a Network” настроена таким образом, что в ней не предусмотрен сценарий заражения вирусом сети компьютеров. Действие модели по умолчанию останавливается тогда, когда вирус исчезает.
Netlogo: модифицированная модель “Инновационная идея в организации”
Файл модифицированной модели можно скачать по ссылке и открыть в Netlogo Web: https://github.com/mmyshkina/netlogo_innovation_idea_on_a_netwok
В модифицированной модели “Инновационная идея в организации” распространение идеи приобретает позитивный оттенок, поэтому на уровне кода в модели предусмотрены несколько сценариев:
1. сценарий успешного распространений инновационной идеи: 75%+ организации разделяют инновационную идею;
2.1. сценарий неудачного распространения инновационной идеи: в организации нет сотрудников, которые разделяют идею;
2.2. сценарий неудачного распространения инновационной идеи: в организации остались сотрудники, которые разделяют идею, однако время распространения инновации продолжительно - превышает 3000 временных единиц.
Свойства модели: результаты проведения экспериментов в пространстве BehaviorSpace
Свойства модели при изменении начальных условий
Для изучения свойств переменных модели было необходимо выполнить следующие шаги:
1) выбрать изучаемую переменную;
2) зафиксировать значения остальных переменных;
Для проведения экспериментов были выбраны реалистичные базовые параметры для общеобразовательной организации: 50 человек в коллективе, каждый сотрудник имеет в среднем 3 устойчивые связи, инициаторами идеи являются 4 человека. Остальные значения параметров взяты из предложенного диапазона на уровне средних значений за исключением параметра вероятности возникновения полного недоверия - его базовое значение было выбрано на уровне 20%.
3) для изучаемой переменной провести эксперименты с перебором нескольких значений переменной (от минимального до максимального значения с шагом 1 или 2). Численность экспериментов - по 50 раз (это число можно изменять) для каждого значения параметра.
В результате были получены диаграммы изменения доли успешных кейсов (или кейсов, завершенных успешным распространением инновационной идеи) в зависимости от диапазона значений каждой изучаемой переменной.
Number-of-nodes / Численность сотрудников организации
Результат: чем больше численность коллектива при прочих равных условиях (при фиксированном числе связей на 1 человека, при зафиксированном числе человек, запускающих инновацию и т.д.), тем ниже вероятность успешного распространения инноваций.
Average-node-degree / Среднее число устойчивых связей у сотрудников организации
Результат: с ростом числа устойчивых социальных связей между сотрудниками организации (или с ростом социального капитала) растет частота успешных кейсов при прочих равных условиях. В текущих условиях наличие 4 и более связей приводит практически к гарантированному распространению инновационной идеи внутри организации.
Initial-outbreak-size / Количество инициаторов, носителей инновационной идеи на старте
Результат: чем больше носителей инновационной идеи, тем вероятней ее распространение. При заданных условиях количество носителей идеи на старте больше 12 человек (24% коллектива) приводит к успешному распространению инновационной идеи в 98% случаев.
Свойства модели при изменении начальных условий при изменении характеристик элементов / предпосылки о характеристиках сотрудников организации
Virus-spread-chance / Вероятность передачи инновационной идеи соседу по сети
Результат: интуитивно понятный вывод о прямой зависимости - чем выше восприимчивость сотрудников, тем больше вероятность успешного исхода.
Virus-check-frequency / Периодичность возникновения сомнений об инновационной идее
Результат: существует нелинейная прямая зависимость с убывающей отдачей между периодичностью возникновения сомнений и частотой успешных исходов. Чем реже возникают сомнения, тем выше доля кейсов с успешным распространением инноваций.
Recovery-chance / Вероятность возникновения сопротивления инновационной идее после возникновения сомнения
Результат: чем выше вероятность возникновения сопротивления у сотрудников, тем меньше доля успешных кейсов. Зависимость близка к линейной.
Gain-resistance-chance / Вероятность возникновения полного недоверия к инновационной идее после возникновения сопротивления
Результат: предрасположенность сотрудников к неприятию новых идей снижает частоту успешных кейсов.
