Segregation (model): различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
 
(не показано 6 промежуточных версий 2 участников)
Строка 3: Строка 3:
; Модель сегрегации Шеллинга  
; Модель сегрегации Шеллинга  
: – это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город. В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации.
: – это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город. В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации.
Принципы:
- Минимальная толерантность к различиям: Люди склонны предпочитать окружение, где большинство соседей принадлежат к той же группе, что и они сами. Однако они могут терпеть некоторую долю соседей другой группы.
- Пороговая толерантность: Существует пороговый уровень доли соседей другой группы, выше которого человек начинает чувствовать себя некомфортно и стремится переехать в район с большей однородностью.
- Переезд при превышении порога: Если доля соседей другой группы превышает установленный порог, человек решает переехать. Этот переезд приводит к тому, что районы становятся всё более сегрегированными.
|Field_of_knowledge=География, Психология, Социология, Урбанистика
|Field_of_knowledge=География, Психология, Социология, Урбанистика
|Website=https://www.netlogoweb.org/launch#https://www.netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Segregation.nlogo
|Website=https://www.netlogoweb.org/launch#https://www.netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Segregation.nlogo
|Clarifying_video=https://youtu.be/CmpfSV3KCqc
|Inventor=Шеллинг
|Inventor=Шеллинг
|Environment=NetLogo, StarLogo Nova
|Environment=NetLogo, StarLogo Nova
|KeyDescripions=
|KeyDescripions=# Процент похожих
# Процент похожих
# Процент счастливых
# Процент счастливых
|Student-created=Нет
|Student-created=Нет
Строка 14: Строка 19:
=== О чём эта модель? ===
=== О чём эта модель? ===
– это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город
– это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город
* https://youtu.be/CmpfSV3KCqc


=== Как устроена модель (правила внутри) ===
=== Как устроена модель (правила внутри) ===
Строка 88: Строка 95:
== Реализация ==
== Реализация ==


=== [[Snap!]] ===
* https://snap.berkeley.edu/snap/snap.html#present:Username=patarakin&ProjectName=Segregation_Model
Агенты следуют классическим правилам - если среди соседей процент таких же как они ниже определённого рычажком переменной уровня, то агент отправляется на поиски нового места (в статусе " Not happy"). Если же похожих вокруг достаточно, то он довольный остаётся на месте.
[[Файл:Segregation Model Snap.png|600px]]
<snap project="Segregation_Model" user="patarakin" />


=== NetLogo ===
=== [[NetLogo]] ===
{{#widget:iframe
{{#widget:iframe
|url=https://www.netlogoweb.org/launch#https://www.netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Segregation.nlogo
|url=https://www.netlogoweb.org/launch#https://www.netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Segregation.nlogo
Строка 97: Строка 113:


=== StarLogo Nova  ===
=== StarLogo Nova  ===
* https://www.slnova.org/patarakin/projects/926685/


{{#widget:iframe
{{#widget:iframe
|url=https://www.slnova.org/ilee/projects/465804/
|url=https://www.slnova.org/patarakin/projects/926685/
|width=1000
|width=1000
|height=800
|height=800
}}
}}

Текущая версия на 09:32, 8 ноября 2024


Описание модели Модель сегрегации
Модель сегрегации Шеллинга
– это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город. В модели каждый агент принадлежит к одной из двух групп и стремится жить в районе, где доля "друзей" достаточно высока: выше определенного порогового значения F. В зависимости от F, для групп равного размера, модель проживания по Шеллингу сходится либо к полной интеграции (случайное распределение), либо к сегрегации.

Принципы: - Минимальная толерантность к различиям: Люди склонны предпочитать окружение, где большинство соседей принадлежат к той же группе, что и они сами. Однако они могут терпеть некоторую долю соседей другой группы. - Пороговая толерантность: Существует пороговый уровень доли соседей другой группы, выше которого человек начинает чувствовать себя некомфортно и стремится переехать в район с большей однородностью. - Переезд при превышении порога: Если доля соседей другой группы превышает установленный порог, человек решает переехать. Этот переезд приводит к тому, что районы становятся всё более сегрегированными.

Область знаний География, Психология, Социология, Урбанистика
Веб-страница - ссылка на модель https://www.netlogoweb.org/launch#https://www.netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Segregation.nlogo
Видео запись https://youtu.be/CmpfSV3KCqc
Разработчики Шеллинг
Среды и средства, в которых реализована модель NetLogo, StarLogo Nova
Диаграмма модели
Описание полей данных, которые модель порождает
  1. Процент похожих
  2. Процент счастливых
Модель создана студентами? Нет

ODD protocol

DREAM О чём эта модель? Как устроена модель (правила внутри) Как пользоваться моделью На что следует обратить внимание Что стоит попробовать Расширение возможностей модели Функции среды программирования, которые использованы в этой модели Похожие модели

О чём эта модель?

– это агент-ориентированная модель, которая иллюстрирует, как индивидуальные тенденции в отношении соседей могут привести к сегрегации. Модель особенно полезна для изучения жилищной сегрегации этнических групп, где агенты представляют домовладельцев, которые переселяются в город

Как устроена модель (правила внутри)

Каждая черепаха следует правилам - если счастья в этом месте нет, то ищи новое место
to setup
  clear-all
  ; create turtles on random patches.
  ask patches [

    set pcolor white
    if random 100 < density [   ; set the occupancy density - значение рычажка плотности
      sprout 1 [
        set color one-of [105 27] ; - случайным образом синий или оранжевый
        set size 1
      ]
    ]
  ]
  update-turtles
  update-globals
  reset-ticks
end


to go
  if all? turtles [ happy? ] [ stop ] ;; если все счастливы, то действия останавливаются
  move-unhappy-turtles
  update-turtles
  update-globals
  tick
end


to move-unhappy-turtles
  ask turtles with [ not happy? ]
    [ find-new-spot ]
end

to find-new-spot
  rt random-float 360
  fd random-float 10
  if any? other turtles-here [ find-new-spot ] ; если кто-то тут уже живет, то ищи новое место
  move-to patch-here  ; встать в центр патча
end
StarLogo Nova
Рычажок - как далеко смотрит житель
насколько он хочет, чтобы соседи были таким же как он в его окружении

Segreg mod.png

Как пользоваться моделью

На что следует обратить внимание

Что стоит попробовать

Расширение возможностей модели

Функции среды программирования, которые использованы в этой модели

Похожие модели

Реализация

Snap!

Агенты следуют классическим правилам - если среди соседей процент таких же как они ниже определённого рычажком переменной уровня, то агент отправляется на поиски нового места (в статусе " Not happy"). Если же похожих вокруг достаточно, то он довольный остаётся на месте.


Segregation Model Snap.png

StarLogo Nova