Spatial Eviction (model) - История изменений

Patarakin: /* Описание */

2026-04-04T05:52:30Z

Описание

← Предыдущая версия		Версия от 08:52, 4 апреля 2026
Строка 10:		Строка 10:
	При этом срабатывает ещё один важный механизм — селективность общения (exposure). Вероятность того, что разговор вообще состоится, убывает с идеологической дистанцией и зависит от exposure: чем ниже exposure, тем сильнее агенты избегают «чужих» и тем чаще общаются только с похожими. Это очень похоже на то, как в социальных сетях мы чаще читаем тех, с кем согласны, и редко вступаем в диалог с радикальными оппонентами. После идеологического шага у агента может с некоторой вероятностью move-prob включиться режим: «мой район должен быть чистым от чужаков». Тогда он смотрит на своих соседей и выбирает самого далёкого по взглядам — того, у кого идеология отличается сильнее всего. Если эта разница выше его tolerance (и если шум expulsion-noise не дал случайного сбоя), он выселяет этого соседа: тот мгновенно переезжает на случайный пустой patch где‑то в мире.		При этом срабатывает ещё один важный механизм — селективность общения (exposure). Вероятность того, что разговор вообще состоится, убывает с идеологической дистанцией и зависит от exposure: чем ниже exposure, тем сильнее агенты избегают «чужих» и тем чаще общаются только с похожими. Это очень похоже на то, как в социальных сетях мы чаще читаем тех, с кем согласны, и редко вступаем в диалог с радикальными оппонентами. После идеологического шага у агента может с некоторой вероятностью move-prob включиться режим: «мой район должен быть чистым от чужаков». Тогда он смотрит на своих соседей и выбирает самого далёкого по взглядам — того, у кого идеология отличается сильнее всего. Если эта разница выше его tolerance (и если шум expulsion-noise не дал случайного сбоя), он выселяет этого соседа: тот мгновенно переезжает на случайный пустой patch где‑то в мире.
	На экране это выглядит так: вы видите, как кружочки не только медленно «перекрашиваются» в сторону красного или синего, но и время от времени какие‑то из них «телепортируются» в новые места, освобождая свой старый двор и оказываясь в другом районе. Постепенно мир перестаёт быть «пёстрым ковром» — вы начинаете замечать районы, где почти все очень похожи по цвету, и границы между такими районами, где сталкиваются разные кластеры. Если выселений нет (enable-movement? = false), то интересная динамика всё равно происходит: умеренные притягиваются к умеренным, экстремисты толкают других к полюсам, и в зависимости от tolerance и exposure система либо приходит к консенсусу (много умеренных, цвет сливается в спокойный средний тон), либо в смешанное сосуществование, либо в экстремистский режим с двумя яркими «лагерями». Но когда мы включаем выселения, появляется дополнительная пространственная логика: не только мнения меняются, но и люди рассаживаются так, чтобы вокруг было как можно больше «своих», выталкивая «чужих» подальше.		На экране это выглядит так: вы видите, как кружочки не только медленно «перекрашиваются» в сторону красного или синего, но и время от времени какие‑то из них «телепортируются» в новые места, освобождая свой старый двор и оказываясь в другом районе. Постепенно мир перестаёт быть «пёстрым ковром» — вы начинаете замечать районы, где почти все очень похожи по цвету, и границы между такими районами, где сталкиваются разные кластеры. Если выселений нет (enable-movement? = false), то интересная динамика всё равно происходит: умеренные притягиваются к умеренным, экстремисты толкают других к полюсам, и в зависимости от tolerance и exposure система либо приходит к консенсусу (много умеренных, цвет сливается в спокойный средний тон), либо в смешанное сосуществование, либо в экстремистский режим с двумя яркими «лагерями». Но когда мы включаем выселения, появляется дополнительная пространственная логика: не только мнения меняются, но и люди рассаживаются так, чтобы вокруг было как можно больше «своих», выталкивая «чужих» подальше.
			; [[Moran’s I]]
	[[Moran’s I]]: модель сама считает, насколько сильно похожие идеологии оказались сгруппированы. В начале, когда всех рассадили случайно, Moran’s I близок к нулю — похожих и непохожих соседей примерно поровну. Но по мере того как работают притяжение, отталкивание и выселения, возникают «эхо‑камеры»: целые кварталы агентов с почти одинаковыми взглядами, а границы между ними превращаются в линии напряжения. Число [[Moran’s I]] растёт, и вы можете буквально увидеть этот рост на графике, одновременно наблюдая на экране, как ваше «общество» самоорганизуется в кластеры. В этой истории нет никаких «умных» стратегий: ни один агент не оптимизирует функцию полезности, не строит долгосрочных планов и не читает учебники по политологии. У каждого есть всего несколько простых привычек — тянуться к похожим, отталкиваться от непохожих и иногда выталкивать самых чужих соседей — и именно из этого складываются фазы: консенсус, ~~смешанное~~ сосуществование, экстремизм. Важно поймать глазами и статистически (через [[Moran’s I]] и другие метрики) момент, когда мир «перещёлкивается» из одного режима в другой, и понять, какие параметры отвечают за этот переход.		: [[Moran’s I]]: модель сама считает, насколько сильно похожие идеологии оказались сгруппированы. В начале, когда всех рассадили случайно, Moran’s I близок к нулю — похожих и непохожих соседей примерно поровну. Но по мере того как работают притяжение, отталкивание и выселения, возникают «эхо‑камеры»: целые кварталы агентов с почти одинаковыми взглядами, а границы между ними превращаются в линии напряжения. Число [[Moran’s I]] растёт, и вы можете буквально увидеть этот рост на графике, одновременно наблюдая на экране, как ваше «общество» самоорганизуется в кластеры. В этой истории нет никаких «умных» стратегий: ни один агент не оптимизирует функцию полезности, не строит долгосрочных планов и не читает учебники по политологии. У каждого есть всего несколько простых привычек — '''тянуться к похожим, отталкиваться от непохожих и иногда выталкивать самых чужих из своих соседей''' — и именно из этого складываются фазы: [[консенсус]], совместное сосуществование, экстремизм. Важно поймать глазами и статистически (через [[Moran’s I]] и другие метрики) момент, когда мир «перещёлкивается» из одного режима в другой, и понять, какие параметры отвечают за этот переход.

	== Модель ==		== Модель ==

Patarakin в 10:52, 2 апреля 2026

2026-04-02T10:52:56Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:52, 2 апреля 2026
Строка 24:		Строка 24:



	~~{{#get_web_data:url=https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv~~
	~~\|format=csv with header~~
	~~\|filters=(enable-movement?=true)~~
	~~\|data=tolerance=tolerance,polarization=polarization,moran-i-ideology=moran-i-ideology~~
	}}

	~~{\| class="wikitable sortable"~~
	~~!Толерантность~~
	~~!Поляризация~~
	~~! moran-i-ideology {{#for_external_table:<nowiki/>~~
	~~{{!}}-~~
	~~{{!}} {{{tolerance}}}~~
	~~{{!}}{{{polarization}}}~~
	~~{{!}} {{{moran-i-ideology}}} }}~~
	\|}

	== Исследования с индексом Морана ==		== Исследования с индексом Морана ==

Patarakin: /* Датасет */

2026-04-02T09:55:50Z

Датасет

← Предыдущая версия		Версия от 12:55, 2 апреля 2026
Строка 27:		Строка 27:
	{{#get_web_data:url=https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv		{{#get_web_data:url=https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv
	\|format=csv with header		\|format=csv with header
			\|filters=(enable-movement?=true)
	\|data=tolerance=tolerance,polarization=polarization,moran-i-ideology=moran-i-ideology		\|data=tolerance=tolerance,polarization=polarization,moran-i-ideology=moran-i-ideology
	}}		}}

Patarakin: /* Датасет */

2026-04-02T09:52:58Z

Датасет

← Предыдущая версия		Версия от 12:52, 2 апреля 2026
Строка 22:		Строка 22:

	neighborhood-range,tolerance,init-sd,enable-movement?,responsiveness,polarization,moran-i-ideology		neighborhood-range,tolerance,init-sd,enable-movement?,responsiveness,polarization,moran-i-ideology



			{{#get_web_data:url=https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv
			\|format=csv with header
			\|data=tolerance=tolerance,polarization=polarization,moran-i-ideology=moran-i-ideology
			}}

			{\| class="wikitable sortable"
			!Толерантность
			!Поляризация
			! moran-i-ideology {{#for_external_table:<nowiki/>
			{{!}}-
			{{!}} {{{tolerance}}}
			{{!}}{{{polarization}}}
			{{!}} {{{moran-i-ideology}}} }}
			\|}

	== Исследования с индексом Морана ==		== Исследования с индексом Морана ==

Patarakin: /* Датасет */

2026-04-02T09:45:05Z

Датасет

← Предыдущая версия		Версия от 12:45, 2 апреля 2026
Строка 21:		Строка 21:
	* https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv		* https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv

			neighborhood-range,tolerance,init-sd,enable-movement?,responsiveness,polarization,moran-i-ideology

	== Исследования с индексом Морана ==		== Исследования с индексом Морана ==

Patarakin: /* Исследования с индексом Морана */

2026-04-02T09:36:03Z

Исследования с индексом Морана

← Предыдущая версия		Версия от 12:36, 2 апреля 2026
Строка 25:		Строка 25:

	{{#ask: [[Индекс Морана]] \| ?Description }}		{{#ask: [[Индекс Морана]] \| ?Description }}

			=== Возможные датасеты для анализа ===

			* [[Digida2026]]
			** [[Как провести сравнительный анализ поведения на поле цифровой дидактики (R)]]
			* [[DigidaCollab 02 2026]]
			* [[ScratchWikis2026]]

Patarakin: /* Датасет */

2026-04-02T09:21:06Z

Датасет

← Предыдущая версия		Версия от 12:21, 2 апреля 2026
Строка 20:		Строка 20:
	== Датасет ==		== Датасет ==
	* https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv		* https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv


			== Исследования с индексом Морана ==

			{{#ask: [[Индекс Морана]] \| ?Description }}

Patarakin: /* Модель */

2026-04-02T09:16:19Z

Модель

← Предыдущая версия		Версия от 12:16, 2 апреля 2026
Строка 16:		Строка 16:

	<netlogo model="ARM_Eviction_Grid" />		<netlogo model="ARM_Eviction_Grid" />


			== Датасет ==
			* https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/ARM_Eviction_Grid_s.csv

Patarakin: /* Описание */

2026-04-01T19:17:20Z

Описание

← Предыдущая версия		Версия от 22:17, 1 апреля 2026
Строка 7:		Строка 7:
	== Описание ==		== Описание ==
	Представьте себе город, где в каждом доме живёт человек с каким‑то взглядом по шкале от 0 до 1 — от «ярко‑красного» до «ярко‑синего», а посередине много оттенков «фиолетового». На каждом шаге времени модель случайным образом выбирает одного жителя и говорит: «Поговори с кем‑нибудь поблизости!». У него есть вокруг небольшой район ‑ окрестность: клетки на расстоянии 1, 2, 3… ходами «вверх‑вниз‑влево‑вправо», как по улицам квартала. Из всех соседей он случайно выбирает одного и смотрит: «Насколько вы различаетесь по взглядам?»		Представьте себе город, где в каждом доме живёт человек с каким‑то взглядом по шкале от 0 до 1 — от «ярко‑красного» до «ярко‑синего», а посередине много оттенков «фиолетового». На каждом шаге времени модель случайным образом выбирает одного жителя и говорит: «Поговори с кем‑нибудь поблизости!». У него есть вокруг небольшой район ‑ окрестность: клетки на расстоянии 1, 2, 3… ходами «вверх‑вниз‑влево‑вправо», как по улицам квартала. Из всех соседей он случайно выбирает одного и смотрит: «Насколько вы различаетесь по взглядам?»
	Если различие маленькое, ниже порога `tolerance`, то это скорее «свой»: разговор идёт хорошо, собеседник кажется разумным, и наш агент подтягивает свою позицию к нему — их идеологии становятся чуть ближе. Но если разница велика, больше `tolerance`, то работает механизм отталкивания: разговор оказывается неприятным, чужая позиция раздражает, и агент, наоборот, отодвигает свою идеологию от собеседника.		Если различие маленькое, ниже порога tolerance, то это скорее «свой»: разговор идёт хорошо, собеседник кажется разумным, и наш агент подтягивает свою позицию к нему — их идеологии становятся чуть ближе. Но если разница велика, больше tolerance, то работает механизм отталкивания: разговор оказывается неприятным, чужая позиция раздражает, и агент, наоборот, отодвигает свою идеологию от собеседника.
			При этом срабатывает ещё один важный механизм — селективность общения (exposure). Вероятность того, что разговор вообще состоится, убывает с идеологической дистанцией и зависит от exposure: чем ниже exposure, тем сильнее агенты избегают «чужих» и тем чаще общаются только с похожими. Это очень похоже на то, как в социальных сетях мы чаще читаем тех, с кем согласны, и редко вступаем в диалог с радикальными оппонентами. После идеологического шага у агента может с некоторой вероятностью move-prob включиться режим: «мой район должен быть чистым от чужаков». Тогда он смотрит на своих соседей и выбирает самого далёкого по взглядам — того, у кого идеология отличается сильнее всего. Если эта разница выше его tolerance (и если шум expulsion-noise не дал случайного сбоя), он выселяет этого соседа: тот мгновенно переезжает на случайный пустой patch где‑то в мире.
			На экране это выглядит так: вы видите, как кружочки не только медленно «перекрашиваются» в сторону красного или синего, но и время от времени какие‑то из них «телепортируются» в новые места, освобождая свой старый двор и оказываясь в другом районе. Постепенно мир перестаёт быть «пёстрым ковром» — вы начинаете замечать районы, где почти все очень похожи по цвету, и границы между такими районами, где сталкиваются разные кластеры. Если выселений нет (enable-movement? = false), то интересная динамика всё равно происходит: умеренные притягиваются к умеренным, экстремисты толкают других к полюсам, и в зависимости от tolerance и exposure система либо приходит к консенсусу (много умеренных, цвет сливается в спокойный средний тон), либо в смешанное сосуществование, либо в экстремистский режим с двумя яркими «лагерями». Но когда мы включаем выселения, появляется дополнительная пространственная логика: не только мнения меняются, но и люди рассаживаются так, чтобы вокруг было как можно больше «своих», выталкивая «чужих» подальше.

			[[Moran’s I]]: модель сама считает, насколько сильно похожие идеологии оказались сгруппированы. В начале, когда всех рассадили случайно, Moran’s I близок к нулю — похожих и непохожих соседей примерно поровну. Но по мере того как работают притяжение, отталкивание и выселения, возникают «эхо‑камеры»: целые кварталы агентов с почти одинаковыми взглядами, а границы между ними превращаются в линии напряжения. Число [[Moran’s I]] растёт, и вы можете буквально увидеть этот рост на графике, одновременно наблюдая на экране, как ваше «общество» самоорганизуется в кластеры. В этой истории нет никаких «умных» стратегий: ни один агент не оптимизирует функцию полезности, не строит долгосрочных планов и не читает учебники по политологии. У каждого есть всего несколько простых привычек — тянуться к похожим, отталкиваться от непохожих и иногда выталкивать самых чужих соседей — и именно из этого складываются фазы: консенсус, смешанное сосуществование, экстремизм. Важно поймать глазами и статистически (через [[Moran’s I]] и другие метрики) момент, когда мир «перещёлкивается» из одного режима в другой, и понять, какие параметры отвечают за этот переход.

	== Модель ==		== Модель ==

	<netlogo model="ARM_Eviction_Grid" />		<netlogo model="ARM_Eviction_Grid" />

Patarakin: /* Описание */

2026-04-01T19:11:53Z

Описание

← Предыдущая версия		Версия от 22:11, 1 апреля 2026
Строка 7:		Строка 7:
	== Описание ==		== Описание ==
	Представьте себе город, где в каждом доме живёт человек с каким‑то взглядом по шкале от 0 до 1 — от «ярко‑красного» до «ярко‑синего», а посередине много оттенков «фиолетового». На каждом шаге времени модель случайным образом выбирает одного жителя и говорит: «Поговори с кем‑нибудь поблизости!». У него есть вокруг небольшой район ‑ окрестность: клетки на расстоянии 1, 2, 3… ходами «вверх‑вниз‑влево‑вправо», как по улицам квартала. Из всех соседей он случайно выбирает одного и смотрит: «Насколько вы различаетесь по взглядам?»		Представьте себе город, где в каждом доме живёт человек с каким‑то взглядом по шкале от 0 до 1 — от «ярко‑красного» до «ярко‑синего», а посередине много оттенков «фиолетового». На каждом шаге времени модель случайным образом выбирает одного жителя и говорит: «Поговори с кем‑нибудь поблизости!». У него есть вокруг небольшой район ‑ окрестность: клетки на расстоянии 1, 2, 3… ходами «вверх‑вниз‑влево‑вправо», как по улицам квартала. Из всех соседей он случайно выбирает одного и смотрит: «Насколько вы различаетесь по взглядам?»
			Если различие маленькое, ниже порога `tolerance`, то это скорее «свой»: разговор идёт хорошо, собеседник кажется разумным, и наш агент подтягивает свою позицию к нему — их идеологии становятся чуть ближе. Но если разница велика, больше `tolerance`, то работает механизм отталкивания: разговор оказывается неприятным, чужая позиция раздражает, и агент, наоборот, отодвигает свою идеологию от собеседника.

	== Модель ==		== Модель ==

	<netlogo model="ARM_Eviction_Grid" />		<netlogo model="ARM_Eviction_Grid" />