Ethnocentrism (model)

Описание модели	Модель "Ethnocentrism" (Этноцентризм) разработана Робертом Акселродом и Россом А. Хэммондом. Она демонстрирует, как этноцентрическое поведение — то есть предпочтение своей группе перед другими — может эволюционировать даже в условиях, когда изначально нет никаких различий между агентами и нет способа определить, кто к какой группе относится. В этой модели агенты конкурируют за ограниченное пространство, взаимодействуя друг с другом по принципу дилеммы заключенного. Эволюция происходит через механизм наследования стратегий (генетического или культурного).
Область знаний	Социология
Веб-страница - ссылка на модель	https://netlogoweb.org/launch#https://netlogoweb.org/assets/modelslib/Sample%20Models/Social%20Science/Ethnocentrism.nlogox
Видео запись
Разработчики	Robert Axelrod, Ross A. Hammond
Среды и средства, в которых реализована модель	NetLogo
Диаграмма модели
Описание полей данных, которые модель порождает	Количество этноцентричных Количество альтруистов Количество эгоистов Количество космополитов
Модель создана студентами?	Нет

Описание модели

Модель демонстрирует, как этноцентрическое поведение — то есть предпочтение своей группе перед другими — может эволюционировать даже в условиях, когда изначально нет никаких различий между агентами и нет способа определить, кто к какой группе относится. В этой модели агенты конкурируют за ограниченное пространство, взаимодействуя друг с другом по принципу дилеммы заключенного. Эволюция происходит через механизм наследования стратегий (генетического или культурного).

Эксперимент 2: Влияние дальности обзора (vision) на размер и количество стай

Гипотеза

Дальность обзора (vision) является ключевым фактором, определяющим масштаб самоорганизации. При малом vision агенты взаимодействуют только с ближайшими соседями, что приводит к формированию множества мелких, локально упорядоченных стай. С увеличением vision информация о направлении и положении соседей распространяется дальше, что позволяет сформироваться одной крупной глобальной стае.

https://docs.google.com/spreadsheets/d/11llgZhWIFs9NyiqzLolcKrxHxnisIoQLOWT6sUU4OZI/edit?usp=sharing

Цель эксперимента: Исследовать, как дальность обзора (vision) влияет на макроскопические характеристики самоорганизации:

• Упорядоченность (order) — насколько синхронно движутся все агенты (0 = хаос, 1 = полная согласованность);
• Количество стай (num-swarms) — число отдельных, не связанных групп;
• Размер наибольшей стаи (max-swarm-size) — сколько агентов в самой крупной группе.

Мы хотим понять: при каких значениях vision система переходит от множества мелких стай к единой глобальной стае

Настройки NetLogo

Для получения датасета модель Flocking была загружена в NetLogo Desktop. Были добавлены три глобальные переменные (order, num-swarms, max-swarm-size) для автоматического измерения ключевых метрик.

Эксперимент проводился при пяти значениях vision: 2, 3, 5, 7, 10, при фиксированных параметрах: population = 300, minimum-separation = 1, max-align-turn = 5, max-cohere-turn = 3, max-separate-turn = 1.5.

Каждый прогон длился 300 тиков (времени, достаточного для стабилизации системы). Для каждого значения vision выполнено 5 независимых запусков (с разным случайным начальным положением птиц). Данные усреднены по повторам.

Таблица усредненных значений

Анализ результатов (Шаг 1–5)

На каждом шаге приведены усреднённые по 5 запускам значения метрик на 300-м тике.

• Ось X: значение параметра vision (2 → 10).
• Ось Y (слева): средняя упорядоченность (order).
• Ось Y (справа): среднее количество стай (num-swarms).
• Синие столбцы: размер наибольшей стаи (max-swarm-size).

Шаг 1 эксперимента (vision = 2)

Упорядоченность (order): низкая — 0.42

Количество стай (num-swarms): 96.4

Размер наибольшей стаи: 19 птиц

Вывод для Шага 1: при очень ограниченном радиусе обзора птицы взаимодействуют только с ближайшими соседями. Система фрагментирована: образуется множество мелких стай (в среднем по 19 птиц). Глобальная координация отсутствует — каждая стая летит в своём направлении, поэтому order низкий.

Шаг 2 эксперимента (vision = 3)

Упорядоченность (order): высокая — 0.85

Количество стай (num-swarms): 23.6

Размер наибольшей стаи: 101 птицы

Вывод для Шага 2: увеличение vision до 3 расширяет зону взаимодействия. Стаи становятся крупнее, их количество снижается. Наибольшая стая теперь содержит ~100 птиц и демонстрирует устойчивое направление. Упорядоченность растёт, система начинает переходить к глобальной координации. Упорядоченность (order): очень высокая — 0.96

Количество стай (num-swarms): 4.2

Размер наибольшей стаи: 182 птицы

Вывод для Шага 3: при vision = 5 система проходит фазовый переход. Формируется одна доминирующая стая, включающая ~60% популяции. Остальные птицы либо летят поодиночке, либо в мелких группах. Глобальная координация становится возможной — order резко возрастает.

Шаг 4 эксперимента (vision = 7) Упорядоченность (order): почти идеальная — 0.98

Количество стай (num-swarms): 1.6

Размер наибольшей стаи: 281 птицы

Вывод для Шага 4: при vision = 7 почти вся популяция сливается в одну стаю. Оставшиеся 1–2 птицы — временные «отщепенцы», которые быстро присоединяются к основной группе. Движение становится почти идеально синхронизированным (order > 0.97).

Шаг 5 эксперимента (vision = 10) Упорядоченность (order): очень высокая — 0.96

Количество стай (num-swarms): 1.4

Размер наибольшей стаи: 248 птицы

Вывод для Шага 5: при максимальном vision = 10 система достигает состояния глобального порядка. Формируется единая стая из почти всех агентов (~250 из 300). Отклонения минимальны, хаотичное поведение отсутствует. vision = 10 эквивалентен «глобальному взаимодействию» — каждый агент «видит» почти всю популяцию.

Главный вывод Гипотеза полностью подтверждена. Дальность обзора (vision) напрямую определяет масштаб самоорганизации в системе:

При низком vision (2–3) система остаётся локальной: множество мелких стай, низкий order. При среднем vision (5) происходит фазовый переход к глобальной координации. При высоком vision (7–10) система достигает единого, устойчивого порядка. Это демонстрирует, что vision — это параметр глобальной связности. Он определяет, насколько далеко распространяется «социальная информация» о направлении движения. Без достаточного радиуса обзора глобальный порядок невозможен.

Заключение Модель Flocking демонстрирует, что сложное, координированное поведение может возникать без лидера и без централизованного управления — достаточно трёх простых правил и достаточной дальности взаимодействия. Параметр vision выступает как «кнопка глобальности»: при его увеличении система переходит от хаоса к порядку через критический порог (vision ≈ 5). Это прекрасная иллюстрация эмерджентности — появления глобальных свойств из локальных взаимодействий. подходит ли это к моим графикам?

---