Потребительский выбор (модель): различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) |
Patarakin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 31: | Строка 31: | ||
* Социальная фиксация (lock-in): при сильных нормах улучшение качества альтернативы может не повысить её долю рынка. | * Социальная фиксация (lock-in): при сильных нормах улучшение качества альтернативы может не повысить её долю рынка. | ||
* Точка перегиба (tipping point) возникает, когда одновременный эксперимент нескольких соседей запускает каскадное распространение. | * Точка перегиба (tipping point) возникает, когда одновременный эксперимент нескольких соседей запускает каскадное распространение. | ||
== К курсу [[Социально-экономическая статистика и эконометрика (syllabus)| Социально-экономическая статистика и эконометрика]] == | |||
* Показать связь между качественными и количественными методами: [[агентное моделирование]] + [[статистический анализ]]. | |||
* Исследовать влияние параметров (норма, обмен, исследование) на рыночную динамику. | |||
* Практиковаться в построении графиков и расчетах показателей кластеризации. | |||
Сбор данных: для разных комбинаций параметров генерировать [[CSV]] с историей долей рынка и уровнем кластеризации. | |||
Анализ результатов в R: | |||
* Загрузить CSV в R. | |||
* Построить тепловые карты зависимости рыночной концентрации от <code>norm-influence</code> и <code>information-exchange</code>. | |||
* Оценить корреляцию между удовлетворённостью агентов и частотой переключений. | |||
Версия от 17:11, 11 октября 2025
| Описание модели | Модель симулирует, как информационное и нормативное социальное влияние вместе с привычками определяют динамику долей рынка двух конкурирующих продуктов переменного качества. Агенты могут:
|
|---|---|
| Область знаний | Экономика, Моделирование |
| Веб-страница - ссылка на модель | |
| Видео запись | |
| Разработчики | |
| Среды и средства, в которых реализована модель | NetLogo |
| Диаграмма модели | |
| Описание полей данных, которые модель порождает | |
| Модель создана студентами? | Нет |
Общая полезность продукта складывается из двух компонентов: [math]\displaystyle{ U_i = (1 - \alpha)\,Q_i + \alpha\,N_i }[/math] где [math]\displaystyle{ \alpha }[/math] — сила нормативного влияния, [math]\displaystyle{ Q_i }[/math] — восприятие качества продукта, [math]\displaystyle{ N_i }[/math] — норма (доля друзей, использующих продукт).
Сеть и агенты
Агенты объединены в сеть с настраиваемым средним числом связей avg-social-connections. По умолчанию у каждого ~100 агентов в среднем по 5 связей.
Процесс принятия решения
- На каждом шаге каждый агент вычисляет полезность [math]\displaystyle{ U_i }[/math] для оранжевого и синего продуктов.
- Если [math]\displaystyle{ \alpha = 0 }[/math], выбор зависит только от качества.
- При ненулевом [math]\displaystyle{ \alpha }[/math] норма начинает влиять: чем больше друзей используют продукт, тем выше [math]\displaystyle{ N_i }[/math].
- При низкой удовлетворённости агент либо исследует альтернативу (параметр odede>exploration), либо запрашивает информацию у друзей (параметр
information-exchange).
Динамика
- Высокое качество вызывает удовлетворённость, снижает исследование и обмен информацией → формируются привычки.
- Усиление нормы ведёт к кластеризации потребителей (локальным группам с одинаковым выбором).
- Социальная фиксация (lock-in): при сильных нормах улучшение качества альтернативы может не повысить её долю рынка.
- Точка перегиба (tipping point) возникает, когда одновременный эксперимент нескольких соседей запускает каскадное распространение.
- Показать связь между качественными и количественными методами: агентное моделирование + статистический анализ.
- Исследовать влияние параметров (норма, обмен, исследование) на рыночную динамику.
- Практиковаться в построении графиков и расчетах показателей кластеризации.
Сбор данных: для разных комбинаций параметров генерировать CSV с историей долей рынка и уровнем кластеризации.
Анализ результатов в R:
- Загрузить CSV в R.
- Построить тепловые карты зависимости рыночной концентрации от
norm-influenceиinformation-exchange. - Оценить корреляцию между удовлетворённостью агентов и частотой переключений.
