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	1. Количество этноцентричных 2. Количество альтруистов 3. Количество эгоистов 4. Количество космополитов
Модель создана студентами?	Нет

Описание модели

Модель самопроизвольного формирования стаи — агентно-ориентированная модель по Рейнольдсу (1987), показывающая, как сложные коллективные паттерны возникают без вожаков: каждый агент следует трём простым правилам — выравниванию (движение в направлении соседей), разделению (избегание столкновений) и сплочённости (стремление к центру группы). Правило разделения имеет приоритет, отменяя остальные при риске столкновения. Направление меняется по этим правилам, скорость остаётся постоянной. Модель применима к птицам, рыбам, насекомым и другим формам группового поведения.

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.