Computational analysis of emergent behaviour in collaboration networks

Abstract

Domeniul interdisciplinar Network Science se ocupă cu analiza reţelor sociale, facilitând o mai bună inţelegere a societăţii noastre, atât din punct de vedere fizic, cât şi social. Astfel, odată cu studiul comportamental al agenţilor (social, muzical, economic, etc.), putem obţine o mai bună inţelegere a proceselor de interacţiune, colaborare şi influenţare. Prezenta teză se bazează pe cercetarea proceselor menţionate cu ajutorul sistemelor de calcul. Astfel, folosind calculatorul ca instrument de bază în analiza reţelor, propun simularea modelelor complexe emergente într-o manieră dinamică, pentru o mai bună înțelegere a dinamicităţii sociale înconjurătoare, a comportamentului uman și a modului in care acestea se influențează reciproc. În prima parte a tezei analizez reţeaua emergentă formată din muzicieni. Prin aplicarea unor metode tradiţionale de analiză ale reţelelor complexe, respectiv a elementelor autentice expuse odată cu teza de faţă — aplicarea network motif -urilor pentru a extrage proprietăţile topologice ale reţelelor sociale, generarea metricii de sociability (𝑆-metric) pentru diferenţierea reţelelor similare —, analizez reţeaua muzicienilor din punct de vedere colaborativ (i.e. dintre muzicieni), dar şi din punct de vedere economic (i.e. activitatea lor de a produce conţinut muzical). În cea de-a doua parte a tezei prezint un simulator socio-economic original, bazat atât pe observaţii empirice, cât și pe modele economice inovatoare. Având capabilităţi precise de simulare, este folosit la analiza proceselor de colaborare și interacţiune, cât și la distribuţia emergentă de venit la scară macroscopică, cu reguli specifice binedefinite în prealabil la scară microscopică. Elementele de originalitate constau atât în folosirea unei abordări euristice pentru determinarea acţiunilor agenţilor economici, cât și în implementarea teoremelor economice recunoscute in mediul economic. Lucrarea de faţă se evidenţiază prin aplicarea conceptelor din domeniul Netwok Science atât pe date empirice, cât și pe scenarii simulate, pentru o mai bună înţelegere (economică și comportamentală) a reţelei noastre înconjurătoare și a proceselor ce stau la baza acesteia.