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Social Self-Organization (Helbing, Dirk (Hrsg.))
Social Self-Organization
Untertitel Agent-Based Simulations and Experiments to Study Emergent Social Behavior
Autor Helbing, Dirk (Hrsg.)
Verlag Springer EN
Co-Verlag Springer (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2014
Seiten 341 S.
Artikelnummer 16466090
Verlagsartikelnummer 86344567
ISBN 978-3-642-43680-2
Reihe Understanding Complex Systems
Sonstiges Research
CHF 189.00
Lieferbar in ca. 20-45 Arbeitstagen
Zusammenfassung
What are the principles that keep our society together? This question is even more difficult to answer than the long-standing question, what are the forces that keep our world together. However, the social challenges of humanity in the 21st century ranging from the financial crises to the impacts of globalization, require us to make fast progress in our understanding of how society works, and how our future can be managed in a resilient and sustainable way. This book can present only a few very first steps towards this ambitious goal. However, based on simple models of social interactions, one can already gain some surprising insights into the social, ``macro-level'' outcomes and dynamics that is implied by individual, ``micro-level'' interactions. Depending on the nature of these interactions, they may imply the spontaneous formation of social conventions or the birth of social cooperation, but also their sudden breakdown. This can end in deadly crowd disasters or tragedies of the commons (such as financial crises or environmental destruction). Furthermore, we demonstrate that classical modeling approaches (such as representative agent models) do not provide a sufficient understanding of the self-organization in social systems resulting from individual interactions. The consideration of randomness, spatial or network interdependencies, and nonlinear feedback effects turns out to be crucial to get fundamental insights into how social patterns and dynamics emerge. Given the explanation of sometimes counter-intuitive phenomena resulting from these features and their combination, our evolutionary modeling approach appears to be powerful and insightful. The chapters of this book range from a discussion of the modeling strategy for socio-economic systems over experimental issues up the right way of doing agent-based modeling.  We furthermore discuss applications ranging from pedestrian and crowd dynamics over opinion formation, coordination, and cooperationup to conflict, and also address the response to information, issues of systemic risks in society and economics, and new approaches to manage complexity in socio-economic systems. Selected parts of this book had been previously published in peer reviewed journals. What are the principles that keep our society together? This question is even more difficult to answer than the long-standing question, what are the forces that keep our world together. However, the social challenges of humanity in the 21st century ranging from the financial crises to the impacts of globalization, require us to make fast progress in our understanding of how society works, and how our future can be managed in a resilient and sustainable way. This book can present only a few very first steps towards this ambitious goal. However, based on simple models of social interactions, one can already gain some surprising insights into the social, ``macro-level'' outcomes and dynamics that is implied by individual, ``micro-level'' interactions. Depending on the nature of these interactions, they may imply the spontaneous formation of social conventions or the birth of social cooperation, but also their sudden breakdown. This can end in deadly crowd disasters or tragedies of the commons (such as financial crises or environmental destruction). Furthermore, we demonstrate that classical modeling approaches (such as representative agent models) do not provide a sufficient understanding of the self-organization in social systems resulting from individual interactions. The consideration of randomness, spatial or network interdependencies, and nonlinear feedback effects turns out to be crucial to get fundamental insights into how social patterns and dynamics emerge. Given the explanation of sometimes counter-intuitive phenomena resulting from these features and their combination, our evolutionary modeling approach appears to be powerful and insightful. The chapters of this book range from a discussion of the modeling strategy for socio-economic systems over experimental issues up the right way of doing agent-based modeling.  We furthermore discuss applications ranging from pedestrian and crowd dynamics over opinion formation, coordination, and cooperation up toconflict, and also address the response to information, issues of systemic risks in society and economics, and new approaches to manage complexity in socio-economic systems.

Parts of this book were previously published in peer reviewed journals.

From the reviews:

"This volume is a collection of models whose aim is not only to better explain a variety of phenomena in the social, cultural and economic realms using agent-based models, but also to manage these complex phenomena. ? I recommend this as an important addition to the growing work on both the theoretical and practical world of agent-based simulation modelling in the social sciences." (John Bragin, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, April, 2013)

Dirk Helbing,
ETH Zürich

Chair of Sociology Dept., Theoretical physicist, Worldwide leading scientist in computational social sciences and econophysics/complexity research.