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Quantitative Sociodynamics (Helbing, Dirk)
Quantitative Sociodynamics
Untertitel Stochastic Methods and Models of Social Interaction Processes
Autor Helbing, Dirk
Verlag Springer
Co-Verlag Springer (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Fester Einband
Erscheinungsjahr 2010
Seiten 333 S.
Artikelnummer 5666489
Verlagsartikelnummer 12708567
ISBN 978-3-642-11545-5
Auflage 2nd ed. 2010
Sonstiges Research
CHF 135.00
Lieferbar in ca. 20-45 Arbeitstagen
Zusammenfassung
When I wrote the book Quantitative Sociodynamics, it was an early attempt to make methods from statistical physics and complex systems theory fruitful for the modeling and understanding of social phenomena. Unfortunately, the ?rst edition appeared at a quite prohibitive price. This was one reason to make these chapters available again by a new edition. The other reason is that, in the meantime, many of the methods discussed in this book are more and more used in a variety of different ?elds. Among the ideas worked out in this book are: 1 ? a statistical theory of binary social interactions, ? a mathematical formulation of social ?eld theory, which is the basis of social 2 force models, ? a microscopic foundation of evolutionary game theory, based on what is known today as 'proportional imitation rule', a stochastic treatment of interactions in evolutionary game theory, and a model for the self-organization of behavioral 3 conventions in a coordination game. It, therefore, appeared reasonable to make this book available again, but at a more affordable price. To keep its original character, the translation of this book, which 1 D. Helbing, Interrelations between stochastic equations for systems with pair interactions. Ph- icaA 181, 29-52 (1992); D. Helbing, Boltzmann-like and Boltzmann-Fokker-Planck equations as a foundation of behavioral models. PhysicaA 196, 546-573 (1993). 2 D. Helbing, Boltzmann-like and Boltzmann-Fokker-Planck equations as a foundation of beh- ioral models. PhysicaA 196, 546-573 (1993); D.

This new edition of Quantitative Sociodynamics presents a general strategy for interdisciplinary model building and its application to a quantitative description of behavioral changes based on social interaction processes. Originally, the crucial methods for the modeling of complex systems (stochastic methods and nonlinear dynamics) were developed in physics and mathematics, but they have very often proven their explanatory power in chemistry, biology, economics and the social sciences as well. Quantitative Sociodynamics provides a unified and comprehensive overview of the different stochastic methods, their interrelations and properties. In addition, it introduces important concepts from nonlinear dynamics (e.g. synergetics, chaos theory). The applicability of these fascinating concepts to social phenomena is carefully discussed. By incorporating decision-theoretical approaches, a fundamental dynamic model is obtained, which opens new perspectives in the social sciences. It includes many established models as special cases, e.g. the logistic equation, the gravity model, some diffusion models, evolutionary game theory and social field theory. Moreover, it implies numerous new results and is relevant for various application areas, such as opinion formation, migration, the self-organization of behavioral conventions, and the behavior of customers and voters. Theoretical results are complemented and illustrated by numerous computer simulations.

Quantitative Sociodynamics is relevant both for social scientists and natural scientists who are interested in the application of stochastic and synergetics concepts to interdisciplinary topics. 

From the reviews:

"This ambitious volume aims to provide a comprehensive account of mathematical methods for the quantitative study of social processes, with a focus on stochastic methods. ? To summarise, as an introduction to such mathematics, it is admirably comprehensive and goes through the various derivations in a careful step-by-step manner. ? an excellent reference for those with some mathematical expertise in the area to refer to. For those who straddle the simulation and mathematical communities it could be very useful." (Bruce Edmonds and Mario Paolucci, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, April, 2012)