cheader

View Syllabus Information

View Syllabus Information

  • Even after classes have commenced, course descriptions and online syllabus information may be subject to change according to the size of each class and the students' comprehension level.

main start

Course Information

Year 2019  School Graduate School of Creative Science and Engineering
Course Title
Social System Modeling A

Instructor TAKAHASHI, Shingo
Term/Day/Period spring quarter  Mon.4-5
Category Lectures Eligible Year 1st year and above Credits 2
Classroom 51-07-05 Campus Nishi-Waseda(Former: Okubo)
Course Key 5201031014 Course Class Code 01
Main Language Japanese
  Course Code MGTX65ZL
First Academic disciplines Industrial Engineering
Second Academic disciplines Industrial Engineering
Third Academic disciplines Management Information Systems
Level Level of Master Types of lesson Lecture

Syllabus Information

Latest Update:2019/01/23 13:18:10

Subtitle 社会システムの多元的モデリングと社会シミュレーション
Course Outline

テーマ:社会システムの多元的モデリング-複雑適応系としての社会システムのモデリングとエージェントベース社会シミュレーションの基礎


概要:社会システムを取り巻く環境や社会システム内部自体も不確実性がますます増加し,問題状況も複雑化し,社会システムを複雑適応系ととらえる必要がある。本授業では,複雑適応系としての社会システムのモデリングの基礎となる,多元的モデリングを主題にする。
 社会システムの重要な構成要素である自律的意思決定主体は,多様性を持ち,複雑である。自律的意思決定主体の総体からなる社会システムを扱うためには,一元的なモデル観でせまれるところは限られている。システムに含まれている主体だけでなく,システムに関与する主体の多元的な認識の違いを表現した多元的モデリングが不可欠である。
 本授業では,モデルの基本的考え方から,社会システムのモデルのシステム論的概観を考察し,複雑適応系を考える際に必須の「多元性」のシステムアプローチ,多元的モデリングのためのコンポーネント,そして,社会システム対する多元的アプローチの技術として有力なエージェントベース社会シミュレーション(ABSS)の基本的方法を述べる。
 本授業は,単にABSSの技術的基礎を与えるだけでなく,システムアプローチの歴史的流れの中に現代の社会システムのモデリングを位置づけようというものである。

  適宜研究事例を取り上げて説明する。

なお,今年度から本科目は夏クォーター開講の「社会システムモデリングB」と連携し,モデリングの方法論を本科目が担当し,その実践的な技法習得は「社会システムモデリングB」が担当する。両方を履修することで,理論から実践的スキルまで一通り習得することが可能になるので,A,Bを連続して履修することを推奨する。

Objectives 1.社会システムのモデリングについて,サイバネティクスからの観点による理解をする。
2.社会シミュレーションの意義を理解する。
3.基本的な社会シミュレーションの方法を理解し,自分でモデリングができるようになる。
Course Schedule

授業項目予定

 

1.社会システムの考え方
1.1 社会システムの考え方の変遷

谷本の類型化

1.2 社会・経済システムへの進化概念を用いたアプローチ

2.モデル

 2.1 原型とモデル

 2.2 システム思考の基本

2.3 システム論的モデル観

2.4 同型性

2.5 数学的モデル観

 2.6 モデルの一般的妥当性

3.機能的システム観によるシステムモデル

 3.1 機能と構造

 3.2 機械モデル

 3.3 有機体モデル

 3.4 サイバネティクス

 3.5 複雑適応システム

4.社会システムの多元的モデリングとしてのエージェントベースモデル

4.1 エージェントモデルの構成要素と構造

4.1.1 複雑適応システムとしてモデル化するときの視点
4.1.2
エージェントの基本的特徴

4.1.3  Complex Adaptive Systemの考え方からみたエージェント

4.1.4 サイバネティクスの観点からのエージェントの基本構成

4.1.5 エージェントベース組織サイバネティクスの枠組み

4.2  エージェントの多元性と多元的モデリング

4.3 エージェントによる多元性の表現:内部モデル

4.4 エージェントの学習と進化

4.4.1 組織学習の基本的要素と進化的方法

  (事例)規格競争のダイナミクス

  CAMCaT (Coevalutionary Agent-Based Model for Consumersand Technologies) フレームワーク

4.4.2 内部モデルの学習モデル—ハイパーゲームによる定式化

4.5 ABSの分類

4.6 ABMのための数理的システム理論の課題
5.
社会シミュレーションの方法
 5.1 ビジネス不確実性下での意思決定支援
  5.1.1 ビジネス不確実性
  5.1.2 組織における不確実性
  5.1.3 不確実性への意思決定支援
 5.2 社会シミュレーションのためのモデルの解像度
   5.2.1abstract model
   5.2.2middle-range model
   5.2.3facsimile model
   5.2.4解像度とモデリングフロー
  5.3
問題状況への介入とモデリング
   5.3.1問題状況への介入とモデル構成要素の同定

5.3.2 エージェントモデルの作成

1 モデルクラスの同定

2 行動モデルの同定

3 エージェントタイプの同定

4 内部モデル

5 学習方法

6利用する主な情報源と方法
5.4
パラメータ値の設定
  5.4.1
感度分析によるパラメータ値調整
  5.4.2 Virtual Grounding
によるパラメータ値推定

(事例)テーマパークにおける混雑緩和政策(事例5
  5.4.3 逆シミュレーションによるパラメータ値推定
5.5  Verification, Validation andAccreditation (VV&A)

(事例)Stylized Factを用いた分析:業績評価制度の設計

6. シナリオ分析
6.1 シナリオによる不確実性分析
6.2
シナリオ分析による意思決定支援

(事例)業績評価制度の設計

(事例)サポート業務の支援
6.3 妥当性分析としてのシナリオ分析
6.4
問題関与者との対話:参加型アプローチとゲーミングによるディブリーフィング

    (事例)大学事務の業務プロセス

7. マーケットダイナミクスシミュレーション

 7.1 ネットワーク分析

   (事例)情報伝播

   (事例)登山市場におけるユーザーイノベーション

 

Reference 高橋真吾「システム学の基礎」培風館
Evaluation
Rate Evaluation Criteria
Exam: 0% 試験は行わない.
Papers: 30% レポートが期限までに未提出場合は不可となることがある。
レポートは,問題状況とモデル要素の抽出等モデリング過程の主要部分を作成する課題となる予定である。
なお,本課題の内容は夏クォーター開講の「社会システムモデリングB」と連携して使用される予定である。
Class Participation: 70% 出席をし,積極的にディスカッションすることを重視する。
Others: 0% 授業中に理解度の確認を行う.最終回にレポート内容に関してプレゼンテーションを行う.
Note / URL 本科目は,夏クォーターの「社会システムモデリングB」と連携している。AとBを連続して履修することを推奨する。

Top of Page

Copyright © Media Network Center,Waseda University 2006-2019.All rights reserved.

read