Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Learning to be thoughtless : social norms and individual computation Joshua Epstein Computationnal Economics 2001.

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1 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Learning to be thoughtless : social norms and individual computation Joshua Epstein Computationnal Economics 2001

2 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Learning to be thoughtless… Hypothèse : « la réflexion individuelle quant à ladoption dune norme est inversement proportionnelle à la force de celle-ci » Feedback between social and internal dynamics

3 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Objectifs du modèle Les agents : –Apprennent « how to behave » –Apprennent « how much to think about how to behave »

4 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Le modèle Agents sur un anneau Deux attributs pour chaque agent : –La norme de lagent (binaire L/R) –Rayon dobservation (radius) Les agents mettent à jour leur norme en fonction de ce qui se passe dans leur rayon dobservation

5 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Radius update rule Si F (r + 1) F (r) –r := r + 1 Sinon si F (r – 1) = F (r) –r := r - 1 Norm update rule : –Match the majority within your radius Noise = probabilité quun agent adopte L ou R au hasard…

6 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Running the model… 190 agents Scheduling random asynchrone

7 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Monolithic social norm Une seule norme L Pas de bruit Radius random entre 1 et 50

8 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Monolithic Norm

9 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Local conformity, global diversity Idem conditions précédentes (Pas de bruit) Random norms à linitialisation

10 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Local conformity, global diversity

11 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Re-equilibration after shock Idem précédent + On laisse le système se stabiliser On shock le système pendant 10 tours –Bruit = 1.0 pendant 10 tours

12 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Re-equilibration after shock

13 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Remarque sur conclusion Epstein lie ancien état et nouvel état Ca doit dépendre des tirages

14 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Moderate noise and endogenous norms Idem précédent sans shock Bruit = 0.15

15 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Moderate noise and endogenous norms

16 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Higher noise Idem précédent Bruit = 0.3

17 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Higher noise

18 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Maximum noise does not induce maximum search Bruit = 1.0

19 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Maximum noise does not induce maximum search

20 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Discussion Que signifie le rayon ? Amélioration –Chaque agent a un réseau social –Les relations sont ordonnées par préférence décroissante –Rayon = profondeur de recherche dans le réseau perso…

21 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Critique Préférence donnée à lextension du rayon ( cf radius update rule) lagent peut préférer réduire son rayon dobservation (je recherche le voisinage qui justifie ma norme) Idée si je trouve un voisinage proche qui conforte ma norme, je le choisis, sinon je change ma norme pour le voisinage r+1

22 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 The convergence and stability of cultures : local convergence and global polarization Axelrod, Princeton 2001 WP => book

23 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Phénomènes à transcrire Random changes in individual traits (languages) Geographic isolation => clusters Specialization « people may have reasons based on interests to be partially resistant to social influence of those with other interests » (rural/urbain)

24 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Phénomènes à transcrire Préférence for extreme views (against homogeneity) Social differenciation (group effect) Fads and fashion (some people want to be different, others copy them) Changing environnement or technology change cultural response

25 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Phénomènes à transcrire Rogers : « transfer of ideas occurs more frequently between individuals… who are similar in certains attributes such as belmiefs, education, social status … » Homophily => interaction => similarity

26 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Approches du changement culturel Culture is something people learn from each other Culture =set of attributes

27 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Approches du changement culturel Anthropologues : –Diffusionnistes : culture = set of distinct traits –Culture = system of embedded symbols Social scientists –Model of social influence (coleman … ) –Approche diffusionniste

28 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Méthodologie Bottom-up No central authority Adaptative rather than rational agents KISS

29 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Modèle Automate cellulaire avec frontières (non tore) Cellule = set of cultural features (traits for each one)… ex : 87234 Similarité entre 2 cellules = nb de features egaux (87234 et 87199 = 40 % similarity)

30 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Dynamique du modèle Tire une cellule a au hasard Tire un de ses voisins b au hasard Si proba < similarité(a,b) –Interaction : choisit un élément culturel sur lequel ils différent EC, EC(a) = EC(b)

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32 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Nombre de régions stables

33 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Nb de régions stables Quand voisinage augmente, nb de régions stables diminue… Testé uniquement sur nb de voisin constant Taille de la grille : –En faisant varier l ensemble des params : pas d influence –En prenant uniquement la cas privilégiant la formation du plus grand nb de patterns

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35 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Interprétations Sur petite taille : pas de place pour survivance des patterns… Pas dexplication pour la décroissance après le pic… Résultat de même type sur un tore…

36 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Processus en détail Ligne : –1111-1111-1111-1112-1112-1112 Seul mouvement possible à la frontière Une zone plus importante a plus de chance dabsorber une petite…

37 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Cultural zone Cultural region = groupe d individus ayant exactement la même culture Cultural zone = groupe d individus pouvant s influencer (ayant au moins 1 cultural feature en commun) Quand nb cultural region = nb cultural zone, stabilité…

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39 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Explication grande taille peu de cultures… Boundaries within cultural zone tend to dissolve Boundaries between cultural zone tend to be stable Plus la grille est grande, plus les zones culturelles ont de chances de fusionner (se faire absorber) Plus la grille est grande, plus la proba est élevé davoir quelquun dans la grille (non voisin) qui pourrait faire partie de la même cultural zone => le nb de cultural zone decline

40 Réunion biblio LISCMardi 20 Mars 2001 Résultats contre-intuitifs Plus il y a de cultural features, moins il persiste de régions stables Large territories have fewer stable regions…