CC BY
69
Практика интеграции геоинформационных систем и многоагентных моделей в исследовании социальных конфликтов
Н.Г. Клаус, А.И. Клаус, СКНЦ ВШЮФУ, г. Ростов-на-Дону
Современные системы моделирования социально-политических процессов предлагают исследователю методологически разнообразный инструментарий, значительно расширяющий возможности погружения в реальную среду и позволяющий учесть многочисленные грани социальных конфликтов [1]. Особую актуальность приобретают исследования межнациональных конфликтов в контексте их территориальной привязки. Реализация такого рода исследований предполагает взаимопроникающую интеграцию соответствующих инструментов социального моделирования [2].
В данной статье рассмотрен методологический инструментарий моделирования социальных конфликтов, использующий многоагентное моделирование (МАМ) в интеграции с географическими информационными системами (ГИС). Многоагентное моделирование, как метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом, широко используется при исследовании критических социальных поведений [3]. Геоинформационная система предназначенная для сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных данных и связанной с ними информации о представленных в ГИС объектах [4,5].
Одним из новейших примеров работ в области интеграции ГИС с МАМ для моделирования социальных конфликтов является исследование американских ученых М. Финдли, С. Шелмана и Д. Йанга «Моделирование динамики насилия» [6]. Исследование, описанное в работе, фокусируется на непосредственных участниках конфликта, соревнующихся за авторитетное преимущество на конкретной территории, а именно, правительстве, диссидентах и населении. В рассматриваемой модели МАМ описывает взаимодействие государства, диссидентов и населения, а структура ГИС представляет демографические и географические аспекты, влияющие на данные взаимодействия, а реальная информация о событиях и о настроениях населения позволяет протестировать практические выводы модели напрямую. Модель в этом случае представляет собой виртуальную лабораторию, в которой можно изменять свойства модели, рассматривать сценарии развития ситуации и тестировать предсказания на реальных данных и событиях.
Построение имитационной модели начинается с изучения военной и научной литературы, сообщений СМИ по данному конкретному конфликту, особое внимание уделяется информации, описывающей роль населения в конфликте. После сбора данных разрабатывается компьютерная модель, которая учитывает географию, среду, население и участников конфликта. Затем вычленяются ключевые концепции и факторы в модели и тестируются, с использованием данных, взятых из реального мира. Компьютерная модель, в которой могут быть применены и апробированы различные параметры (такие как поддержка населения, вспыхнувший конфликт, стратегии правительства и контр-сил), позволит увидеть, как эти факторы влияют на число участников конфликта, на силу и степень тяжести конфликта.
Надо сказать, что многие ответственные силы, решающие вопросы конфликтов и бунтов в своих странах, основные усилия фокусируют на битве за поддержку местного населения, битву за их «умы и сердца» нежели за территорию влияния. Мировой опыт решения государством внутренних конфликтов показывает, что ужесточение наказания для местного населения за оказание содействия и какой либо помощи диссидентам, наказание за несоблюдение интересов государства, не дает желаемых результатов. Опыт показал, что «рассчитывать на рационально мыслящих людей, боящихся серьезного наказания за содействие мятежникам» не имеет смысла во многих случаях. Тем более что сегодня такие методы могут не только не сработать, они могут сильно дискредитировать правительство,
применяющее их, в глазах мировой общественности. Ибо такая форма борьбы с диссидентами может быть расценена, как нарушение прав человека и морали.
Отметим, что модель, описанная в этой работе, ориентирована на многонациональные государства и примененный в ней подход может быть распространен на исследования проблем Северного Кавказа, который также характеризуется высоким уровнем полиэтничности.
Рассмотрим вариант адаптации описанной выше модели к исследованию социальнополитических проблем Северного Кавказа. Модель должна строиться в заданном пространственном ландшафте, позволяя совмещать данные ГИС о территории, межнациональных и административных барьерах с поведением социума, формируемого в рамках МАМ. Таким образом, территории и внутренние административные границы в формате ГИС представляют ландшафт в модели в виде основания для топографии на которой взаимодействуют агенты модели (участники процесса). Платформа должна поддерживать моделирование конфликтов по всей территории Северного Кавказа.
В модель встраиваются следующие данные ГИС: население и этническая принадлежность населения, религия, а также плотность и распределенность показателей. Действие симуляции привязывается к территории Чечни. На карту наносятся следующие районы Чечни: Ачхой-Мартановский район, Веденский, Грозненский, Гудермесский, Итум-Калинский, Курчалоевский, Надтеречный, Наурский, Ножай-Юртовский, Сунженский, Урус-Мартановский, Шалинский, Шаройский, Шатойский и Шелковской. Действия агентов будут разворачиваться в пределах созданной ГИС. В самых крупных городах, отмечаемых на карте размещается самое большое количество гражданских агентов, приблизительное количество жителей города, из них 1 тысячу отнесем к федеральным силам от каждых 40 тысяч: Аргун
— 41,8 тысяч агентов, Гудермес — 42,3 тысячи, Грозный 211,3 тысячи, Урус-Мартан — 52,4 тысячи, Шали — 45,3 тысячи. На карту также наносятся озера, реки, горные хребты. Ясно, что для большей точности симуляции необходимо учесть максимально большое количество географических объектов, привязав к ним поведение агентов, например, скорость передвижения агентов в горных районах может отличаться от скорости на равнине и так далее.
Помимо вышеперечисленных, можно встраивать и другие характеристики аналогичного типа, например, достаток агентов (среднегодовой доход), расположение агентов-третьих лиц, которые не являются участниками конфликта, а просто сторонними наблюдателями (например, их участие в модели можно описать как внешнее воздействие). Все эти факторы в совокупности могут влиять на сценарий проведения компьютерного эксперимента и на результаты моделирования поведения агентов.
Далее, после сбора информации, вторым шагом при создании симуляции, является выбор агентов-участников, определение их характеристик. Третьим шагом - описание правил поведения агентов, их движения и мобильности. Работа с имитационными моделями носит итеративных характер. После первой итерации на втором и третьем шаге вносятся изменения, и ученые получают возможность оценить, как тот или иной параметр влияет на силу и продолжительность конфликта.
Ниже в таблице приведен список параметров, которые предлагается использовать для построения подобной модели. Для определенности возьмем конкретную территорию для примера - позволим агентам двигаться в пределах, ограниченных барьерами территории республики Чечня. В табл. 1 приведен список параметров и значений, применяемых в модели, с параметрами и краткими описаниями.
Таблица 1. Список параметров и значений, применяемых в модели
Название параметра Описание Тип Значение Обозначение
Административн Выбор пользователем - Чечня
ые барьеры территории для симуляции.
Расстояние передвижения Расстояние, на которое агенты в состоянии передвигаться в метрах. Это значение отличается для горных районов и равнинных С плавающей точкой 4000
Радиус действия агента Радиус области влияния агента. Агенты взаимодействуют с ближайшим агентом или со всеми агентами в пределах данного радиуса. Это значение отличается для горных районов и равнинных С плавающей точкой 100(равн инный район), 25 (горный)
Радиус действия федеральных сил Радиус области видимости представителя федеральных сил должен быть не менее радиуса действия агента, потому, что агент может взаимодействовать только с теми, кого он видит. Радиус определяется в единицах масштаба 100 км к одному. Цифра 100 км взята из масштабов удобных для измерения территорий Северного Кавказа. С плавающей точкой С1: 1 I: 2 ф к д
Участие Определяет область вдоль которой распространяются уровни обязательств агентов С плавающей точкой [0,1] XI
Реагирование Интервал агента [0,1] который определяет область его реагирования. С плавающей точкой 0.33 ш
Отношение участников конфликта (федеральные силы и террористы) Количественное отношение, в процентах, противостоящих сторон С плавающей точкой С1: 0.2, I: 0.8 0 к я
Инициализация убеждений агентов (случайная) Если равна единице, тогда убеждения агентов распределены случайным образом по интервалу [0,1], если равна нулю, тогда убеждения каждому агенту присваиваются как 0.5. Булева 1
Приверженность подгруппа, радиус Область, внутри которой приверженность агента к какой-либо из сторон используется для подсчета его веры (убеждения) С плавающей точкой 0,4
Преимущества террористов (вероятность) Вероятность того, что участник террористических сил получит преимущество. Эта вероятность не является истинной, но используется для подсчета результатов модели. С плавающей точкой 0,5 Pi
Преимущества федеральных сил (вероятность) Вероятность того, что участник федеральных сил получит преимущество. Эта вероятность не является истинной, но используется для подсчета результатов модели. С плавающей точкой 0,5 Pi
Население Общее число агентов (террористы, федеральные силы, гражданские лица) задействованных в моделировании Целое 1000 п ,к Д а i
Процент террористически х сил Целое число, обозначающее процент террористических сил от общего числа населения. Замечание: так как для отображения агентов мы используем нормальное распределение, в целом, это число будет верным, но для каждого конкретного эксперимента оно будет разниться. Целое 5 а ^
Процент федеральных сил Целое число, обозначающее процент федеральных сил от общего числа населения. Смотри замечание выше. Целое 10 а *
Вероятность террористическо й акции (присваиваемая величина) Число с плавающей запятой, принимающее значения от нуля до единицы, которое определяет вероятность того, что террористические силы используют для своего преимущества, данные ему федеральными силами. Чем меньше это значение, тем вероятнее, что террористическая акция будет менее распространена, и террористы будут пользоваться свободой действий, полученной от федеральных сил. Чем выше это значение, тем вероятней, что повстанцы используют в своих интересах все уступки и С плавающей запятой 0,6
бездействия федеральных сил.
Вероятность нейтрализации Число с плавающей запятой, принимающее значения от нуля до единицы, которое определяет вероятность того, что федеральные силы нейтрализуют террористическую акцию с потерями. Чем выше это значение, тем выше вероятность того, что террористическая акция будет нейтрализована с потерями и станет гражданским. С плавающей запятой 0,6
Множественные взаимодействия Если поставить значение равным единице, то агент будет взаимодействовать со всеми доступными агентами внутри его радиуса действия. Если поставить значение равным нулю — агенты будут взаимодействовать только с одним ближайшим агентом. Булева 1
Рассмотрим далее список участников модели с параметрами и краткими описаниями.
Агенты
N (общее число жителей Чечни) агентов случайным образом распределены в заданной области. Мы можем увеличивать количество агентов в зависимости от хода работы, например, мы можем добавить необходимое количество федеральных сил. Мы распределяем агентов по территории республики Чечня. Плотность распределения зависит от территории
— в крупный населенный пункт, например Урус-Мартан, помещается число агентов, соответствующее населению города. В модели представлено три типа агентов: население/гражданские лица , террористы а ^ , федеральные силы а * , приблизительный размер каждой из групп - входные данные, определяемые на месте изучаемой территории. Согласно исследованиям Личбаха [7] мирное население составляет около 85% всех агентов, правительственные силы, порядка 10%, а террористические силы - оставшиеся 5%. Агенты гетерогенны, неоднородны в наборе характеристик, относящихся к террористическим и правительственным силам. Каждый агент определяется принадлежностью к следующем трем множествам: аi е {х i , Я , Pi }.
Принадлежность к х i : Участие агента в террористической акции варьируется в интервале [0,1], чем выше значение, тем выше степень участия агента в террористической акции. Для начала следует положить, что население нейтрально и поддерживает ту сторону, которая выигрывает. Таким образом, участие в террористической акции распределяется по каждой группе агентов соответственно: гражданские, хi е N[0.2, 0.8], где N представляет собой нормальное распределение вероятностной функции; террористы, х i е Я (0.8,1], где Я представляет собой равномерное распределение функции вероятности; федеральные силы х i е и [0, 0.2), где и - универсальное распределение. Процесс и степень вовлечения в конфронтацию агента обновляется в ходе эксперимента, путем взаимодействия с другими агентами. Реагирование Я. агенты различны между собой в склонности к смене своего участия в террористической акции. Реагирование характеризует гибкость агента и скорость его реакции на происходящие в системе изменения.
Убеждения и информация, ни один из агентов не владеет полной информацией о силе конфронтации. Эти данные являются входными данными и определяются для каждого
конкретного случая симуляции. Когда эксперимент запускается, каждый шаг итерации состоит из 3-х действий: 1) движение агентов, 2) взаимодействие агентов, 3) обновление информации (убеждений) агента. Каждый агент на любом из шагов итерации осуществляет хотя бы одно из этих трех действий, но каждый по-своему интерпретирует эти действия.
Далее рассмотрим правила, по которым агенты осуществляют вышеперечисленные действия.
Передвижение агентов
На первом шаге итерации каждый агент (местный житель, гражданское лицо) случайным образом привязан к заданной траектории, например, идущей по окружности 360 градусов. Гражданские лица во время итераций движутся по этим траекториям. Агенты -активисты террористической акции на первом шаге всегда пытаются найти ближайшего соседа в их области видимости (а не движутся случайно по окружности), если ближайший сосед - гражданское лицо, активист движется в его направлении и предпринимает попытку повлиять на него. Восставшие против правительства должны стараться привлечь на свою сторону как можно больше сторонников. Если же ближайший агент - представитель федеральных сил, террорист пытается уйти от такого агента. Если ближайший агент тоже террорист, или в области радиуса видимости агентов нет, тогда восставший движется случайным образом. Агент-представитель федеральных сил, движется по направлению к ближайшему агенту. Если это гражданское лицо, агент пытается повлиять на его убеждения и «призывает не помогать террористам», влияет на степень убежденности гражданского лица. Если это террорист, агент пытается его нейтрализовать или убить. Если в области его видимости нет гражданских лиц и восставших, агент-представитель федеральных сил передвигается случайным образом.
Взаимодействие агентов
В новейших имитационных моделях, агенты применяют различные стратегии при контакте с гражданским лицом (агентом) для привлечения его на свою сторону. Например, обещая улучшение экономической ситуации, безопасность, свободу от (притеснений, унижений, и других проблем агента), либо применяя стратегии такого характера как репрессии, угрозы, пытки, гипноз, опять же, для привлечения гражданского лица на свою сторону. В современных моделях учитывается вероятность применения агентом любого из вышеперечисленных методов. Гражданские лица (агенты) не имеют возможности инициировать контакты. У каждого гражданского лица есть степень отклика на воздействие. В зависимости от этой степени отклика и от примененной стратегии, гражданское лицо отдает часть своих симпатий той или иной стороне. Такое взаимодействие может быть описа6но следующими формулами: если
х i < х .Ь тогда гражданское лицо отдает свое предпочтение по следующему правилу:
х i ,1 +1 = ( Я * ( х ] - х i )) + х i ,1 .
Иначе, если х i > х ] , формула может быть переписана следующим образом:
х i ,1 +1 = х i - (( х i - х] ) * Я ).
В случае, когда х i = х) , симпатии (убеждения) гражданского лица не претерпевают изменений.
Таким же образом описываются убеждения террористических и федеральных сил. Если террористические силы получают воздействие со стороны федеральных сил достаточной силы, они могут сменить свой статус на «гражданское лицо».
Модели [6] имеют множество итераций и вариаций, учитывают варианты развития событий, когда террористические силы обладают большим диапазоном возможных воздействий на гражданские лица, или когда федеральные силы обладают такими возможностями.
Заключение
Для исследования социально-политических конфликтов МАМ должно быть тесно интегрировано с ГИС данными, такими как территория, доход населения, плотность населения, убеждения, религия, транспортная и дорожная системы и другими данными о
среде, в которой происходит конфликт. Для описания агентов и их поведения необходимо подобрать набор параметров, максимально подходящих для конкретной изучаемой территории. Чем больше параметров используется, тем точнее имитационная модель. В крупные населенные пункты необходимо помещать число агентов, соответственно количеству жителей города. Необходимо учитывать территориальные особенности - горные хребты, равнинные территории для описания скорости передвижения агента и области его влияния. Для правил изменения убеждений агентов используются правила, следующие сложным утонченным алгоритмам, и чем больше параметров учтено в этих формулах, тем точнее модель. Для применения моделей на конкретных территориях и для изучения конкретных конфликтов необходимо параметрически внедрять в модель статистические данные о настроениях населения, а также всю событийную предысторию конкретного конфликта. Для того чтобы качественно показать динамику конфликта, необходимо внедрять в модель новейшие статистические технологии, описывающие динамику социальных процессов. Тенденции развития мировой науки показывают, что интеграция ГИС и АМ имеет огромный потенциал и широкие возможности для моделирования социальных конфликтов, и является подходящей платформой для изучения социальных проблем территорий Северного Кавказа. Все эти проблемы угрожают стабильности государства и требуют изучения, понимания и решения.
Литература
1. Розин М.Д. Модельный подход к анализу и прогнозированию процессов социальных взаимодействий на Юге России // Инженерный вестник Дона, 2010. №2. http://www.ivdon.ru/magazine/ latest/n2e2010/195/(доступ свободный).
2. Свечкарев В.П. Интеграция имитационных моделей при проведении исследований в гуманитарной сфере // Инженерный вестник Дона, 2010. №3. http://www.ivdon.ru/magazine/latest/n3y2010/213/(доступ свободный).
3. Свечкарев В.П., Тымчук Д.А. Многоагентное моделирование критических социальных поведений // Инженерный вестник Дона, 2010. №1. http://www.ivdon.ru/magazine/ latest/n1e2010/175/(доступ свободный).
4. Журкин И. Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. — Москва: КУДИЦ-ПРЕСС, 2009. — 272 с.
5. Браун Л. А. История географических карт. Москва: Центрполиграф, 2006. — 479 с. [История ГИС от древности до ХХ века].
6. Governments, Civilians, and the Evolution of Insurgency: Modeling the Early Dynamics of Insurgencies. Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. 11, no. 4 7. <http://jasss.soc. surrey. ac. uk/11/4/7.html>
7. The GeoGraph 3D Computational Laboratory: Network and Terrain Landscapes for RePast. Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. 7, no. 1. <http://jasss.soc.surrey.ac.uk/7/1/7.html>
