Die Modellierung komplexer Netzwerke: zum Nutzen agentenbasierter Modelle in der neuen Netzwerkforschung

"Die 'neue Netzwerkforschung' argumentiert, dass große soziale Netzwerke in unterschiedlichsten Kontexten (zum Beispiel das World Wide Web, Sexualkontakte, Koautorschaften) sehr ähnliche, hocheffiziente Struktureigenschaften aufweisen ('small world' oder 'scale free' Strukturen). Darüber hinaus werden diese Strukturen als das Resultat einfachster individueller Verhaltensmechanismen gesehen, die die makroskopische Struktur als unbeabsichtigtes Nebenprodukt individueller Beziehungswahlentscheidungen erzeugen. Die Verfasser behaupten, dass diese Forschung aus Sicht der Soziologie zwei Defizite aufweist. Erstens sind die verwendeten Verhaltensmodelle soziologisch wenig plausibel. Typischerweise werden mechanistische - oftmals an physikalischen Modellen orientierte - individuelle Verhaltensregeln angenommen und die zugrundeliegenden Motive individueller Beziehungswahlen nicht explizit modelliert. Die Modelle bieten daher wenig Einsicht in die Bedingungen der behaupteten Strukturresultate. Zweitens untersuchen empirische Arbeiten üblicherweise nur, ob globale Netzwerkmerkmale in dem Bereich liegen, der durch die theoretischen Modelle vorhergesagt wird, testen aber nicht Mechanismen der Netzwerkdynamik auf der individuellen Ebene. Sie schlagen daher vor, dass soziologische 'neue Netzwerkforschung' das Instrument 'agentenbasierter Modellierung' einsetzt. Agentenbasierte Modelle beschreiben explizit die individuellen Verhaltenziele und -regeln bestenfalls beschränkt rationaler Akteure, die nur über unvollständige lokale Information verfügen. Sie zeigen an einem Beispiel auf, wie eine agentenbasierte Modellierung der Dynamik großer Netzwerke mit soziologisch plausiblen Verhaltensannahmen nicht nur die Entstehung von 'small world' und 'scale free' Strukturen erklären kann, sondern darüber hinaus auch Bedingungen identifiziert, unter denen die zugrundeliegenden Verhaltensregeln zu verschiedenen Strukturen führen. Sie gehen dann auf statistische Ansätze ein, insbesondere auf die 'actor oriented statistics', die es möglich machen, konkurrierende Verhaltenshypothesen an Netzwerkdaten zu testen." (Autorenreferat

Agentenbasierte Modellierung und Simulation im Pandemiemanagement

Mathematical models and computer simulations play a crucial role in the context of the COVID-19 crisis for knowledge about the possible course of the pandemic and for appropriate policy decisions. The paper presents results from an ethnographic study of a government-funded R & D project dealing with agent-based modeling and simulation (ABMS) in the context of pandemic management. Based on the assumption that the use of computer simulations in pandemic management is not only a means to an end for political or epidemiological goals but also plays a significant role in determining which goals and strategies appear politically legitimate, the paper reconstructs how insights into the pandemic are generated in ABMS and specifically in the researched project and made accessible for decision-making

Technikfolgenabschätzung in Energielandschaften: Agentenbasierte Modellierung von Energiekonflikten

Verglichen mit den Risiken und Konflikten des fossil-nuklearen Zeitalters erscheinen die erneuerbaren Energien in einem überwiegend positiven Licht. Allerdings schafft die Transformation zu einer kohlenstoffarmen Energieversorgung neue Energielandschaften, die einen hohen Bedarf an Landflächen mit sich bringen – was ebenfalls Energiekonflikte provozieren kann. Um derartige Konflikte zu mindern und die Akzeptanz der Bevölkerung zu gewinnen, kann Technikfolgenabschätzung einen Beitrag leisten, wenn sie sich auf räumliche agentenbasierte Modelle stützt. Diese Modelle repräsentieren die Entscheidungen von Stakeholdern über Energiealternativen, deren dynamische Interaktionen sowie daraus resultierende Landnutzungsoptionen und Energiepfade. Als Fallstudie dient Norddeutschland, wo Landwirte und Gemeinden als lokale Akteure der Energiewende agieren.The risks and conflicts of the fossil-nuclear age are in contrast to the effects of renewable energies which appear in a largely positive light. However, the transformation towards a low-carbon energy supply creates new energy landscapes with a high demand for suitable land areas – which may also provoke energy conflicts. Technology assessment can contribute to reducing such energy conflicts and increasing public acceptance by using spatial agent-based models that represent dynamic decisions and interactions of stakeholders regarding energy alternatives and land-use options. Northern Germany serves as a case study region where farmers and communities are local actors of the energy transition

Of Online Platforms and Medieval Markets: Equilibrium Models and Agent-Based Modeling of Two-Sided Markets

Mit der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung ökonomischer Systeme haben plattformbasierte Interaktionsbeziehungen stark an Bedeutung gewonnen. Hier werden zwei oder mehr Nutzungsgruppen durch eine dritte Seite, die Plattform, zusammengebracht. Die Interaktion wird in solchen zweiseitigen Märkten von den Plattformbetreibern kontrolliert. Kreditkartensysteme, Softwaremärkte oder werbefinanzierte Online-Communities stellen typische Beispiele dar. Da die Analyse von zweiseitigen Märkten mit Gleichgewichtsmodellen aufgrund der algebraischen Struktur des Problems in der Regel nicht praktikabel ist, präsentieren wir im vorliegenden Beitrag ein agentenbasiertes Modell, welches in einem kürzlich erschienenen Artikel ausführlicher diskutiert wird. Anhand von illustrativen Beispielen verdeutlichen wir die Implikationen eines agentenbasierten Ansatzes für die Innovationsökonomik im Allgemeinen und das Studium von Technologieentwicklung im Besonderen.Platform-based interactions are much more important in today’s increasingly digitalized and interconnected economic systems than they used to be in traditional ones. These interactions refer to markets where two or more user groups interact with the help of a third party, the platform. In such two-sided markets, the interaction is controlled by the platform provider. Common examples include credit card systems, software markets, and advertisement-financed online communities. As the analysis of two-sided markets largely defies modeling with equilibrium models due to the algebraic structure of the problem, the present contribution proposes an agent-based model as an alternative. It refers to a recently published article that discusses the agent-based model in more detail. Several examples illustrate the implications of the agentbased modeling approach for innovation economics and the study of technological development in particular

Simulation gesellschaftlicher Medienwirkungsprozesse am Beispiel der Schweigespirale

Der Beitrag stellt mit der agentenbasierten Modellierung (ABM) eine Methode zur Diskussion, mit der sich dynamische Medienwirkungsprozesse auf mehreren Ebenen modellieren und simulieren lassen. Dazu wird das Mikro-Makro-Problem in der Medienwirkungsforschung genauer erläutert und aus Sicht der Komplexitätstheorie interpretiert. Die Methode der Computersimulation sozialer Prozesse, speziell mit-tels ABM, wird erläutert. Schließlich wird die ABM am Beispiel der Schweigespira-le vorgestellt, um ihre Eignung für die Untersuchung dynamischer, gesellschaftlicher Medienwirkungsprozesse zu demonstrieren. Hierzu werden die Annahmen der Schweigespirale nach Noelle- Neumann in einem Computermodell formalisiert und in ihrer Dynamik simuliert. Nach der Darstellung zentraler Simulationsergebnisse werden abschließend Chancen und Grenzen der Simulationsmethode für die Medi-enwirkungsforschung diskutiert

Logistic

Die Logistik spielt für den Agrarsektor eine wichtige Rolle. Der Trend zu höheren Transportgeschwindigkeiten beim Traktor dürfte durch die Neubewertung der gewerblichen Aspekte bei Transporten von landwirtschaftlichen Lohnunternehmern gebrochen sein. Dies dürfte auch zu einer Veränderung bei Traktor und LKW für Transporte in der Landwirtschaft führen. Aktuell ist die Optimierung der Transportprozesse auf technischer Seite durch Leichtbau und Multifunktionalität der Fahrzeuge und auf organisatorischer Seite mit Datenaustausch und Simulationsmodellen zu erkennen. Die Digitalisierung führt auch in der Agrarlogistik zu deutlichen Veränderungen, die bis in die Vermarktung hinein reichen.Logistics plays an important role for the agricultural sector. The trend towards higher tractor transport speeds has been broken by the revaluation of commercial aspects in the transport of agricultural contractors. This should also lead to a change in tractor and truck for transport in agriculture. Currently the optimization of the transport processes can be recognized. On the technical side, this is achieved by lightweight construction and multi-functionality of the vehicles. On the organizational side, this can be recognized by data exchange and simulation models. Digitization is also leading to significant changes in agricultural logistics, which extend into marketing

Prognosemodelle zur Steuerung von intensivmedizinischen COVID-19-Kapazitäten in Deutschland

Hintergrund: Zeitdynamische Prognosemodelle spielen eine zentrale Rolle zur Steuerung von intensivmedizinischen COVID-19-Kapazitäten im Pandemiegeschehen. Ein wichtiger Vorhersagewert (Prädiktor) für die zukünftige intensivmedizinische (ITS-)COVID-19-Bettenbelegungen ist die Anzahl der SARS-CoV-2-Neuinfektionen in der Bevölkerung, die wiederum stark von Schwankungen im Wochenverlauf, Meldeverzug, regionalen Unterschieden, Dunkelziffer, zeitabhängiger Ansteckungsrate, Impfungen, SARS-CoV-2-Virusvarianten sowie von nichtpharmazeutischen Eindämmungsmaßnahmen abhängt. Darüber hinaus wird die aktuelle und auch zukünftige COVID-ITS-Belegung maßgeblich von den intensivmedizinischen Entlassungs- und Sterberaten beeinflusst. Methode: Sowohl die Anzahl der SARS-CoV-2-Neuinfektionen in der Bevölkerung als auch die intensivmedizinischen COVID-19-Bettenbelegungen werden bundesweit flächendeckend erfasst. Diese Daten werden tagesaktuell mit epidemischen SEIR-Modellen aus gewöhnlichen Differenzialgleichungen und multiplen Regressionsmodellen statistisch analysiert. Ergebnisse: Die Prognoseergebnisse der unmittelbaren Entwicklung (20-Tage-Vorhersage) der ITS-Belegung durch COVID-19-Patienten*innen werden Entscheidungsträgern auf verschiedenen überregionalen Ebenen zur Verfügung gestellt. Schlussfolgerung: Die Prognosen werden der Entwicklung von betreibbaren intensivmedizinischen Bettenkapazitäten gegenübergestellt, um frühzeitig Kapazitätsengpässe zu erkennen und kurzfristig reaktive Handlungssteuerungen, wie etwa überregionale Verlegungen, zu ermöglichen.Background: Time-series forecasting models play a central role in guiding intensive care coronavirus disease 2019 (COVID-19) bed capacity in a pandemic. A key predictor of future intensive care unit (ICU) COVID-19 bed occupancy is the number of new severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infections in the general population, which in turn is highly associated with week-to-week variability, reporting delays, regional differences, number of unknown cases, time-dependent infection rates, vaccinations, SARS-CoV‑2 virus variants, and nonpharmaceutical containment measures. Furthermore, current and also future COVID ICU occupancy is significantly influenced by ICU discharge and mortality rates. Methods: Both the number of new SARS-CoV‑2 infections in the general population and intensive care COVID-19 bed occupancy rates are recorded in Germany. These data are statistically analyzed on a daily basis using epidemic SEIR (susceptible, exposed, infection, recovered) models using ordinary differential equations and multiple regression models. Results: Forecast results of the immediate trend (20-day forecast) of ICU occupancy by COVID-19 patients are made available to decision makers at various levels throughout the country. Conclusion: The forecasts are compared with the development of available ICU bed capacities in order to identify capacity limitations at an early stage and to enable short-term solutions to be made, such as supraregional transfers.Peer Reviewe

The agricultural policy simulator (AgriPoliS): an agent-based model to study structural change in agriculture (Version 1.0)

A central criticism common to agricultural economic modelling approaches for policy analysis is that they do not adequately take account of a number of characteristic factors of the agricultural sector. This concerns aspects like the immobility of land, heterogeneity of farms, interactions between farms, space, dynamic adjustment processes as well as dynamics of structural change. In brief, modelling the complexity of the system has not been at the centre of interest. In terms of modelling complex economic systems, an agent-based modelling approach is a suitable approach to quantitatively model and understand such systems in a more natural way. In the same way, this applies to the modelling of agricultural structures. In particular, agent-based models of agricultural structures allow for carrying out computer experiments to support a better understanding of the complexity of agricultural systems, structural change, and endogenous adjustment reactions in response to a policy change. This paper presents the agent-based model AgriPoliS (Agricultural Policy Simulator) which simultaneously considers a large number of individually acting farms, product markets, investment activity, as well as the land market, and a simple spatial representation. The ultimate objective of AgriPoliS is to study the interrelationship of rents, technical change, product prices, investments, production and policies, structural effects resulting from these, the analysis of the winners and losers of agricultural policy as well as the costs and efficiency of various policy measures. -- G E R M A N V E R S I O N: Ein oft genannter Kritikpunkt an vielen agrarökonomischen Politikanalysemodellen ist, dass diese nur ungenügend Bezug nehmen auf Aspekte wie die Immobilität von Boden, Heterogenität der Akteure, Interaktionen zwischen Betrieben, räumliche Bezüge, dynamische Anpassungsprozesse und Strukturwandel. Kurz, die Modellierung komplexer Wirkungszusammenhänge steht weniger oder nicht im Zentrum des Interesses. Agentenbasierte Modelle stellen einen Weg dar, das Verständnis komplexer ökonomischer Zusammenhänge zu verbessern bzw. zu quantifizieren. Insbesondere erlauben sie die Durchführung von einer Vielzahl von Computerexperimenten, mit denen Fragestellungen wie der Zusammenhang zwischen Politikmaßnahmen und Strukturwandel untersucht werden können. Basierend darauf, stellt dieser Beitrag das agentenbasierte Modell AgriPoliS (Agricultural Policy Simulator) vor. AgriPoliS ist ein räumlich-dynamisches Modell einer Agrarstruktur, in dem eine Vielzahl individuell abgebildeter landwirtschaftlicher Unternehmen in einer vereinfacht dargestellten Agrarregion agiert und beispielsweise um begrenzt verfügbare landwirtschaftliche Flächen konkurriert.Agent-based systems,Multi-agent systems,Policy analysis,Structural change,Simulation,Agentenbasierte Systeme,Politikanalyse,Multi-Agentensysteme,Strukturwandel,Simulation