Exploration, design and analysis of social spaces for social simulation models

Tese de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012Em simulação social, a estrutura das relações sociais é não só fundamental para a concepção de cenários de simulação plausíveis, mas também para a compreensão de processos de interação guiados por tais estruturas. Cada ator interage em múltiplos contextos integrados em múltiplas relações que constituem o seu espaço social. Nesta tese, tomando como base o trabalho prévio acerca de modelos de trocas de contextos sociais, é estudada a noção de segregação social e seu impacto na disseminação dos fenómenos através da sociedade. Os agentes não só trocam entre contextos sociais, levando com eles a sua identidade social única, mas também escolhem os contextos de acordo com razões pessoais. A noção de segregação entre contextos é aplicada a um jogo de consensos simples. Neste jogo, os agentes tentam coletivamente alcançar um consenso sobre uma opinião ou escolha binária que devem fazer. Este trabalho compreende o desenho e análise de um conjunto de experiências destinadas à observação da influência de mecanismos de segregação na velocidade de convergência para um consenso global numa sociedade de agentes. É criado um modelo onde existe uma abstração de escolha estratégica de vizinhanças (os contextos sociais). Neste modelo, um conjunto de valores de tolerância associados a cada contexto social define um limiar para que uma vizinhança seja considerada adequada ou não. Um agente decide trocar de contexto se o número de vizinhos a adoptar uma escolha contrária à sua esteja acima da tolerância definida para o contexto corrente. Os resultados do modelo concebido são posteriormente comparados com os resultados do modelo de troca de contextos previamente desenvolvido. Neste trabalho, é confirmada a hipótese feita sobre um modelo de troca de contextos desenvolvido anteriormente. A primeira conjetura confirmada é que a formação de consensos locais ajuda à aceleração da convergência da sociedade para um consenso global, especialmente se esses grupos de consenso local tiverem as condições estruturais adequadas para serem criados. Uma ideia interessante é que nas condições certas, as dinâmicas de formação de grupos de consenso podem ser localizadas e relacionadas com determinadas topologias construídas à custa de várias redes sociais. Este facto é especialmente interessante para o desenvolvimento de estudos de disseminação de informação em estruturas sociais bem conhecidas como campanhas políticas ou de marketing em redes sociais on-line. As experiências concretizadas sobre o mecanismo de segregação apresentado mostraram resultados interessantes. Foi observado que, sob as condições adequadas, a segregação acelera a convergência para um consenso global. É curioso observar que este mecanismo não só acelera a velocidade de auto-organização da sociedade de agentes, mas também é transversal às estruturas sociais utilizadas. Por outras palavras, o efeito de otimização de convergência para um consenso é observado para diferentes redes sociais. Ainda mais intrigante é esta otimização se manter mesmo quando é aumentado o número de relações sociais concomitantes. Foi ainda verificado que o mecanismo introduzido não altera drasticamente o comportamento do modelo de troca de contextos anteriormente desenvolvido. Globalmente, as tendências de frequência de troca entre contextos são preservadas mantendo-se fortemente relacionadas com a probabilidade de trocar de contexto social (parâmetro integrante do modelo de troca de contextos que define, de forma abstrata, o tempo que cada agente passa em cada um dos contextos sociais). Adicionalmente ao modelo de simulação social desenvolvido, foi feita uma recolha extensa do estado da arte referente a simulação, simulação baseada em agentes e dos mais recentes avanços em simulação social relacionados com o trabalho desenvolvido. Para além de métodos e modelos de simulação, foi feita uma recolha de modelos generativos de redes sociais complexas bem como uma detalhada apresentação de alguns conceitos base. É feita uma revisão sobre conceitos base de teoria de grafos e análise de redes sociais. Neste último tópico são incluídas algumas das medidas que podem ser feitas sobre estruturas como redes sociais. Estas são fundamentais para compreensão dos modelos generativos apresentados. A concepção de modelos de simulação social requer que um conjunto de componentes sejam modeladas antes que uma experiencia possa ser concebida. Estes componentes não estão normalmente desacoplados dos processos experimentais, o que cria um problema relativamente à reprodução e reusabilidade de modelos. Para contribuir com uma solução para este problema, esta tese fornece alguns avanços no desenvolvimento da b-have workbench. Este é um projecto dedicado à criação de componentes reutilizáveis para modelos de simulação social. Tais componentes compreendem: redes sociais complexas, modelos de agentes, regras comportamentais e modelos abstractos de ambientes. Estes componentes introduzem uma separação entre processos de modelação e simulação. O foco do trabalho realizado neste contexto, é na criação de modelos de redes sociais complexas posteriormente integradas no modelo desenvolvido de segregação entre contextos. Para cumprir este objectivo, foi criada uma API (Application Programming Interface) para permitir a criação de instâncias de redes sociais em Java, API essa que está integrada no âmbito do desenvolvimento da plataforma b-have workbench. Finalmente, este trabalho aborda outro problema da simulação social, a criação de uma infra-estrutura adequada para o desenvolvimento e execução de simulações de uma forma escalável. A exploração de modelos de simulação social baseados em agentes leva muitas vezes demasiado tempo para que seja obtida uma quantidade de resultados suficiente para uma análise significativa dos dados gerados. Nesta tese é feita uma análise do problema e fornecida uma solução que o minimiza utilizando computação em grelha. Este trabalho fornece uma discussão detalhada acerca de processos de construção de modelos de simulação social bem como de desenho e distribuição de experiências utilizando uma grelha de computadores. Esta infraestrutura é posteriormente utilizada para a execução de experiências sobre o modelo de simulação social desenvolvido.In social simulation, the structure of the social relations is not only fundamental for the construction of plausible scenarios, but also important to construct an understanding of interaction processes shaped by such structures. Each actor interacts in multiple social contexts located within multiple social relations that constitute their social space. In this thesis, we build on previous work about context switching to study the notion of context segregation. The agents not only switch between social contexts, carrying with them their unique social identity, but also choose the contexts according to personal reasons. We apply the notion of context segregation to a simple game of consensus in which agents try to collectively achieve an essentially arbitrary consensus. This work comprehends the design and analysis of a set of experiments towards the understanding of the inuence of the segregation mechanism in the speed of convergence to global consensus, comparing the results with the previous model of context switching. Social simulation requires a series of components to be modelled prior to the experiment set-up. These components are usually not decoupled from the experiment process. This creates a problem of experiment reproduction and model reusability. To contribute with a solution to this problem, this thesis also provides advances to the development of the b-have workbench. This is a project dedicated to the creation of reusable social simulation components such as complex social networks, agent models, behaviour rules, and environment abstract models. We focus on the creation of complex social network models and integrate them in our model of context segregation. An extensive review over the state-of-the-art on simulation methods, agent-based simulation and social simulation models is also presented in this thesis. Moreover we have also reviewed a series of generative models for complex network structures and the basic associated with it. We describe the fundamental background on graph theory and social network analysis. Within social network analysis, we present a series of measurements essential for the understanding of the network models here presented. Finally, this work tackles another problem in social simulation, the creation of a proper infrastructure for scalable simulation deployment. The exploration of agentbased social simulation models often takes too much time to get enough results for a signi_cant analysis of the data generated. In this thesis, we show how to minimise this problem by using grid computing. We provide insights on social simulation model construction, experiment design and experiment distribution using a computer grid. The developed infrastructure is then used to deploy the social simulation model created

Secure, Efficient and Privacy-aware Framework for Unstructured Peer-to-Peer Networks

Recently, the advances in Ubiquitous Computing networks and the increased computational power of network devices have led designers to create more flexible distributed network models using decentralised network management systems. Security, resilience and privacy issues within such distributed systems become more complicated while important tasks such as routing, service access and state management become increasingly challenging. Low-level protocols over ubiquitous decentralised systems, which provide autonomy to network nodes, have replaced the traditional client-server arrangements in centralised systems. Small World networks represent a model that addresses many existing challenges within Ubiquitous Computing networks. Therefore, it is imperative to study the properties of Small World networks to help understanding, modelling and improving the performance, usability and resiliency of Ubiquitous Computing networks. Using the network infrastructure and trusted relationships in the Small World networks, this work proposes a framework to enhance security, resilience and trust within scalable Peer-to-Peer (P2P) networks. The proposed framework consists of three major components namely network-aware topology construction, anonymous global communication using community trust, and efficient search and broadcasting based on granularity and pro-active membership management. We utilise the clustering co-efficient and conditional preferential attachment to propose a novel topology construction scheme that organises nodes into groups of trusted users to improve scalability. Network nodes communicate locally without advertising node identity at a global scale, which ensures user anonymity. The global communication is organised and facilitated by Service Centres to maintain security, privacy and integrity of member nodes. Service Centres are allocated using a novel leader election mechanism within unstructured scalable P2P networks. This allows providing fair and equitable access for existing and new nodes without having to make complex changes to the network topology. Moreover, the scale-free and clustering co-efficient characteristics of Small World networks help organising the network layout to maintain its balance in terms of the nodes distribution. Simulation results show that the proposed framework ensures better scalability and membership management in unstructured P2P networks, and improves the performance of the search and broadcasting in terms of the average shortest path and control overhead while maintaining user anonymity and system resiliency