Caligiore, Daniele

Cecconi, Federico

Parisi, Domenico

PUblication MAnagement

La diffusione di tratti culturali tra reti di agenti artificiali 
 
Daniele Caligiore*, Federico Cecconi, Domenico Parisi 
*Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione CNR 
daniele.caligiore@istc.cnr.it  
 
 
Introduzione 
In questo articolo descriviamo un modello della diffusione di tratti culturali in due reti di 
agenti artificiali, collegate tra di loro da un numero variabile di connessioni. Il modello 
affronta uno dei punti centrali nella teoria cognitiva delle reti sociali, il problema della 
definizione di confini. Definiamo i confini come in [Schensul, 1999]   
 
…Boundaries … and are defined by rules for entry and exit from 
groups as well as by other cultural patterns of participation that 
differentiate one group from another. . 
 
…I confini … sono definiti sia da regole di ingresso-uscita sia da 
altri schemi culturali di partecipazione che differenziano un 
gruppo dall'altro. 
 
Le nostre simulazioni mostrano come realizzando regole di ingresso/uscita che conducono 
a reti asimmetriche, alcuni schemi culturali si affermano naturalmente. Questo ci permette di 
trarre alcune conclusioni generali sul comportamento di questa classe di sistemi.  
 
Il modello 
Durante una interazione tra due reti sociali, dove gli elementi di una rete contengono tratti 
culturali (rappresentati da un etichetta) diversi da quelli contenuti dagli elementi dell'altra, in 
che modo è possibile agire durante il collegamento tra le due, cosicché la rete finale contenga 
su tutti gli elementi lo stesso tratto culturale ?. Utilizzando agenti artificiali come nodi in 
ognuna delle due reti possiamo chiederci: quali regole essi debbono applicare nel realizzare la 
rete complessiva, se l'obbiettivo è quello di ottenere una uniformità culturale ?. Possiamo 
stabilire a priori quale debba essere l'etichetta culturale contenuta nella rete finale ?. Che ruolo 
svolge la modalità di connessione tra le due reti nel decidere quale sarà il tratto culturale 
dominante ?.  
In questo lavoro noi proponiamo un modello per lo studio del comportamento di un 
sistema composto da due reti sociali interagenti (chiamiamo le due reti Cluster 1 e Cluster 2, 
21,CC ), con varie tecniche di collegamento e con vari parametri costitutivi (numero di 
elementi, probabilità di connessione all'interno dei Clusters).[Newman, 2003][Stanley, 1994] 
Abbiamo studiato la dinamica della diffusione di tratti culturali (rappresentati da stringhe 
di bit), ed in particolare quale sia la migliore strategia che gli agenti che compongono i 
Clusters debbono adottare per ottenere una uniformità sull'intero sistema.[Cecconi, 2003] 
Nel nostro modello i due Clusters vengono connessi con un tasso crescente rR  di 
archi.[Cecconi, 2005].  
I due Clusters sono rappresentati da due grafi random consistenti in due insiemi },{ EPC =  
dove P è un insieme di N nodi NPPP ,,, 21 K , e E un insieme di archi che connettono due 
elementi di P con probabilità p. 
Su ogni nodo i c'è un insieme di bN  variabili binarie, ),(,1,1 bis+− . Questo insieme, che 
chiameremo stringa del nodo i, rappresenta il tratto culturale. (Un definizione formale e le 
proprietà topologiche dei grafi random possono essere trovate in [Newman, 2003]). Noi 
iniziamo le simulazioni con 21,CC  uniformi, per esempio 
 
]1,1,1,1,1[),( 1 −−+++=Cbis  e  
]1,1,1,1,1[),( 2 −−−+−=Cbis  
 
 L'algoritmo di diffusione dei tratti culturali è un algoritmo di assimilazione, il Frequency 
bias model.[Castellano, 2005]  Ad ogni intervallo di tempo un nodo j e la sua stringa sono 
selezionati a caso. Calcoliamo la somma bit per bit  S su tutti i nodi direttamente collegati a j 
(chiamati i vicini di j). Quindi  
01),(
01),(
<−=
>+=
Ssebjs
Ssebjs
 
 ovvero modifichiamo il tratto culturale s(j,b) seguendo una legge di maggioranza calcolata 
sui vicini. Se S=0 lo stato del nodo cambia in modo random. La somma S include la stringa 
del nodo j. 
 
Le simulazioni 
Nelle nostre simulazioni noi abbiamo considerato sia Clusters con uguale numero di nodi 
(N=500) sia con numero di nodi differente. Comunque, il numero dei nodi rimane costante 
durante il processo di assimilazione. La probabilità di connessione p interna ai cluster può 
essere uguale in alcune simulazioni o variare da un Cluster all’altro. Anche in questo caso p 
rimane costante durante l’assimilazione. Più p è grande e più il Cluster viene definito denso 
(con una alta densità di connessioni). 
All’inizio di una simulazione i due Clusters sono separati. Prima che l’assimilazione abbia 
inizio i Clusters si collegano: a seconda della modalità scelta gli agenti possono applicare 
regole diverse di ingresso/uscita dentro/da ciascuno dei due Cluster. Le modalità di base sono 
tre: un agente cancella un legame dal proprio Cluster e si collega con un agente dell’altro 
Cluster (SR, Rewiring simmetrico); stessa modalità di prima, ma sono sempre gli agenti del 
primo Cluster a scollegarsi (AR, Rewiring asimmetrico); due agenti scelti a caso, ciascuno nei 
propri Clusters, si collegano tra di loro (A, Rewiring tramite aggiunta). 
 
I risultati 
I risultati mostrano come la densità di collegamenti nei cluster svolga un doppio ruolo: a) 
una densità alta favorisce la diffusione dell’informazione; b) una densità alta è tradotta dal 
sistema in una resistenza al diffondersi dell’informazione. Il ruolo a) (facilitazione alla 
diffusione) è presente nel caso di AR (Rewiring asimmetrico), indicando quindi che la 
probabilità del mantenimento di confini stabili diminuisce all’aumentare della coesione 
interna del Cluster. Al contrario, se noi consideriamo modalità sperimentali simmetriche 
(modalità simmetriche di connessione, stesso numero dei nodi nei due Cluster, o stessa 
densità) un’alta densità si traduce in una resistenza alla diffusione, e quindi al mantenimento 
di confini stabili. (Questo fenomeno è più evidente in A che in AR). 
In sintesi, in caso di AR una grossa coesione interna gioca un ruolo positivo nella 
standardizzazione dell’intero sistema 
 
Riferimenti bibliografici 
 
Castellano, C., Loreto, V., Barrat, A., Cecconi, F., Parisi, D. (2005), Comparison of voter and 
Gauber ordering dynamics on networks, Physical review E, 71 
Cecconi, F., Caligiore, D. (2005), Reti complesse e resistenza ai guasti, proceedings in 
GARR05 La rete dappertutto (CD) 
Cecconi, F. and Parisi, D. and Natale, F. (2003), The role of cultural assimilation and internal 
changes in cultures, Journal of conflict resolution, 47 
Newman, M.E. (2003), Random graph as models of networks. Hand-book of Graphs and 
Networks, Berlin, Wiley-VCH Berlin. 
Schensul, J.J., LeCompte, M.D., Trotter II, R.T., Cromley, E.K., and Singe, M. (1999), 
Mapping Social Networks, Spatial Data, & Hidden Populations,  Ethnographer’s Toolkit 
vol. 4, London et. al.: Sage Publications. 
Stanley, W., Faust K. (1994), Social network analysis, Cambridge, Cambridge University 
Press. 


La diffusione di tratti culturali tra reti di agenti artificiali

http://puma.isti.cnr.it/rmydownload.php?filename=cnr.istc/cnr.istc/2006-B6-009/2006-B6-009.pdf

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