كاربرد مدل سازي عامل بنيان در تحليل سيستم هاي پيچيدۀ اجتماعي: روش شناسي تحليل سيستم هاي نوآوري

Application of Agent Based Modeling in the Analysis of Complex Social Systems: The Methodology of Innovation Systems Analysis

هدف اصلي از نگارش اين مقاله شرح روش شناسي تحليل سيستم هاي اجتماعي پيچيده با تمركز بر روش تحليل سيستم هاي نوآوري است. در اين مقاله تلاش شده نخست سيستم نوآوري، به منزلۀ يك سيستم پيچيدۀ اجتماعي تطابق پذير، تحليل شود و سپس، بر اين اعتبار، روش شناسي مناسب تحليل اين قبيل سيستم ها تشريح گردد. رويكرد بسط داده شده در اين تحقيق مدل سازي عامل بنيان است كه مفاهيمي همانند نظريۀ بازي ها، سيستم هاي پيچيده، ظهوريافتگي، علوم اجتماعي محاسباتي، سيستم هاي چندعاملي و روش هاي مونت كارلو را با يكديگر تركيب مي كند تا منطقي منسجم براي درك سيستم هاي پيچيده ارائه نمايد. نتايج اين بررسي نظري نشان مي دهد كه درك و تحليل هر سيستم نوآوري مستلزم به كارگيري روش هاي متناسب با سيستم هاي پيچيده است و بهترين رويكرد نظري براي تحليل سيستم نوآوري مدل سازي عامل بنيان و استفاده از شبيه سازي پويايي هاي تبادل دانش در شبكه هاي نوآوري است كه از رويكردهاي مطرح در مدل سازي عامل بنيان شناخته مي شود.

The main purpose of this Article is to describe the methodology of complex social systems with focused on analysis of innovation systems. At this paper, we analyze innovation system as a complex system and then, try to describe the best methodology for analyzing this systems. Agent based modeling is the main approach that define in this article that combine some concept such as game theory, complex systems, emergent property, computational social science, multy-agent systems and monte Carlo to provide a convergence logic for understanding complex systems. Our result shows that understanding and analysis of a innovation system need to application of methodologies that fit with this systems and the best theoretical approach for analyzing this systems is a agent based modeling and uses of simulating dynamics of knowledge exchange on innovation networks.