A comprehensive and hands-on introduction to the core concepts, methods, and applications of agent-based modeling, including detailed NetLogo examples.
The advent of powerful processing technologies and the advances in software development tools have drastically changed the approach and implementation of computational research in fundamental properties of living systems through simulating and synthesizing biological entities and processes in artificial media. Nowadays realistic physical and physiological simulation of natural and would-be creatures, worlds and societies becomes a low-cost task for ordinary home computers. The progress in technology has dramatically reshaped the structure of the software, the execution of a code, and visualization fundamentals. This has led to the emergence of novel breeds of artificial life software models, including three-dimensional programmable simulation environment, distributed discrete events platforms and multi-agent systems. This second edition reflects the technological and research advancements, and presents the best examples of artificial life software models developed in the World and available for users.
Dieses Buch stellt einige wichtige und zukunftsträchtige neuere Methoden in den Sozialwissenschaften vor. Ziel des Buches ist, einerseits deren Grundlogik zu klären und andererseits zu zeigen, inwiefern sie den klassischen Methodenkatalog sinnvoll ergänzen können. Dazu wird das Spektrum an mit diesen Techniken bearbeitbaren Fragestellungen aufgezeigt, Beispielarbeiten diskutiert, nötige Voraussetzungen z.B. in Bezug auf die Datenqualität angesprochen, und damit insgesamt das Potential dieser Verfahren veranschaulicht. Zudem gibt jeder Beitrag praktische Tipps für die Umsetzung eigener Forschungsarbeiten und anhand kommentierter Literaturempfehlungen Ansatzpunkte für die intensivere Beschäftigung mit den Methoden. Daneben wird (sofern angebracht) kurz diskutiert welche Softwarepakete sich für die Anwendung eignen.
This book examines the recent development and use of computer modeling and simulation as an important tool for understanding environmental and resource-based conflicts and for finding pathways for conflict resolution and cooperation. It introduces a new, innovative technique for using agent-based modeling (ABM) as a tool for better understanding environmental conflicts and discusses the application of agent-based modeling for the analysis of multi-agent interaction and conflict and demonstrates the natural interdisciplinary convergence. The authors explore numerous examples of environmental and resource conflicts around the world, as well as cooperative approaches for conflict resolution.
This is the era of Big Data and computational social science. It is an era that requires tools which can do more than visualise data but also model the complex relation between data and human action and interaction. Agent-Based Models (ABM) - computational models which simulate human action and interaction – do just that. This textbook explains how to design and build ABM and how to link the models to Geographical Information Systems. It guides you from the basics through to constructing more complex models which work with data and human behaviour in a spatial context. All of the fundamental concepts are explained and related to practical examples to facilitate learning (with models developed in NetLogo with all code examples available on the accompanying website). You will be able to use these models to develop your own applications and link, where appropriate, to Geographical Information Systems. All of the key ideas and methods are explained in detail: geographical modelling; an introduction to ABM; the fundamentals of Geographical Information Science; why ABM and GIS; using QGIS; designing and building an ABM; calibration and validation; modelling human behaviour; visualisation and 3D ABM; using Big Geosocial Data, GIS and ABM. An applied primer, that provides fundamental knowledge and practical skills, it will provide you with the skills to build and run your own models, and to begin your own research projects.
Einer der weltweit führenden Soziologen, Peter Hedström, zeichnet die Grundlagen einer analytischen Soziologie nach. Er argumentiert für eine erklärende Soziologie, die Theorie und Empirie miteinander verbindet.
The Computational Brain, das außergewöhnliche Buch über vergleichende Forschung in den Bereichen von menschlichem Gehirn und neuesten Möglichkeiten der Computertechnologie, liegt hiermit erstmals in deutscher Sprache vor. Geschrieben von einem führenden Forscherteam in den USA, ist es eine Fundgrube für alle, die wissen wollen, was der Stand der Wissenschaft auf diesem Gebiet ist. Die Autoren führen die Bereiche der Neuroinformatik und Neurobiologie mit gut ausgesuchten Beispielen und der gebotenen Hintergrundinformation gekonnt zusammen. Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler sondern auch dem interdisziplinären Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht. Übersetzt wurde das Buch von Prof. Dr. Steffen Hölldobler und Dipl.-Biol. Claudia Hölldobler, einem Informatiker und einer Biologin. Rezension in Spektrum der Wissenschaft nr. 10, S. 122 f. im Oktober 1997 (...) Die 1992 erschienene amerikanische Originalausgabe des vorliegenden Werkes ist so erfolgreich, daß man bereits von einem Klassiker reden kann. (...) (...) ....ist das Buch sehr zu empfehlen. In Verbindung von Neurobiologie und Neuroinformatik konkurrenzlos, vermittelt es einiges von der Faszination theoretischer Hirnforschung, die auch in Deutschland zunehmend mehr Wissenschaftler in ihren Bann schlägt. Rezension erschienen in: Computer Spektrum 3/1997, S. 2 (...)Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler, sondern auch den interdisziplinären Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht(...)
Energieszenarien sollen eine wissenschaftliche Grundlage für die politische Debatte über die Umgestaltung des Energiesystems liefern, indem sie auf Basis von Modellrechnungen mögliche Entwicklungen des zukünftigen Energiesystems beschreiben. Welcher Natur aber sind diese Beschreibungen - was für eine Art von Wissen steckt in ihnen? Und inwiefern werden sie vom Auftraggeber mitgestaltet? Christian Dieckhoff geht diesen Fragen nach und trägt damit nicht nur zur Aufklärung der energiepolitischen Debatte bei, sondern erschließt erstmalig systematisch diesen Bereich der wissenschaftlichen Politikberatung für die philosophische und sozialwissenschaftliche Wissenschaftsforschung.
Imke Schmidt analysiert aus theoretischer und praktischer Perspektive, welche Verantwortung Konsumenten für eine nachhaltige Entwicklung zugeschrieben werden kann. Sie entwickelt dafür ein Modell gemeinsamer Verantwortung, das sich auf die Position und den Einfluss der Marktakteure stützt. Die Autorin setzt die Verantwortung sowohl von Konsumenten (Consumer Social Responsibility) als auch von Unternehmen (Corporate Social Responsibility) in Beziehung zueinander, um gegenseitige Abhängigkeiten bei der Wahrnehmung der jeweiligen Verantwortlichkeiten aufzuzeigen und Möglichkeiten der gemeinsamen Verantwortungsübernahme abzuleiten. Hintergrund ist, dass die Consumer Social Responsibility im Gegensatz zur viel diskutierten Corporate Social Responsibility bisher nicht systematisch in wirtschaftsethische Überlegungen integriert ist und nicht über ein vergleichbares konzeptionelles Fundament verfügt.
Big Data, Social Media, Computational Journalism, Industrie 4.0 - hinter all diesen Chiffren blitzen die Anzeichen des Beginns einer umgreifenden Veränderung der Gesellschaft durch die Möglichkeiten digitaler Datenverarbeitung auf. Welchen Stellenwert hat das zukunftsoffene Experimentieren mit diesen neuen Daten, in deren Gesellschaft wir uns in jedem Moment befinden und die alle unsere Praktiken durchdringen? Und wie ist dies angemessen wissenschaftlich zu beschreiben? Perspektivenreich zeigen die Autorinnen und Autoren des Bandes, darunter Bruno Latour, Karin Knorr Cetina, Christoph Bieber, Christoph Neuberger und Karl-Heinz Ladeur, die Möglichkeiten auf, das theoretische und empirische Inventar der Gesellschaftswissenschaften am Gegenstand der Digitalisierung zu schärfen.
Das Buch vermittelt Einsichten, die in den letzten Jahren in Disziplinen wie der Kybernetik, der System-, Spiel- und Netzwerktheorie sowie im schnell wachsenden Forschungsbereich der Simulation komplexer Systeme gewonnen wurden und unter Titeln wie Komplexitätsforschung oder Theorie komplexer Systeme diskutiert werden. Die Themenpalette reicht von einfacheren Entwicklungen, wie sie Räuber-Beute-Systemen zugrunde liegen, über Grundlagen der Chaos-Theorie, der Theorie Zellularer Automaten, der Spiel- und Netzwerktheorie bis hin zu Methoden artifiziellen Lernens, der Theorie künstlicher neuronaler Netze und der Konzeption von Selbstreferentialität und Autopoiesis komplexer Systeme.
Anschauliche und leicht verständliche Einführung in das Gebiet komplexer Systeme, die es überall in Wirtschaft und Gesellschaft sowie in den Naturwissenschaften gibt.
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
English summary: C. Matzavinos advocates the unity of the scientific method and defends it against the claim to autonomy made by the human sciences. He shows how materials that are 'meaningful', more specifically human actions and texts, can be adequately dealt with by the hypothetico-deductive method, the standard method used in the natural sciences. The hermeneutic method is not an alternative method aimed at the understanding and the interpretation of human actions and texts, but it is the same as the hypothetico-deductive method applied to meaningful materials. The central thesis is, thus, that there is no fundamental methodological difference between natural sciences, social sciences and humanities. The English edition of this work was published by Cambridge University Press. German description: C. Mantzavinos stellt dem Autonomieanspruch der Geistes- und Sozialwissenschaften die These der Einheit der wissenschaftlichen Methode gegenuber. Er zeigt, wie Material, das 'sinnhaft' ist, vor allem menschliche Handlungen und Texte, mit Hilfe der hypothetisch-deduktiven Methode - der gangigen Methode der Naturwissenschaften - erfasst werden kann. Die hermeneutische Methode ist nichts anders als die auf sinnhaftes Material angewendete hypothetisch-deduktive Methode. Sowohl menschliche Handlungen im allgemeinen als auch Ergebnisse solcher Handlungen, vor allem Texte, sind, obwohl sinnhaft, mittels der hypothetisch-deduktiven Methode gut erfassbar. Der Autor zeigt, dass Sinnzusammenhange sehr oft in Wirkungszusammenhange transformierbar sind und daher nomologisch durchleuchtet werden konnen. Auch in denjenigen Fallen, in denen diese Transformation nicht moglich ist, kann man die hypothetisch-deduktive Methode anwenden: Man kann Hypothesen formulieren, die dazu dienen, den entsprechenden Sinnzusammenhang zu rekonstruieren, und dann aufgrund des verfugbaren empirischen Materials uberprufen, welche der angebotenen Hypothesen zutreffend sind. Bei Rekonstruktionen, wie bei der Feststellung von Einzeltatsachen im allgemeinen, fungieren bestimmte singulare deskriptive Aussagen gerade in dem Sinne als Hypothesen, dass man nach Grunden fur ihre Wahrheit sucht. Somit brauchen auch diejenigen Disziplinen, die sich mit wissenschaftlichen Problemen der Rekonstruktion von Sinnzusammenhangen befassen, die Orientierung ihrer Tatigkeit an der Wahrheitsidee nicht zugunsten anderer Ideale und regulativer Ideen zu opfern. Mantzavinos hat eine naturalistische Hermeneutik entwickelt, die in der Lage ist, Sinnprobleme adaquat zu losen. Das Buch ist der wichtigste neuere Beitrag zur Analyse dieser Probleme, den ich bisher gesehen habe. Es ist unentbehrlich fur jedes Seminar uber Probleme der Hermeneutik.Hans Albert, Heidelberg
«Komplexität erzeugt Unsicherheit. Unsicherheit erzeugt Angst. Vor dieser Angst wollen wir uns schützen. Darum blendet unser Gehirn all das Komplizierte, Undurchschaubare, Unberechenbare aus. Übrig bleibt ein Ausschnitt – das, was wir schon kennen. Weil dieser Ausschnitt aber mit dem Ganzen, das wir nicht sehen wollen, verknüpft ist, unterlaufen uns viele Fehler – der Misserfolg wird logisch programmiert.» (Rheinischer Merkur) Seit Erscheinen der ersten Ausgabe 1989 hat sich «Die Logik des Misslingens» zum «Standardwerk des Querdenkens» für Psychologen, Kognitionswissenschaftler, Risikoforscher und Motivationstrainer entwickelt. Dass komplexe Systeme nicht nur individuelle Entscheidungen, sondern auch Dynamik und erfolgreiches Handeln in Gruppen maßgeblich beeinflussen, ist neu in dieser erweiterten Ausgabe.

Best Books