Is agent-based modelling the future of prediction?
Is agent-based modelling the future of prediction?
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基于代理的建模是预测的未来吗？
DOI：
10.1080/13645579.2022.2137923
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发表时间：
2022
影响因子：
3.3
通讯作者：
Chattoe-Brown E
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chattoe-Brown E
本文认为，基于主体的建模，由于其能力和方法，有一个独特的贡献，使提供连贯的社会科学预测。这个论点有四个部分。第一个确定了从跨学科的真实的研究中推导出的社会科学预测的关键要素，从而避免了对预测是什么的稻草人方法。第二个说明基于代理的建模使用一个例子，显示它如何提供一个框架的一致性预测分析。除了向一般读者介绍该方法外，通过实例论证最大限度地减少了对基于代理的建模的一般讨论，并鼓励预测相关性。第三部分通过结合模型实例和预测研究中的概念来深化分析，以研究基于Agent的建模在两个重要挑战方面的独特贡献：预测失败和预测评估。第四部分提出了一种新的方法--使用模型预测模型--再次说明了基于代理的建模如何为社会科学预测增加价值。
This article argues that Agent-Based Modelling, owing to its capabilities and methodology, has a distinctive contribution to make to delivering coherent social science prediction. The argument has four parts. The first identifies key elements of social science prediction induced from real research across disciplines, thus avoiding a straw person approach to what prediction is. The second illustrates Agent-Based Modelling using an example, showing how it provides a framework for coherent prediction analysis. As well as introducing the method to general readers, argument by example minimises generic discussion of Agent-Based Modelling and encourages prediction relevance. The third deepens the analysis by combining concepts from the model example and prediction research to examine distinctive contributions Agent-Based Modelling offers regarding two important challenges: Predictive failure and prediction assessment. The fourth presents a novel approach – predicting models using models – illustrating again how Agent-Based Modelling adds value to social science prediction.
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