仿真技术在社会科学研究中的应用-2

仿真技术在社会科学研究中的应用-2

（二）国内外社会科学仿真研究和应用的现状
    在西方国家，仿真在社会科学界已经不是陌生的词汇，仿真作为一种研究工具也已经被大部分人所接受，各地的大学和研究机构纷纷开展这方面的研究和教学活动，如：
     · 加州大学洛杉机分校UCLA，1999年11月起动了开放式"计算与社会科学"合作教学计划，筹备建立"计算社会科学中心"，五年内投入经费200万美元，并计划开展一系列学术活动,探讨计算机仿真技术在社科领域的运用。
     · 兰德研究生院(RAND Graduate School)也开设了一门 "复杂适应性系统与制度分析"的课程，通过计算机仿真模型来对高度复杂和不确定性系统及制度进行研究。
· 加拿大滑铁卢大学的城市与区域规划学院96年就开始对计算机仿真技术在城市规划协同设计中的应用进行研究。
     · 布鲁金斯学院的社会经济系统动力学中心通过计算机模型来深入研究权益以及个人行为对社会产生的影响。
     
    除了一些社会学家、教育心理学家等应用仿真技术来研究社会社会现象外，一些物理学家、数学家和计算机专家也被这一领域的巨大潜力所吸引，纷纷转入这一研究 领域，或者与社会科学界进行这方面的合作研究。从事理论物理教学、研究50年的美国伊利诺斯大学理论物理学家理查德·盖洛德（RICHARD GAYLORD）就是一个很典型的例子。著名的圣达菲学院（Santa Fe Institute，简称SFI）就是在诺贝尔物理学奖获得者盖尔曼和安德逊、经济学奖获得者阿罗等人的支持下，聚集一批从事物理、经济、理论生物、计算 机等学科的研究人员于1984年组建的，这一研究机构专门从事复杂性科学研究，试图由此找到一条通过学科间的融合来解决复杂性问题的道路。美国麻省理工学 院（MIT）、波士顿大学、马里兰大学近年来已经开展利用计算机仿真技术（如对策论模型）研究国际关系和国际谈判问题。
    仿真不但在理论研究和教学活动中的应用越来越广，而且在实际工作中的应用也越来越多。美国Sandia国家实验室（Sandia National Laboratories）自己开发了一个新的智能经济仿真模型阿斯彭（Aspen），能显著改进对美国经济政策的分析和对比研究。这一模型运行在美国当 时最快的大型并行INTE·计算机上，经济学家们期待这一模型能够充分细致和真实地对整个经济系统进行仿真模拟。这一模型具有广泛的应用前景：为政府、银 行、中介机构、风险投资家提供经济和金融市场预测；分析税法或政府政策变动对经济社会可能产生的冲击；为产业界或市场研究公司提供技术升级产生的冲击影响 评估。英国曼切斯特都市大学工商管理学院的政策模型中心则利用计算机仿真模型来研究不同政策对社会各方面产生的影响，从而为政府提供科学的决策依据。
    与社科仿真有关的国际学术组织如仿真协会（Simsoc）、计算经济学会等，每年都举行多次各类国际学术活动，如每年一届的国际计算机仿真与社会科学会议、计算经济国际会议等。由英国萨里大学主办国际学术期刊《人工社会与社会仿真杂志》1998年开始发行。
    在中国，社科仿真起步较晚，90年代中期，克莱因教授向中国经济学界介绍了美国的阿斯彭经济仿真系统，并给予高度评价，引起了国内不少学者的兴趣；我国著 名数量经济学家张守一教授还在《数量经济与技术经济》1999年第5期上发表了一篇专门介绍这套系统的文章；有的学者还模仿阿斯彭系统开发了一套简化的中 国经济仿真系统；前几年，国务院发展研究中心开展了微观仿真应用方面的研究。1994年，中国人民大学成立了经济科学实验室，并开展了多项相关课题研究， 与美国圣达菲学院建立了较为密切的联系。中国社科院数量经济与技术经济研究所也准备邀请阿斯彭系统的研制人员来我国进行讲学。北京社会科学院也在筹备成立 社会科学实验室。在教学培训方面，中国人民大学开发了一套电子商务教学模拟系统，这套系统采用钢铁贸易为原型，以EDI电子单证的形式，利用网络技术，逼 真地再现了不同类型企业之间进行国际贸易的全过程；广州外语外贸大学的国际贸易仿真实验室也已经成立。虽然我国社科仿真已经开始起步，但与西方国家相比， 我们无论在研究还是在应用方面都有很大的差距，仿真在社科界还是一个新鲜名词，知道社科仿真的人还很少，接受和掌握这一方法工具的社科研究人员则更少。
    社会科学仿真研究的内容非常广泛，除了前面提到的经济、社会中的各种现象和过程外，甚至开始研究人的艺术创造过程，用计算机模仿艺术家进行文学创作、音乐演奏、绘画等等，仿真所用到的智能体甚至具有类似人的情感、信念、认知等特征。
    （三）仿真技术在社会科学研究中的作用
    仿真是人们理解社会过程的一个极好的方法。利用仿真，社会科学家能够对社会建立模型，并把这个模型看作一个人工社会系统，利用这个人工社会，人们可以研究 各种各样的理论，探讨在某个理论的假设下可能会得出什么结果，在另一理论假设下又会得出什么结果等。要做到这点，首先要对用文字表达的理论进行形式化，使 得这个理论能用一个计算机程序来表示。这个"形式化"的过程包括对理论含义的精确化，并使理论自身完备化和内部相互一致。这对于一个理论发展是非常重要 的。仿真在社会科学中的作用类似于数学之于物理学，是把文字表达的理论进行形式化和精确化的极好手段。
    数学方法在物理学中的作用是众所周知的，数学方法也用于社会科学的形式化，但除了计量经济学外，没能在社会科学中得到普及，仿真方法比起数学方法更适合于社会科学，主要原因是：
     · 仿真方法使用编程语言来表示模型，与数学公式相比，编程语言的表达能力更强，没有大部分数学方法那么抽象，至少更易被非专业人员所接受。
     · 比起数学方程系统，仿真程序更容易处理并行过程和活动顺序没有完全定义的过程。
     · 仿真程序通常是模块化的，一部分的改变不影响其他部分，数学系统通常缺少模块化。
     · 易于建立由异质智能体组成的仿真系统，如有不同观点、不同知识水平、不同能力的人组成的群体等。但要建立这样的数学系统则很困难。
     
    社会科学家对仿真的兴趣越来越大的一个主要原因就是因为仿真在帮助人们进行理论的发现和理论的形式化方面有着巨大的潜能。
    仿真在社会科学研究中的另一重要作用就是使得研究人员可以很方便地进行各种"实验"。社会科学的研究对象与自然科学的研究对象相比,其中一个重要区别就是 人们很难直接对社会科学的研究对象进行重复的实验，一方面是实验的成本很大或实验失误造成的损失很大；另一方面实验的环境条件会随着时间不断演进，很难甚 至不可能回复到原来的条件下进行重复实验。
    由于仿真所建立的人工社会系统是计算机内的程序，我们可以随意调整系统的参数和初始条件，不断重复运行仿真模型，就象物理学家和化学家平时做实验一样，社 会科学家也可以对人工的社会系统做各种各样的实验。因此，人们对社会科学中应用仿真技术往往冠之以"实验"、"计算"等，如计算经济学、计算社会学、经济 科学实验室、社会科学实验室等。
    另外，社会科学中应用仿真还有助于人们沟通思想。美国的一所大学想要在学校医院附近建一个停车场，遭到附近居民的强烈反对，后来学校搞了这个设想中的停车 场的仿真系统，让市民们可以直接在计算机上身临其境地体验到这个未来停车场的优美环境，市民对停车场的态度很快就转变了过来，原来预计要花很长时间的市民 说服工作后来都可以免了。
    （四）社科仿真的逻辑框架
    对于人们常用的统计模型，其背后的逻辑框架如图2所示。通过对研究对象某方面的特性和行为进行抽象，研究人员建立系统的模型，这一模型可以是一组方程，其 中含有一些参数，利用有关统计软件包，我们可以通过这些方程对参数进行估计。在建立模型的同时，研究人员还要收集一些数据，用于参数估计。有了参数的估计 值，我们就可以利用所建模型对系统进行预测。最后还要对模型及其预测结果进行分析，一方面检查预测结果与实际观察数据的符合程度，这一般用统计假设检验方 法来做出判断；另一方面要检查参数的灵敏度：如果参数有微小变化，模型预测会产生多大偏差。



图2 统计模型的逻辑框架

图3 仿真模型的逻辑框架  

    仿真模型的背后也有着与统计模型相同的逻辑框架，如图3所示。研究人员对所研究的对象建立模型，但这个模型可能是一个计算机程序，而不是统计方程。然后运 行这一仿真模型，其行为也就被记录下来，得到所需的仿真数据，实际上，这就是我们建立仿真模型的一个主要目的。这些仿真数据与收集到的数据进行比较，进而 检查这一模型是否产生了与实际研究对象相似的输出。
    （五）社科仿真的步骤
    根据前面的社会科学仿真的逻辑，我们很容易得到社会科学仿真应该包含的步骤：
     · 首先是问题识别，就是确定我们想知道但还不知道答案的一个问题，这个问题将成为我们研究工作的目标；
     · 第二步就是要定义所研究对象的模型，这时可能需要对研究对象进行一些考察；
     · 第三步确定模型的参数和初始条件，其中的参数估计需要收集一定的数据作支撑；
     · 第四步设计模型，这时可能需要作一些假设，设计出的模型通常就是计算机仿真程序；
     · 第五步就是运行仿真模型，并记录下仿真的输出结果。
     
    到此为止的以上步骤都是很显然的，后面的步骤可能有些人不一定想去做，但它们确实非常关键。
    其中一个步骤是校核（verification），也称为调试，即保证模型被正确实施，并能够象我们所预期的方式工作，主要检查模型是否符合设计要求，算 法、内部关系和其他技术说明是否已正确实现。对于复杂的仿真，要做到这步是非常困难的，因为很难确定是否所有的错误都被排除了。
     
    另一个步骤是验证（validation），即保证模型的行为与所研究对象的行为相一致，就是这个模型是不是所研究对象的一个好的模型。这是模型有用的前提条件。
    最后一个步骤是敏感度分析（sensitivity analysis），即分析模型参数或初始条件如果发生微小变化时，模型的运行结果会有多大的改变。
    社会科学仿真是一个新领域，人们还在努力寻找更有效的方法来进行基于仿真的社科研究，但是经验正在不断的积累，教训也在不断的总结之中，以下是仿真过程应注意的几个方面：
     · 利用仿真来建立一套理论时，模型不要过于复杂，复杂的模型不利于发现系统的原理和相互联系。仿真提供给我们思考社会和经济过程的一个新方法，这个方法基于 以下思想："复杂行为通常源自于相对简单的活动"。这一思想不仅在社会科学中而且在物理学和生物学中都得到了广泛的流行，这也形成了复杂性理论的基础。
     · 在运用仿真的过程中，需要综合运用归纳法和演绎法。在仿真研究中，首先由一组假设开始，根据这组假设用试验的方法产生一组数据（这里主要用到演绎方法），然后对这些数据进行归纳分析（主要是归纳法），灵活运用归纳法和演绎法，是成功进行仿真的一个关键。
     · 很多仿真模型都用到随机变量，因此我们不能仅从一次仿真的数据中就得出结论，必须进行多次仿真，使得结论对于随机变量的不同取值都具有稳健性。另外，对模型的各项假设如初始条件、参数等进行敏感度分析在大部分情况下都是很有必要的。

    三、前景展望
    社会科学研究的对象通常是很复杂的系统，仿真技术的研究方法由于具有定性判断与定量计算相结合、微观分析与宏观综合相结合、还原论与整体论相结合、科学推 理与哲学思辨相结合的特点，很适合对社会这样的复杂系统的研究，目前社会科学仿真的研究深度不限于对客观事物的描述，而且更深入到揭示客观事物构成的原因 及其演化的历程，并力图尽可能准确地预测其未来的发展。
    21世纪的科学，将更加突出学科之间的相互交叉、相互融合、相互促进。随着科学自身的发展，淡化学科与学科之间的严格界限是突出的发展趋势。以多学科交 叉、渗透和融合为重要特点的社会科学仿真，将在人类探索各种未知的社会科学奥秘中发挥重要的作用，并推动整个社会科学事业的发展。
    由于社会科学仿真是一门新兴的交叉学科，除了在经济系统仿真、交通网络系统仿真以及有关人口、市场等方面有了一些较成熟的仿真软件之外，很多领域还处于研 究探索阶段，离真正实用还有一段距离。在我国开展社会科学仿真研究，既要结合国际前沿研究，保持与国际同行接轨，也要体现中国自己的特色，同时还要结合一 些重要的有一定影响的实际问题开展研究，如经济系统、社会保障系统、金融系统、企业组织管理系统等方面的问题，并鼓励各个学科之间的交流与合作，这样才能 为社会科学的发展做出贡献。