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L'Ascesa delle Gerarchie Sociali attraverso la Competizione

Questo articolo esamina come si formano le gerarchie sociali tra gruppi in competizione.

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Indice

Nelle società, le persone spesso formano diversi gruppi che hanno vari livelli di status o influenza. Questi gruppi possono competere per risorse, potere o riconoscimento sociale. In questo articolo, esamineremo come si sviluppano le gerarchie sociali quando ci sono due gruppi in competizione. Useremo un modello semplice per dimostrare come le interazioni tra questi gruppi possano portare a risultati specifici, come l'emergere di leader e la creazione di status diseguali tra i membri della società.

L'importanza di comprendere le gerarchie sociali

Le gerarchie sociali si trovano ovunque in natura, dai gruppi animali alle comunità umane. Nelle società umane, specialmente nelle città, queste gerarchie possono portare a notevoli disuguaglianze sociali. Comprendere la dinamica di queste gerarchie è essenziale per affrontare problemi sociali, come la segregazione e la Disuguaglianza.

I modelli computazionali possono aiutarci a esplorare meglio come le interazioni sociali portino a queste gerarchie. Simulando diversi scenari, possiamo osservare come i cambiamenti nella dinamica di gruppo possano influenzare la società nel suo complesso.

Cos'è un Modello Basato su Agenti?

Un modello basato su agenti (ABM) è un modo per studiare sistemi complessi osservando le unità o agenti individuali e come interagiscono tra loro. Questo approccio di modellazione è utile per simulare il comportamento umano e le interazioni sociali. L'idea di base è quella di creare una versione semplificata della realtà, in cui ogni agente ha tratti specifici e Regole di Interazione. Esaminando come si comportano questi agenti nel tempo, possiamo identificare schemi e potenziali risultati in sistemi più ampi.

Costruire il modello

Nel nostro modello, consideriamo due gruppi distinti di agenti che interagiscono tra loro. L'aspetto chiave è che gli agenti possono competere solo contro agenti del gruppo opposto, il che significa che non influenzano il proprio gruppo.

Ogni agente ha un certo livello di Fitness, che può essere pensato come una misura del proprio status sociale o della propria capacità di competere. La fitness degli agenti di entrambi i gruppi cambia in base alle loro interazioni con il gruppo opposto. Nel tempo, possiamo osservare come la fitness si evolve e come impatta la struttura della società.

Condizioni iniziali

All'inizio delle nostre simulazioni, gli agenti vengono posizionati casualmente all'interno di uno spazio definito. I loro livelli di fitness sono impostati per essere uguali, riflettendo uno stato iniziale di equità. Man mano che iniziano le interazioni, alcuni agenti inizieranno a guadagnare fitness mentre altri potrebbero perderla, portando a un aumento del divario tra i membri dei due gruppi.

Regole di interazione

Quando due agenti di gruppi diversi si incontrano, competono tra loro. L'esito di queste interazioni è casuale ma influenzato dai rispettivi livelli di fitness. Un agente con una fitness più alta ha maggiori probabilità di vincere. Se un agente vince, guadagna un po' di fitness dall'altro agente, mentre l'agente perdente perde fitness.

Le variazioni di fitness sono proporzionali a un parametro che influenza l'intensità di queste interazioni. Ciò significa che più intense sono le interazioni, maggiori saranno i cambiamenti nella fitness.

Decadenza della fitness e leadership

Man mano che la simulazione procede, scopriamo che la fitness della maggior parte degli agenti tende a diminuire nel tempo. Tuttavia, alcuni agenti si distinguono perché riescono a catturare quasi tutta la fitness nella società. Questo fenomeno porta all'emergere di un leader o di un piccolo gruppo di leader all'interno di ciascuna classe.

La transizione da una distribuzione equa di fitness a una struttura con leader identificati riflette un cambiamento comportamentale più ampio nella società. In sostanza, assistiamo a un movimento da equità a gerarchia, guidato dalle interazioni tra i gruppi.

Fattori chiave nella formazione delle gerarchie

Durante la simulazione, osserviamo che diversi fattori influenzano l'emergere delle gerarchie. Questi fattori includono il numero di agenti in ciascun gruppo, l'intensità delle interazioni e l'impostazione iniziale dei valori di fitness.

  • Numero di agenti: Le dimensioni relative dei due gruppi possono influenzare drasticamente come si svolge la competizione. Un gruppo più piccolo spesso sperimenta un rapido aumento delle disuguaglianze perché ci sono meno agenti con cui condividere la fitness.

  • Intensità dell'interazione: Il parametro che controlla come la fitness viene scambiata durante le interazioni può portare a esiti diversi. Un'intensità maggiore può portare a una crescita più rapida dei leader, mentre un'intensità minore può permettere una distribuzione più equilibrata della fitness.

  • Valori di fitness iniziali: Sebbene tutti gli agenti inizino con fitness uguale, come la fitness venga successivamente ridistribuita dipenderà dalle interazioni che si verificano.

Comprendere la disuguaglianza attraverso il Coefficiente di Gini

Per misurare la disuguaglianza nella distribuzione della fitness tra gli agenti, utilizziamo uno strumento statistico noto come coefficiente di Gini. Questo coefficiente ci aiuta a comprendere il livello di disparità in come la fitness è condivisa all'interno della società. Un coefficiente di Gini più alto indica maggiore disuguaglianza, mentre un valore più basso suggerisce una distribuzione più equa.

Cambiamenti nel tempo

Continuando a simulare il nostro modello, monitoriamo come la fitness si evolve. Notiamo che:

  1. All'inizio, i livelli di fitness sono simili tra i due gruppi.
  2. Col passare del tempo, alcuni individui cominciano a dominare, catturando una quota maggiore della fitness totale.
  3. La società passa da uno stato di uguaglianza a uno con chiari leader e seguaci.

Questa tendenza indica che le gerarchie sociali possono formarsi naturalmente da semplici interazioni, anche in un ambiente apparentemente bilanciato.

Conclusione

La formazione di gerarchie sociali è un processo complesso influenzato da molti fattori. Utilizzando modelli basati su agenti, possiamo esplorare come i diversi gruppi interagiscono e come queste interazioni portano a schemi di disuguaglianza. Le intuizioni ottenute da questi modelli possono aiutarci a comprendere le dinamiche sociali del mondo reale e affrontare le problematiche di disuguaglianza nelle nostre società.

In sintesi, la nostra esplorazione evidenzia l'importanza delle interazioni sociali nella formazione delle gerarchie. Man mano che continuiamo a perfezionare i nostri modelli e a incorporare nuove variabili, possiamo ottenere una visione più chiara dei meccanismi che guidano queste strutture sociali. Comprendere le gerarchie è essenziale per affrontare le problematiche sociali e promuovere equità nelle comunità.

Fonte originale

Titolo: Emergence of social hierarchies in a society with two competitive classes

Estratto: Agent-based models describing social interactions among individuals can help to better understand emerging macroscopic patterns in societies. One of the topics which is worth tackling is the formation of different kinds of hierarchies that emerge in social spaces such as cities. Here we propose a Bonabeau-like model by adding a second class of agents. The fundamental particularity of our model is that only a pairwise interaction between agents of the opposite class is allowed. Agent fitness can thus only change by competition among the two classes, while the total fitness in the society remains constant. The main result is that for a broad range of values of the model parameters, the fitness of the agents of each class show a decay in time except for one or very few agents which capture almost all the fitness in the society. Numerical simulations also reveal a singular shift from egalitarian to hierarchical society for each class. This behaviour depends on the control parameter $\eta$, playing the role of the inverse of the temperature of the system. Results are invariant with regard to the system size, contingent solely on the quantity of agents within each class. Finally, a couple of scaling laws are provided thus showing a data collapse from different model parameters and they follow a shape which can be related to the presence of a phase transition in the model.

Autori: Marc Sadurní, Josep Perelló, Miquel Montero

Ultimo aggiornamento: 2024-06-26 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2406.18168

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.18168

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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