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# Física# Física e sociedade# Complexidade computacional# Sistemas Multiagentes# Análise de Dados, Estatística e Probabilidade

A Ascensão das Hierarquias Sociais através da Competição

Este artigo examina como as hierarquias sociais se formam entre grupos em competição.

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Em sociedades, as pessoas frequentemente formam diferentes grupos que têm níveis variados de status ou influência. Esses grupos podem competir por recursos, poder ou reconhecimento social. Neste artigo, vamos analisar como as hierarquias sociais se desenvolvem quando há dois grupos em competição. Usaremos um modelo simples para mostrar como as interações entre esses grupos podem levar a resultados específicos, como a ascensão de líderes e a criação de status desiguais entre os membros da sociedade.

A Importância de Compreender as Hierarquias Sociais

As hierarquias sociais estão presentes em toda parte na natureza, desde grupos de animais até comunidades humanas. Nas sociedades humanas, especialmente nas cidades, essas hierarquias podem levar a inequidades sociais significativas. Compreender a dinâmica dessas hierarquias é essencial para abordar problemas sociais, como segregação e Desigualdade.

Modelos computacionais podem nos ajudar a explorar melhor como as interações sociais conduzem a essas hierarquias. Ao simular diferentes cenários, podemos observar como mudanças na dinâmica do grupo podem impactar a sociedade como um todo.

O que é um Modelo Baseado em Agentes?

Um modelo baseado em agentes (ABM) é uma maneira de estudar sistemas complexos observando unidades ou agentes individuais e como eles interagem entre si. Essa abordagem de modelagem é útil para simular o comportamento humano e interações sociais. A ideia básica é criar uma versão simplificada da realidade, onde cada agente possui características específicas e regras para interação. Ao examinar como esses agentes se comportam ao longo do tempo, podemos identificar padrões e resultados potenciais em sistemas maiores.

Construindo o Modelo

Em nosso modelo, consideramos dois grupos distintos de agentes que interagem entre si. O aspecto chave é que os agentes podem competir apenas contra agentes do grupo oposto, o que significa que eles não influenciam seu próprio grupo.

Cada agente possui uma certa quantidade de aptidão, que pode ser vista como uma medida de seu status social ou capacidade de competir. A aptidão dos agentes de ambos os grupos muda com base em suas interações com o grupo oposto. Com o tempo, podemos observar como a aptidão evolui e como isso impacta a estrutura da sociedade.

Condições Iniciais

No início de nossas simulações, os agentes são colocados aleatoriamente dentro de um espaço definido. Seus níveis de aptidão são definidos como iguais, refletindo um estado inicial de equidade. À medida que as interações começam, alguns agentes começarão a ganhar aptidão enquanto outros podem perdê-la, levando a um aumento da diferença entre os membros dos dois grupos.

Regras de Interação

Quando dois agentes de grupos diferentes se encontram, eles competirão entre si. O resultado dessas interações é aleatório, mas influenciado pelos níveis de aptidão respectivos. Um agente com maior aptidão tem uma chance maior de vencer. Se um agente vence, ele ganha alguma aptidão do outro agente, enquanto o agente perdedor perde aptidão.

As mudanças na aptidão são proporcionais a um parâmetro que influencia a intensidade dessas interações. Isso significa que quanto mais intensas forem as interações, mais substanciais serão as mudanças na aptidão.

Declínio da Aptidão e Liderança

À medida que a simulação avança, descobrimos que a aptidão da maioria dos agentes tende a diminuir ao longo do tempo. No entanto, alguns agentes se destacam porque conseguem capturar quase toda a aptidão da sociedade. Esse fenômeno leva ao surgimento de um líder ou de um pequeno grupo de líderes dentro de cada classe.

A transição de uma distribuição igual de aptidão para uma estrutura com líderes identificados reflete uma mudança comportamental mais ampla na sociedade. Em essência, testemunhamos um movimento de equidade para hierarquia, impulsionado pelas interações entre grupos.

Fatores Chave na Formação de Hierarquias

Ao longo da simulação, observamos que vários fatores impactam o surgimento de hierarquias. Esses fatores incluem o número de agentes em cada grupo, a intensidade das interações e a configuração inicial dos valores de aptidão.

  • Número de Agentes: Os tamanhos relativos dos dois grupos podem influenciar drasticamente como a competição se desenrola. Um grupo menor frequentemente experimenta uma ascensão mais rápida na desigualdade porque há menos agentes para compartilhar a aptidão.

  • Intensidade da Interação: O parâmetro que controla como a aptidão é trocada durante as interações pode levar a resultados diferentes. Uma maior intensidade pode levar a um crescimento mais rápido dos líderes, enquanto uma intensidade menor pode permitir uma distribuição mais equilibrada da aptidão.

  • Valores Iniciais de Aptidão: Enquanto todos os agentes começam com aptidão igual, como a aptidão é redistribuída posteriormente dependerá das interações que ocorrem.

Compreendendo a Desigualdade através do Coeficiente de Gini

Para medir a desigualdade na distribuição de aptidão entre os agentes, usamos uma ferramenta estatística conhecida como coeficiente de Gini. Esse coeficiente nos ajuda a entender o nível de disparidade na forma como a aptidão é compartilhada dentro da sociedade. Um coeficiente de Gini mais alto indica maior desigualdade, enquanto um valor mais baixo sugere uma distribuição mais equitativa.

Mudanças ao Longo do Tempo

À medida que continuamos a simular nosso modelo, rastreamos como a aptidão evolui. Notamos que:

  1. A princípio, os níveis de aptidão são semelhantes entre os dois grupos.
  2. Com o tempo, certos indivíduos começam a dominar, capturando uma parcela maior da aptidão total.
  3. A sociedade muda de um estado de igualdade para um com líderes e seguidores claros.

Essa tendência indica que as hierarquias sociais podem se formar naturalmente a partir de interações simples, mesmo em um ambiente aparentemente equilibrado.

Conclusão

A formação de hierarquias sociais é um processo complexo influenciado por muitos fatores. Ao usar modelos baseados em agentes, podemos explorar como diferentes grupos interagem e como essas interações levam a padrões de desigualdade. As percepções obtidas a partir desses modelos podem nos ajudar a entender as dinâmicas sociais do mundo real e abordar questões de desigualdade em nossas sociedades.

Em resumo, nossa exploração destaca a importância das interações sociais na formação de hierarquias. À medida que continuamos a aprimorar nossos modelos e incorporar novas variáveis, podemos obter uma visão mais clara dos mecanismos que impulsionam essas estruturas sociais. Compreender hierarquias é essencial para enfrentar questões sociais e promover a equidade nas comunidades.

Fonte original

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

Resumo: 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.

Autores: Marc Sadurní, Josep Perelló, Miquel Montero

Última atualização: 2024-06-26 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2406.18168

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

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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