Negli ultimi anni è diventato evidente l'attrito commerciale tra le industrie coinvolte nella tecnologia della comunicazione dell'informazione (TIC). Questo attrito commerciale ha un impatto notevole su vari settori. Gli adattamenti a queste fluttuazioni economiche sono necessari affinché l'industria e le aziende nelle rispettive regioni sopravvivano. Però, tali fenomeni sono difficili da analizzare perché i dataset richiesti non possono essere ottenuti in modo sincrono e spaziotemporale. Però, i social media e altre forme di raccolta dati stanno rendendo possibile fare più analisi in questo campo.

Ricerca condotta da Ph.D. il candidato Yusaku Ogai e il professor Yoshiyuki Matsumura della Shinshu University et al. mirato a dimostrare come le reti di industrie business-to-business (B2B) cambiano a causa del tasso di cambio, un indicatore di fluttuazione economica. La ricerca ha utilizzato set di dati dell'industria tessile e dell'abbigliamento giapponese per mostrare le proprietà statistiche delle reti B2B e le mutevoli relazioni con il tasso di cambio USD/JPY.

Alcuni studi precedenti incentrati su reti complesse hanno dimostrato che le reti sono costituite da reti centrali e periferiche. Le reti di creatori dell'industria cinematografica comprendono reti centrali e periferiche (Cattani e Ferriani 2008). Gli studi sulle reti di account Twitter hanno anche dimostrato che le strutture di rete sono scale-free (Ikegami et al. 2017) e comprendono reti centrali e periferiche. Questi comportamenti all'interno del nucleo e della periferia sono stati discussi anche per quanto riguarda l'adattabilità degli sciami e il processo di generazione di nuove idee (Craig 1987).

La ricerca di Matsumura Lab si basa su questi studi precedenti aggiungendo un comportamento adattivo in reti complesse che comprendono reti centrali e periferiche in presenza di fluttuazioni economiche. Ci sono stati studi su come il tasso di cambio influisca sulla performance delle aziende giapponesi, ma gli studi basati su metodi numerici focalizzati sulle stesse reti B2B sono nuovi.

Lo studio ha scoperto che i nuclei delle reti sono più adattabili ai cambiamenti ambientali nel contesto dei sistemi complessi. Però, il comportamento adattivo da solo non può creare nuove idee o metodi per adattarsi ai cambiamenti ambientali. Quando le comunità più adattabili non possono adattarsi ai cambiamenti ambientali, le periferie possono introdurre nuove idee e metodi a un intero sistema. Ecco perché le interazioni e il networking tra core e periferico sono importanti. Nel contesto dei sistemi multi-agente, l'apprendimento per rinforzo è implementato con algoritmi che sono metodi epsilon-greedy (Sutton 1990). L'algoritmo per il controllo di un agente comprende anche l'atteggiamento più adattivo e gli atteggiamenti esplorativi.

Il primo approccio ha esaminato le proprietà statistiche della legge di potenza nell'intera rete. Questi risultati hanno mostrato che l'intera rete è composta da poche aziende con alti gradi di connettività e molte aziende con bassi gradi. Le poche aziende con un alto grado sono le reti centrali delle società commerciali internazionali, e le reti periferiche sono società domestiche con meno collegamenti.

Il secondo approccio ha trovato correlazioni mediante analisi di regressione utilizzando gli indici di rete e il tasso di cambio USD/JPY. Questo metodo ha mostrato che le reti periferiche erano correlate negativamente con il tasso di cambio USD/JPY e che le reti core erano correlate positivamente con il tasso di cambio USD/JPY. Questi risultati non solo mostrano le caratteristiche economiche di importazione ed esportazione, ma dimostrano il cambiamento delle reti B2B.

Questa ricerca ha chiarito le strategie per l'adattamento di sistemi complessi all'attrito commerciale concentrandosi sull'industria tessile e dell'abbigliamento giapponese per mostrare come le valute dell'economia globale influenzano le reti B2B come strutture complesse. Il networking con le aziende influisce sulle performance delle aziende. Le reti periferiche come le industrie nazionali possono sopravvivere alle strategie più adattabili nell'economia fluttuante. Le reti centrali non devono adottare le strategie più adattabili in un'economia fluttuante. Varie idee e interazioni nelle reti rendono le industrie sostenibili sotto l'economia fluttuante.

Per future possibilità, gli autori cercheranno di dimostrare il cambiamento delle reti B2B utilizzando modelli computazionali. La ricerca può essere condotta utilizzando la modellazione basata su agenti, che è uno strumento di simulazione per le scienze sociali. L'obiettivo finale del Matsumura Lab è valutare il potere di adattamento delle strategie di indagine industriale, Per esempio, il potere di adattamento delle strategie sciame dell'intelligenza artificiale nel settore ICT.