I ricercatori dell'esercito hanno sviluppato per la prima volta un modello analitico per mostrare come i gruppi di persone influenzano il comportamento individuale.
Parlando tecnicamente, questo non era mai stato fatto prima:nessuno aveva preso le informazioni computazionali da un modello collettivo (soluzioni numeriche di, dire, migliaia di equazioni) e lo usò per determinare esattamente il comportamento di un individuo (ridotto a un'equazione). Scienziati del Laboratorio di ricerca dell'esercito degli Stati Uniti riportano i loro risultati ("Dinamica frazionaria degli individui in reti complesse") nell'edizione di ottobre di Frontiere in Fisica .
Questa scoperta è stata il prodotto di una ricerca in corso per modellare come un individuo si adatta al comportamento di gruppo. Il programma di ARL nella scienza delle reti cerca di determinare il comportamento collettivo del gruppo che emerge dal comportamento dinamico degli individui. Nel passato, il lavoro collaborativo dei dott. Bruce West, uno scienziato senior presso l'Ufficio di ricerca dell'esercito, e Malgorzata Turalska, un ricercatore post-dottorato presso ARL, focalizzato sulla costruzione e interpretazione dell'output di modelli informatici su larga scala di reti dinamiche complesse da cui proprietà collettive come sciame, l'intelligenza collettiva e il processo decisionale potrebbero essere determinati.
"Io e la dott.ssa Turalska avevamo sviluppato ed esplorato un modello di processo decisionale in rete per un certo numero di anni, " West ha detto. "Ma recentemente ci è venuto in mente di cambiare la domanda da 'In che modo l'individuo cambia il comportamento del gruppo?' a "In che modo il gruppo cambia il comportamento individuale?" Capovolgere la questione ci ha permesso di perseguire il Santo Graal delle scienze sociali per l'esercito, che è stato quello di trovare un modo per prevedere la sensibilità degli individui alla persuasione, propaganda e inganno totale. I modelli sviluppati per questo scopo si sono evoluti al punto da richiedere calcoli su larga scala, complessi e difficili da interpretare come i risultati di esperimenti psicologici che coinvolgono esseri umani. Di conseguenza, il presente studio suggerisce un modo per aggirare questi calcoli che richiedono tempo e rappresentare la sensibilità ricercata in un singolo parametro".
Psicologi e sociologi hanno studiato e discusso intensamente come i valori e gli atteggiamenti degli individui cambiano quando entrano a far parte di un'organizzazione, ha detto Occidente. Allo stesso modo, l'esercito è interessato a questa dinamica come potrebbe essere in gioco nelle organizzazioni terroristiche, e viceversa come gli individui si trasformano durante l'addestramento di base dell'esercito. Quanto più profondamente i leader comprendono il processo di apprendimento e adattamento all'interno di un contesto di gruppo, più efficaci saranno nel processo di formazione, aumentando così la proprietà della recluta delle sue nuove capacità di sviluppo, che è la vera misura del successo della formazione.
Nel loro articolo, Turalska e West derivano e testano con successo un nuovo tipo di modello dinamico del comportamento individuale che incorpora quantitativamente il comportamento dinamico del gruppo. Il test mostra che la soluzione analitica di questo nuovo tipo di equazione coincide con le previsioni della simulazione al computer su larga scala delle dinamiche di gruppo.
Il modello è costituito da molti individui interagenti che devono prendere una decisione sì/no, ad es. è il giorno delle elezioni, e devono votare R o D. Supponiamo che quando da soli gli individui non possono prendere una decisione, passano rapidamente avanti e indietro tra le due opzioni, così iniziano a parlare con i loro vicini. A causa di questo scambio di informazioni, il calcolo numerico utilizzando il modello informatico rileva che le persone ora mantengono le loro opinioni per un tempo significativamente più lungo.
Per modellare le dinamiche di gruppo, il test ha utilizzato un nuovo tipo di equazione, con un numero non intero (frazionario), piuttosto che un numero intero, derivato, rappresentare opinioni fluttuanti. In un gruppo di 10, 000 persone, l'influenza di 9, 999 persone per disturbare un individuo sono condensate in un unico parametro, che è l'indice della derivata frazionaria. West diceva che qualunque fosse il comportamento dell'individuo prima di unirsi al gruppo, il cambiamento nel comportamento è drammatico dopo l'adesione. La forza dell'influenza del gruppo sul comportamento di un individuo è compressa in un unico numero, la derivata non intera.
Di conseguenza, il semplice comportamento casuale di un individuo nel decidere come votare, o nel prendere qualsiasi altra decisione, quando isolato, viene sostituito con un comportamento che potrebbe svolgere un ruolo più adattivo nei social network. Gli autori ipotizzano che questo comportamento possa essere generico, ma resta da determinare quanto sia robusto il comportamento dell'individuo rispetto ai segnali di controllo che potrebbero guidare la rete.
Il calcolo frazionario ha, solo nell'ultimo decennio, stato applicato a problemi fisici complessi come turbolenze, il comportamento dei fluidi non newtoniani, e il rilassamento dei disturbi nei materiali viscoelastici; però, nessuno aveva precedentemente applicato operatori frazionari alla descrizione e interpretazione di fenomeni dinamici socio/psicologici. L'idea di comprimere l'effetto delle interazioni tra i membri di un gruppo sociale in un unico parametro che determina il livello di influenza del collettivo sull'individuo non è mai stata realizzata matematicamente in precedenza.
West ha affermato che questa ricerca apre le porte a una nuova area di studio che unisce la scienza delle reti e il calcolo frazionario, dove i calcoli numerici su larga scala della dinamica di reti complesse possono essere rappresentati attraverso gli indici non interi delle derivate. Ciò potrebbe persino suggerire un nuovo approccio all'intelligenza artificiale in cui la memoria è incorporata nella struttura dinamica delle reti neurali.
