Agent-Based Modelling of Social Networks in Labour–Education Market System

Tarvid, Alexander

doi:10.1007/978-3-319-26539-1

Cited by 5 publications

(7 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The relative impact of ethnic social networks, forms of discrimination, and group size may alter substantially where the mechanics of the labor market are different. For example, where entry requirements are higher and require country-specific qualifications, a level of competence in the host language, or both, the relative strength of impact of these factors is likely to change (see, e.g., Tarvid, 2016).…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Immigration, Social Networks, and the Emergence of Ethnic Segmentation in a Low-Skill Labor Market

Meyer

Vasey

2018

Social Science Computer Review

View full text Add to dashboard Cite

Postwar migration to “western” countries has gone hand in hand with the development of ethnically segmented labor markets, particularly in low-skill roles where entry requirements are minimal. While numerous theories have been forwarded as to why such situations occur, it has remained difficult to empirically test the relative impact of the many interacting processes that produce segmentation in the labor market. In this article, we investigate the processes of ethnic segmentation in low-skilled labor markets, where referral hiring is the norm, with particular reference to the role of ethnically homogeneous social networks and forms of discrimination. We employ an agent-based modeling approach, adapting key elements from Waldinger and Lichter’s widely cited networked explanation of ethnic labor market segmentation. This approach allows us to provide a different lens on theories of ethnic labor market segmentation, investigating the relative impacts of different causal processes that are difficult to investigate in this way using other social science approaches. The overall results from our model indicate that ethnically homogeneous social networks have the effect of increasing the level of ethnic segmentation within a referral-based labor market, but that these networks also help immigrant populations grow and protect them from the negative impacts of employer discrimination. Furthermore, these networks have a greater impact on labor market segmentation than discrimination alone. In conclusion, this sociologically informed agent-based model provides important insights into the manner and extent in which changes in social conditions may affect population-level phenomena.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Immigration, Social Networks, and the Emergence of Ethnic Segmentation in a Low-Skill Labor Market

Meyer

Vasey

2018

Social Science Computer Review

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Un agente se convierte en un solucionador de problemas con cuatro características fundamentales como argumenta Tarvid (2016): primero, que reacciona a las señales del entorno y que esas reacciones pueden cambiar el entorno, segundo, que tiene la capacidad de controlar sus acciones y que puede actuar sin la posibilidad de ser manipulado por otros agentes, tercero, que puede interactuar con otros agentes. Cuarto, un agente responde, adicionalmente a las señales del entorno, a sus propias acciones que le permitan alcanzar sus objetivos y definir nuevas señales en el futuro.…”

Section: Preparando a Los Nanoagentesunclassified

“…Un modelo basado en agentes (ABM) es un modelo computacional orientado a objetos que permite analizar un sistema social que consiste en un conjunto de actores autónomos, interactivos, orientados a objetivos, acotados y racionales, identificado por 𝐴, que usa un set de reglas 𝑅 y un entorno 𝐸 en el que están situados los agentes (Cioffi-Revilla, 2014;Tarvid, 2016). Para nuestro caso, los agentes hacen referencia a los agentes financieros que a su vez esta conformados por otros tipos de agentes humanos y no-humanos, el entorno es el ecosistema financiero global y el set de reglas son los parámetros regulatorios definidos para los diferentes sistemas financieros que conforman el ecosistema financiero.…”

Section: Preparando a Los Nanoagentesunclassified

“…El autómata celular es un modelo discreto compuesto de agentes, que realizan una variedad de funciones de acuerdo con un conjunto predeterminado de instrucciones codificadas y, habitualmente, su entorno se establece como una cuadrícula en el que se distribuyen a los agentes modelados en cada una de sus celdas. En un modelo básico, los agentes tienen un solo atributo cuyos valores dependen de manera determinista de los valores de este atributo en los agentes ubicados en las celdas vecinas (Tarvid, 2016). La dependencia de los atributos de las celdas vecinas puede considerarse como el efecto de las conexiones de red, teniendo en cuenta que existe una dependencia con las celdas vecinas en la que sólo las interacciones locales afectan el estado del agente, igualmente, el vecindario que afecta al agente es fijo, lo que significa que la red también es fija.…”

Section: Preparando a Los Nanoagentesunclassified

“…), a diferencia del juego de la vida en el que solamente hay dos estados (vivo o muerto). En ese orden, la modelación basada en agentes permite identificar un comportamiento detallado, agregando los efectos que tienen las 147 interacciones enriquecidas a nivel micro a través de las redes, así como la retroalimentación desde el nivel micro hacia el macro (Tarvid, 2016). En otras palabras, los agentes tienen información más allá del escenario local que puede ser transmitida por diversos canales y redes, emergiendo patrones de comportamiento, pero a su vez también significa que el exceso de detalles en la modelación puede afectar los resultados de la simulación (Abdou, Hamill, & Gilbert, 2012).…”

Section: Preparando a Los Nanoagentesunclassified

See 2 more Smart Citations

Emergencia global del ecosistema financiero computacional

Erazo¹

View full text Add to dashboard Cite

El ecosistema financiero está compuesto por agentes e interacciones en un sistema abierto que genera segundo a segundo miles de interacciones entre agentes humanos, no humanos y exobiológicos. Al ser los sistemas financieros parte de la complejidad social y como resultado de una creciente transformación tecnológica, esta tesis hace referencia a una forma transdisciplinar de pensar que ayude a resolver las preguntas sobre la evolución del ecosistema y de buscar las respuestas en la sabiduría colectiva de un grupo de ciencias y no en el egoísmo y las verdades absolutas de la disciplinariedad. Esta tesis acude a los sistemas complejos, a la ciencia de redes, a las ciencias computacionales, a la biología evolutiva, a la topología, a la geometría, a la historia, a la economía, a la sociología y a la ficción para identificar los futuros posibles que tiene el ecosistema financiero al incorporar las transformaciones tecnológicas, la simbiosis con el ecosistema tecnológico y la sinapsis de las inteligencias natural y artificial. Es entender la emergencia de un ecosistema computacional como resultado de una simbiogénesis y una vida computacional no conocida. Pero también, de una fusión científica pues, con la articulación de varias ciencias, se logran simular las interacciones que no son visibles en la escala humana, ya que con la sinapsis de las inteligencias será fácil interactuar en microtiempos y microespacios, reduciendo las diferencias temporales y espaciales que nos han acompañado. ¿Cuál es el futuro de los agentes financieros? ¿Cómo será la interacción entre los agentes financieros? ¿Por qué la transformaciones y convergencias tecnológicas cambiarán al ecosistema? En las próximas páginas se conocerá sobre la evolución de los agentes financieros desde una perspectiva histórica hasta la simulación computacional de los futuros posibles del ecosistema. Es así como se articulan fuentes históricas, modelos matemáticos, argumentos sociológicos y filosóficos, teorías de la física, guiones cinematográficos, simulaciones, código computacional e imaginación para identificar la emergencia global del ecosistema financiero computacional. Un ecosistema en el que las aglomeraciones digitales serán la forma de interactuar entre agentes humanos, no humanos y exobiológicos, pero también de coevolucionar hacia una nueva forma de interactuar en Gaia, una nueva Gaia. El lector debe estar preparado para aprender de los mecanismos que identifican a los agentes financieros, de la dinámica del ecosistema, de los procesos de transmisión, difusión y transición de la tecnología, de la simbiosis de los ecosistemas, de la sinapsis de las inteligencias y la simbiogénesis de un nuevo tipo de agentes financieros, siempre en el marco de la ciencia de redes, pues los agentes se moverán indistintamente en el ecosistema y entender la distancia entre ellos será fundamental. También para alternar en diferentes dimensiones temporales y espaciales, pues como sistema abierto, esta tesis explora su curiosidad y si quiere profundizar un hecho o una narración específica deberá salir de la tesis o buscar en su interior los senderos que lo lleven a encontrar las respuestas.

show abstract

Agent-Based Models Assisted by Supervised Learning: A Proposal for Model Specification

et al. 2023

View full text Add to dashboard Cite

Agent-based modeling (ABM) has become popular since it allows a direct representation of heterogeneous individual entities, their decisions, and their interactions, in a given space. With the increase in the amount of data in different domains, an opportunity to support the design, implementation, and analysis of these models, using Machine Learning techniques, has emerged. A vast and diverse literature evidences the interest and benefits of this symbiosis, but also exhibits the inadequacy of current specification standards, such as the Overview, Design concepts and Details (ODD) protocol, to cover such diversity and, in consequence, its lack of use. Given the relevance of standard specifications for the sake of reproducible ABMs, this paper proposes an extension to the ODD Protocol to provide a standardized description of the uses of Machine Learning (ML) in supporting agent-based modeling. The extension is based on categorization, a result of a broad, but integrated, review of the literature, considering the purpose of learning, the moment when the learning process is executed, the components of the model affected by learning, and the algorithms and data used in learning. The proposed extension of the ODD protocol allows orderly and transparent communication of ML workflows in ABM, facilitating its understanding and potential replication in other investigations. The presentation of a full-featured agent-based model of tax evasion illustrates the application of the proposed approach where the adoption of machine learning results in an error statistically significantly lower, with a p-value of 0.02 in the Wilcoxon signed-rank test. Furthermore, our analysis provides numerical estimates that reveal the strong impact of the penalty and tax rate on tax evasion. Future work considers other kinds of learning applications, e.g., the calibration of parameters and the analysis of the ABM results.

show abstract

Agent-Based Modelling of Social Networks in Labour–Education Market System

Cited by 5 publications

References 0 publications

Immigration, Social Networks, and the Emergence of Ethnic Segmentation in a Low-Skill Labor Market

Immigration, Social Networks, and the Emergence of Ethnic Segmentation in a Low-Skill Labor Market

Emergencia global del ecosistema financiero computacional

Agent-Based Models Assisted by Supervised Learning: A Proposal for Model Specification

Contact Info

Product

Resources

About