Особливості комп’ютерного моделювання розповсюдження думок у соціумі на прикладі моделі студентської спільноти

• Veröffentlicht in: Проблеми програмування
• Datum: 2021
• Hauptverfasser: Шевченко, В.В., Берестов, Д.С., Сініцин, І.П., Петрівський, В.Я.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут програмних систем НАН України 2021
• Schlagworte: Інформаційні системи
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/183496
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Особливості комп’ютерного моделювання розповсюдження думок у соціумі на прикладі моделі студентської спільноти / В.В. Шевченко, Д.С. Берестов, І.П. Сініцин, В.Я. Петрівський // Проблеми програмування. — 2021. — № 4. — С. 70-81. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

У статті розглядаються особливості комп’ютерного моделювання, засновані на використанні теорії клітинних автоматів як основного інструменту для моделювання процесів формування суспільної думки. Об’єктом моделювання було обрано соціальну поведінку в контексті прийняття навчального матеріалу в рамках освітнього процесу. Як інструмент моделювання була обрана теорія клітинних автоматів, оскільки вона є відносно простим і водночас ефективним методом моделювання взаємодії однотипних об’єктів. Розроблена модель має розширені правила визначення стану клітини і визначення близькості клітини. Також була виведена залежність коефіцієнта сприйняття інформації від різниці між станом клітини і її оточення. Ці удосконалення дозволяють використовувати модель для прогнозування змін в уподобаннях соціальних груп. The paper considers methods of mathematical modeling based on the use of the theory of cellular automata as the main tool for modeling the processes of public opinion formation. As the object of modeling was chosen social behavior in the context of the acceptance of educational material in the science-centered approach. The theory of cellular automata was chosen as a modeling tool because it is a relatively simple and at the same time effective method for modeling the interaction of single-type objects. The developed basic cellular automata of the model has extended rules of determination of cell state and determination of cell vicinity. It has also been derived the dependence of the information perception coefficient on the difference between the state of the cell and its surroundings. These improvements allow the model to be used to predict changes in social group preferences.