Memory runs under python 3.6.3
I personally use pyenv and virtualenv to run this project.
Install pyenv
cd
git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git .pyenv
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
Install virtualenv under pyenv
git clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
source ~/.bashrc
Install python version 3.6.3 (check the )
pyenv install 3.6.3
Check with pyenv versions
Now create a project mkdir myproject; cd myproject
Install virtualenv inside
pyenv virtualenv 3.6.3 venv
pyenv activate venv
git clone https://github.com/BFSteam/memory.git
git clone https://github.com/terna/SLAPP3
pip install -r memory/requirements.txt
cp memory/run.py .
echo "../../memory/src" > SLAPP3/project.txt
Now run with python run.py
university abm project
[[https://github.com/BFSteam/memory/blob/master/tex/img/png/cover.png]]
####italian description
In una rete reale ci chiediamo se la memoria di notizie lette possa influenzare la dinamica ed eventualmente creare effetti di segregazione. Per modellizzare questo fenomeno di diffusione implementiamo una rete assegnando comportamenti microscopici per cercare fenomeni macroscopici emergenti. I nodi della rete sono costituiti da due tipi di agenti: le fonti e gli utenti. Le fonti sono il bacino da cui gli utenti possono attingere notizie ed eventualmente diffonderle. Gli utenti possono diffondere notizie in base a una loro intenzione: sanno crearsi una opinione delle notizie che leggono e degli utenti primi vicini; inoltre “hanno una memoria” cioè possono ricordare un certo numero di notizie che hanno visualizzato in precedenza. I link rappresentano la sola possibilità di instaurare una comunicazione tra due agenti. In questo progetto intendiamo studiare la lunghezza della memoria degli agenti tramite l’analisi di misure statistiche della rete.
Inizialmente implementeremo una rete scale free con link indiretti e pesati. La struttura scale free rappresenta la miglior approssimazione di rete reale essendo la sua distribuzione di grado descritta da una legge di potenza: dunque costituisce una valida ipotesi iniziale. La tipologia di link scelta evidenzia la bilateralità e l’intensità della comunicazione tra gli agenti. Prendendo come esempio uno scambio di informazione tra due persone oppure tra una persona e un giornale, il peso rappresenta il feeling, l’affiatamento pregresso; un segno posto davanti ad esso ne potrebbe specificare l’entità (buono, indifferente, cattivo). Nel corso della dinamica i link possono essere creati o distrutti dagli agenti e il loro peso può cambiare a seguito di interazioni. Come detto in precedenza, le fonti sono agenti che per loro natura non ricevono notizie: per economia di programmazione il link che le collega ad un agente resta comunque indiretto anche se le notizie sono solo in uscita. Le notizie sono descritte da vari parametri tra cui un vettore di “topics”: ogni componente di esso è un valore numerico che rappresenta la percentuale di pertinenza a quel topic all’interno della notizia. Ogni fonte è focalizzata, in misura variabile, sugli stessi argomenti. La notizia contiene inoltre l’identificativo della fonte che l’ha diffusa ed un fattore che ne rappresenta l’importanza. Si terrà traccia di altri metadati come ad esempio la data di pubblicazione. Il tempo è scandito dall’observer. Ogni fonte genererà nuove notizie tenendo conto lei stessa del tempo che passa. Le notizie al primo ciclo sono diffuse dalle fonti, successivamente lo spread è fra fonti e utenti e fra utenti e utenti. L’utente avrà inoltre un tempo di attivazione che sarà regolato attraverso un suo orologio interno tenendo conto del tempo che scorre nel mondo: solo mentre è attivo sarà possibile per lui interagire con il sistema. Gli utenti hanno uno stato mentale che viene inizializzato al primo ciclo temporale. Questo stato rappresenta la personalità dell’utente, i suoi interessi e veicola le sue scelte. Una apposita funzione “distanza” permette di confrontare una notizia con lo stato mentale del singolo utente; in esso è contenuto un vettore avente come dimensione il numero di topics. Lo stato contiene inoltre altri parametri che caratterizzano con maggiore specificità il singolo utente, ad esempio la sua propensione a leggere e diffondere notizie.
La dinamica del sistema sarà determinata dalle azioni degli utenti; i parametri sopra descritti influenzeranno le loro decisioni. Intendiamo indagare come la variazione nella lunghezza della memoria possa influenzare le decisioni degli agenti procedendo con analisi sistematiche, ad esempio, sui tempi di diffusione. Effettueremo diverse simulazioni a varie lunghezze, fissando le condizioni iniziali (seed) ottenendo una statistica sufficiente. Eventuali altre variazioni saranno apportate in corso d’opera.
Ci aspettiamo di osservare correlazioni tra la lunghezza della memoria e variazioni macroscopiche del sistema. Inoltre potrebbero emergere fenomeni di polarizzazione (segregazione, echo chambers) ampiamente studiati in letteratura, ma non completamente compresi.
Ulteriori decisioni dell'agente potranno essere implementate in seguito con una rete neurale interna allenata a prendere vari tipi di decisione in merito alle preferenze sulle notizie o alla creazione/rimozione dei link. Un altro punto da analizzare potrebbe essere la topologia iniziale della rete: al variare di essa, si potrebbero indagare gli effetti macroscopici, in linea di principio molto diversi.
The agents can operate in their environment, making decisions and interacting each other. Initially there is no comunication protocol between them. They want to maximize their own benefit which is communicate and share news with "friends". There is no social or system behaviour, only individual. We can conclude that the system is not MAS.
The required characteristics of each agents are veracity and benevolence. No mobility is required. The agents are rationals meaning that they try to reach their goal sympathyzind with their "neighbours" Each agent can receive information from the world or from another agent; it can also interact with the world or with an agent. Their ability to modify the environment is the rimotion of a link in the social network. The only accessible variable for each agent is the clock number; they can also access something "near" them.
The environment is not deterministic. Every action can produce different effects in a probabilistic way. The sphere of action of each agent is limited to its neighbours. They can have an opinion and read near news. They have limited senses and sensors. Also the actions between agents are non deterministic and do not have the complete control over another agent.
each agent makes local fair decisions: global behaviours may emerge. When active each agent can control the environment and reacto to the changes. It is possible that during his inactive state the environment has changed and the goal of the agent is unreachable. For this reason the agent can act in an unpredictable way and somehow irrational.
- Reactivity: The agents can control the clock and the news spreading around them during the evolution of the system
- Proactiveness: Each agent knows what his goal is and how to reach it
- Social Ability: They know how to send and recive news, to determine sympathy with neighbours