ネットワーク構造を持つエージェントベースモデルの構築と分析

エージェントベースモデル(ABM)は,異質なエージェント間の局所的相互作用からマクロな社会現象が創発するメカニズムを探る計算手法であり,社会科学において広く利用されている.本稿では,ABM の基礎概念とネットワーク理論の基本を解説した上で,閾値モデル(Granovetter),投票者モデル(Voter Model),SIR ネットワーク感染モデルの 3 つの代表的モデルを取り上げ,Python の ABM フレームワーク Mesa(バージョン 3.5)を用いて実装する.Erdős–Rényi ランダムグラフ,Barabási–Albert スケールフリーネットワーク,Watts–Strogatz スモールワールドネットワークの 3 種類のネットワーク構造上でシミュレーションを実行し,構造がダイナミクスに与える影響を比較分析する.さらに感度分析を通じてパラメータの効果を例示的に評価し,ネットワーク ABM の教育的・研究的有用性を論じる.