实时社会：在数字世界中保持控制

数字化的快速增长是深刻的扰乱社会。为了确保有价值的未来，我们需要探索管理复杂的社会技术系统的新方法。Johannes Weyer教授及其在德国TechnischeUniversität多特蒙德的研究团队开发了SIMCO，是调查社会技术系统的动态，如运输或能源供应。该研究审查了复杂的系统如何管理，以及哪种治理模式产生最佳结果。

现代风格21.^英石世纪社会正在经历数字化在几乎所有生活方面的快速增长。我们的工作、旅行、健康和购物数据都是通过智能手机、智能汽车和网站等智能设备收集的，这些设备能够识别人和物体及其当前的状态和地理位置。当信件需要数天或数周才能送达时，电子邮件会立即送达并回复。

智能企业资源规划系统确保供应商及时向生产线提供产品。卫星导航系统几乎可以实时提供建议，无需使用纸质地图进行路线规划。智能，联网设备使数据库能够不断更新，并将其传送给所有参与者的相关信息 - 再次实时地非常近。规划和表演的过程现在并发，数字社会已成为一个实时社会。

我们的社会数据疗程带来了需要探索管理复杂的社会技术系统的新方法。如果要获得数字实时社会的有价值的未来，则必须管理这些挑战，同时仍然保持技术开发和维持控制，如果要获得数字实时社会的有价值的未来。为了理解和潜在地影响实时社会，有必要建模指导社会技术系统动态的机制，如运输和能源供应。Johannes Weyer教授和TechnischeUniversitätTortmund的研究团队正在调查这些社会技术系统的动态。这项研究的关键目标首先是发现复杂的系统如何管理，其次，确定哪种治理模式，即软或强控制，产生最佳结果。

我们的数据会发生什么？
Weyer教授解释了他们如何开发过程模型，以方便他们了解我们的数据会发生什么。该模型包括三个阶段：数据采集，数据分析和数据使用。数据最初由人类收集，例如，使用智能手表和智能手机，或通过机器，例如机器。通过驾驶员辅助系统，然后传输到各种数据分析师。可以处理数据以便理解个人人和他们的特定偏好，习惯和需求。或者，数据可以有助于描绘整个系统的当前状态的更广泛的图片，例如道路运输。

While much focus is placed on issues surrounding data protection and data abuse, in contrast, the third step in this model explores the legal use of data analysis to influence people (e.g. giving advice on healthier nutrition) and control machines or even entire systems, such as transportation or energy systems.

规划和表演的过程现在并发，数字社会已成为一个实时社会。

信任和社会影响
这种新发现的算法治理已成为数字社会生活的一部分。然而，研究人员遵守，如果所有合作伙伴都值得信赖，而且一个机构，法律框架就可以保护所有参与者免受欺诈或其他非法活动。此外，在数字社会中，国家必须重新定义其作用并建立数字相互作用的边界条件。

该研究探讨了社会维度，调查复杂的社会技术系统的动态以及对政治，国家，不同的社会子系统以及个人的影响。韦伊尔教授的评论认为，“主要问题是：数字社会会受到自主技术系统和顽固算法的管辖，最后失控，或者我们会发现应对数字社会的挑战来应对措施吗？”

一种新的治理方式
复杂系统的实时控制示例，例如城市运输和能量中的系统，展示了一个中央控制器，从用户收集大量数据，计算情况的图像并实时提供建议。可以独立计划的用户（例如，具有本地知识的人）可以使自己的战略选择，并且遵循建议或忽略它们，而其他人可能越来越依赖该系统，被动地调整局势。该系统的状态是由分散决策者所作的不同独立决策的互动，而是受中央控制署干预的影响。尽管对中央管制和分散的自我控制的这种融合已经成为一种新的治理模式，但在实践中，需要更好地了解这些机制来制定智能治理选择并维持控制。

复杂系统的多级模型
多级结构可以涉及许多系统和交互，并且对于社会学分析可能看起来过于复杂。为此，研究人员选择了基于代理的模型来模拟，理解多层结构的动态。基于代理的建模是一种计算建模形式。它涉及通过一组自主决策代理的行动和交互来模拟复杂现象。每个代理人单独评估其情况，并根据一套规则做出决定。然后可以评估多个代理的集体行为，以提供对所研究系统的影响的解释性见解。Weyer教授已经开发了一个社会技术系统的概念模型，包括演员组件，操作规则和交互的规则以及能够在复杂系统的多级治理系统结构中建模系统的结构形成。

用人工社会模拟实验
这种创新的多层次治理模型有助于分析系统内部复杂的非线性交互作用。部署基于代理的模型使研究人员能够控制参数并生成用于实验的人工社会。为了帮助他们理解这些复杂的社会技术系统，研究人员使用了模拟框架SimCo(复杂系统治理模拟)，这也是在多特蒙德大学开发的。

SimCo
SimCo是一个通用框架，用于基于智能体的网络系统建模，其中智能体在做出个人选择时必须考虑物理基础设施。SimCo可以模拟各种假设场景，并以分析社会学为基础。这使得研究人员能够预测哪种情况会导致政治上可取的和社会上可接受的结果，从而提出影响和管理实时社会的方法。

了解数字社会的挑战需要了解指导社会技术系统动态的机制。

为了执行特定的场景仿真，SIMCO需要初始设置已建模的网络系统(见图1)。这采用底层网络的形式，例如运输系统的节点（例如家庭或工作），边缘（例如道路或自行车轨道）和控制（例如收费或排放限制）。指定了用户可用的各种技术，例如，汽车，自行车和公共交通工具。不同类型的代理最初位于各种节点处。该代理代表具有不同偏好的道路用户（例如便宜或环保），配备不同的技术和个人任务列表。任务涉及选择运输方式，以便前往各种目的地。代理人受到奖励和交通情况的影响，并且可以在交通拥堵，降低排放等方面观察到他们的决定的结果。

实验结果
该研究团队进行了许多模拟实验，以测试各种治理措施对道路运输情景的效率。他们也能够注意任何意外的副作用。进行了比较传统的治理方式及其顺序规划和行动与实时治理的实验，其中决策受实时信息的影响。研究人员通过测量系统的效率来分析实时治理对系统级别的影响。他们还能够衡量演员的满意度，即演员级别的效率。

专注于减少内燃机的使用汽车的实验，以减少对环境的负面影响，例如CO₂排放，涉及比较三种不同的治理情景，基本方案涉及无干预。三种情况涉及模拟不同程度的干预（见图2）。软控制场景使用道路定价，当容量或污染超过预设限制时，使用汽车的代理成本增加。通过汽车的空间和时间禁止实施强大的控制，其中代理被迫改变技术或在达到特定阈值时采取另一个路线。第三种情况是柔软和强烈控制的融合。

因此，所有三种治理模式都成功减少了汽车的使用，并增加了使用更可持续的运输方式，如自行车和公共交通，因此对环境产生积极影响。观察到软体对照对代理商的长期行为产生最大的影响，其次是柔软和强烈的控制。与政治干预措施相比，观察到重大结果，例如最大限度地减少风险或提高系统的可持续性。模拟表明，使用激励措施使用软控制治理模式的情景优于使用禁止等强控制措施的激励。

结束言论
韦伊尔教授评论称“了解数字社会的挑战需要了解一般和数字社会的指导社会技术系统动态的机制”。该研究提供了由社会科技系统的基本模型支持的多级治理模式。该模型使研究人员能够分析多层系统的复杂，非线性相互作用，并在数字社会中提供良好的治理。为了防止失去控制的风险，政治监管也必须成为“聪明”，因为如果他们是为数字社会形成人的未来，他们将无法依赖过去的传统措施。