復(fù)雜性研究的社會(huì)仿真模擬方法述評(píng)與展望

□夏德龍

一、復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)與涌現(xiàn)性問題

英國著名物理學(xué)家霍金曾公開宣稱，21 世紀(jì)將是復(fù)雜性科學(xué)(complexity science)的世紀(jì)[1]。 自21世紀(jì)80 年代的復(fù)雜性科學(xué)運(yùn)動(dòng)興起以來，科學(xué)哲學(xué)家們開始注意人類社會(huì)所具有的復(fù)雜性特征，具體表現(xiàn)為社會(huì)現(xiàn)象的不確定性、不可預(yù)測性和非線性等，復(fù)雜性(complexity)是物質(zhì)世界以及人類社會(huì)在演化中所展現(xiàn)出來的重要特征[2]。 作為復(fù)雜性科學(xué)的代表理論之一，復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(complex adaptive systems，簡稱CAS)理論認(rèn)為，區(qū)別于經(jīng)典物理學(xué)等自然科學(xué)研究對(duì)象——自然界的本質(zhì)與特征，受到社會(huì)科學(xué)研究者關(guān)注的人類社會(huì)是一個(gè)典型的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)；此系統(tǒng)的主要特點(diǎn)是系統(tǒng)的演化往往既沒有固定程式，也并非完全隨機(jī)，而是在一定尺度內(nèi)聚集、超過臨界點(diǎn)后出現(xiàn)“涌現(xiàn)”[3]。 社會(huì)系統(tǒng)的復(fù)雜性根源于具有一定“學(xué)習(xí)”(learning)能力的“自適應(yīng)主體”(adaptive agent)的存在。 該主體可以依據(jù)外界的刺激自主做出適應(yīng)性反應(yīng)，不斷調(diào)整自身的狀態(tài)和行為；主體具有學(xué)習(xí)和反思能力，可以在與其他主體和環(huán)境的互動(dòng)過程中，不斷“學(xué)習(xí)”和“積累經(jīng)驗(yàn)”，并根據(jù)學(xué)到的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)不斷改變自身的結(jié)構(gòu)和行為方式，從而凸顯其對(duì)環(huán)境適應(yīng)的能力。

與此相類似，錢學(xué)森等人[4]曾提出一個(gè)“開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)”(open complex giant system)概念。 所謂“復(fù)雜巨系統(tǒng)”是指這樣一類系統(tǒng)：系統(tǒng)的規(guī)模巨大，且其組成要素和子系統(tǒng)種類繁多，它們之間的關(guān)聯(lián)方式又比較復(fù)雜(如非線性、不確定性、模糊性和動(dòng)態(tài)性等)。 這類系統(tǒng)除了在結(jié)構(gòu)、功能、行為和演化方面都比較復(fù)雜外，并且在時(shí)間、空間和功能上也表現(xiàn)出一定的層次特征。 而“開放”的內(nèi)涵主要有三種：其一，主動(dòng)適應(yīng)和進(jìn)化。 除了同外部環(huán)境進(jìn)行物質(zhì)、信息的一般性交換(輸入和輸出)，組成系統(tǒng)的個(gè)體和子系統(tǒng)還能夠在這種互動(dòng)中學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗(yàn)，主動(dòng)、適應(yīng)地改變其自身行為，獲得更新和升級(jí)，以便更好地適應(yīng)環(huán)境。 其二，重視系統(tǒng)行為對(duì)環(huán)境的作用。 處理開放的“復(fù)雜巨系統(tǒng)”問題，必須同時(shí)考慮系統(tǒng)行為對(duì)外部環(huán)境的改變和塑造作用，把系統(tǒng)的功能發(fā)揮與外部環(huán)境保護(hù)結(jié)合起來。 其三，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性。 復(fù)雜巨系統(tǒng)不是靜態(tài)的、既定的、完成了的和不變的，相反，它是動(dòng)態(tài)的、發(fā)展變化的，會(huì)不斷出現(xiàn)新狀況和面臨新問題，這就要求研究者需要用開放的心態(tài)來研究“復(fù)雜巨系統(tǒng)”問題。 社會(huì)系統(tǒng)正是一個(gè)典型的“開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)”。

有研究者指出，社會(huì)系統(tǒng)由要素、子系統(tǒng)和外部環(huán)境等多個(gè)部分構(gòu)成，各構(gòu)成部分之間(要素與要素、要素與子系統(tǒng)、子系統(tǒng)與子系統(tǒng)、要素與外部環(huán)境、子系統(tǒng)與外部環(huán)境)的交互作用具有顯著的非線性特征，“正是因?yàn)橹黧w異質(zhì)性、主體適應(yīng)性、因素交互性、作用關(guān)系非線性，導(dǎo)致了主體行為、系統(tǒng)狀態(tài)和系統(tǒng)演變的多樣性與不確定性”[5]。 這就增加了以具有學(xué)習(xí)能力的自適應(yīng)主體和包含多重非線性關(guān)系的復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)為研究對(duì)象的社會(huì)科學(xué)者開展社會(huì)科學(xué)研究的困難。 面對(duì)社會(huì)系統(tǒng)的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的社會(huì)科學(xué)研究方法存在較大問題。 對(duì)于簡單系統(tǒng)可以采用傳統(tǒng)的定量分析模型，但對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)，確定變量之間的函數(shù)關(guān)系(數(shù)學(xué)與邏輯關(guān)系)是非常困難甚至是不可能的，研究者可能會(huì)“總以復(fù)雜性為托辭，逃避對(duì)整個(gè)社會(huì)面臨的迫切問題進(jìn)行抽絲剝繭的分析和解決的責(zé)任”[6]。

涌現(xiàn)性(emergence)是社會(huì)現(xiàn)象復(fù)雜性的核心特征之一，對(duì)復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)的關(guān)注離不開對(duì)涌現(xiàn)性問題的討論。 從某種意義上講，涌現(xiàn)性是科學(xué)家受制于研究手段而對(duì)社會(huì)現(xiàn)象從微觀到宏觀因不明原因而產(chǎn)生轉(zhuǎn)換的黑箱性概括。 它是指這樣一種現(xiàn)象：總體由組成要素構(gòu)成，但組成要素的線性加總卻不等于總體。 由于涌現(xiàn)現(xiàn)象存在的緣故，對(duì)復(fù)雜性系統(tǒng)的研究，不能簡單地將其還原為對(duì)系統(tǒng)各個(gè)獨(dú)立組成部分的研究，“基于還原論的傳統(tǒng)研究方法無法建立起從系統(tǒng)微觀行為到宏觀涌現(xiàn)的橋梁”[7]。 當(dāng)各個(gè)部分以較復(fù)雜的形式相互作用時(shí)(就像蟻群中的螞蟻彼此相遇一樣)，僅知道孤立的個(gè)體行為并不能了解整個(gè)系統(tǒng)(蟻群)的情況。

作為社會(huì)學(xué)奠基人之一，迪爾凱姆是社會(huì)學(xué)領(lǐng)域較早系統(tǒng)關(guān)注涌現(xiàn)現(xiàn)象的學(xué)者，有學(xué)者甚至將迪爾凱姆視為社會(huì)學(xué)涌現(xiàn)理論的先驅(qū)[8]。 迪爾凱姆認(rèn)為，社會(huì)事實(shí)正是社會(huì)的獨(dú)特屬性或社會(huì)層次上的突生性質(zhì)，這種屬性或性質(zhì)原則上只存在于社會(huì)整體之中。 “社會(huì)并不是個(gè)人相加的簡單總和，而是由個(gè)人的結(jié)合形成的體系，這個(gè)體系則是一種具有自身屬性的獨(dú)特的實(shí)在”[9]。 迪爾凱姆的“突生性”(emergency)與復(fù)雜科學(xué)的“涌現(xiàn)性”是一對(duì)既相互聯(lián)系又有差別的同源概念。 在迪爾凱姆那里，突生性是這樣一種表述：宏觀層次的社會(huì)雖然由微觀層次的個(gè)體及其互動(dòng)所構(gòu)成，但社會(huì)一經(jīng)形成便具有超越個(gè)體的特點(diǎn)和功能，無法復(fù)歸到微觀狀態(tài)(不可還原性)。 因此，對(duì)社會(huì)學(xué)研究對(duì)象——社會(huì)事實(shí)的分析只能借由宏觀層次的其他社會(huì)事實(shí)展開。 這一觀點(diǎn)與涌現(xiàn)性概念不謀而合。 誠如學(xué)者對(duì)涌現(xiàn)性所做的總結(jié)：“宏觀系統(tǒng)是行動(dòng)者互動(dòng)的后果，可是宏觀系統(tǒng)的屬性和功能并不存在于較低層次的行動(dòng)者身上；行動(dòng)者還會(huì)依據(jù)環(huán)境而適應(yīng)性地調(diào)整行動(dòng)，并重新作用于環(huán)境，進(jìn)而導(dǎo)致宏觀后果發(fā)生動(dòng)態(tài)演化”[10]。 但兩者也存在一定的區(qū)別。 筆者認(rèn)為，迪爾凱姆關(guān)于社會(huì)事實(shí)突生性的總結(jié)實(shí)際上是一種對(duì)涌現(xiàn)現(xiàn)象的悲觀接受，而“社會(huì)事實(shí)只能通過社會(huì)事實(shí)來解釋”的社會(huì)科學(xué)研究方法原則也不過是一種折中的研究策略——涌現(xiàn)現(xiàn)象客觀存在但是不可研究，既然無法厘清從個(gè)體到宏觀的生成機(jī)制，那么干脆放棄以微觀解釋宏觀的研究路徑。 而復(fù)雜科學(xué)的研究者則認(rèn)為，雖然整體性質(zhì)不是部分性質(zhì)的加總，但這并不意味著整體層面的涌現(xiàn)不能夠由部分解釋，解釋要依靠自下向上的生成模型[11]。

美國社會(huì)學(xué)家科爾曼也較早關(guān)注了社會(huì)科學(xué)研究存在對(duì)微觀轉(zhuǎn)換到宏觀的作用機(jī)制解釋不足的問題，他提道：“以低于系統(tǒng)水平上的行動(dòng)和傾向性為基礎(chǔ)解釋系統(tǒng)行為，存在著一個(gè)主要問題。 這是從較低水平移動(dòng)至系統(tǒng)水平的問題。 這個(gè)問題被稱為從微觀到宏觀的轉(zhuǎn)變問題，它在整個(gè)社會(huì)科學(xué)中普遍存在著。”[12]，正如圖1 所示，宏觀條件與宏觀結(jié)果處于較高的系統(tǒng)水平，微觀行動(dòng)處于較低水平。 科爾曼通過分析韋伯有關(guān)新教倫理與資本主義精神的研究，論述了社會(huì)科學(xué)研究者要重視從微觀到宏觀之間轉(zhuǎn)換的問題。 他認(rèn)為，韋伯的研究簡單地表達(dá)了這樣一個(gè)宏觀社會(huì)命題1：具有社會(huì)特征的宗教倫理在宗教改革運(yùn)動(dòng)中發(fā)展成為新教，而新教倫理中包含了有利于資本主義經(jīng)濟(jì)組織發(fā)展的價(jià)值觀念。 該命題的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)都屬于宏觀水平，但在韋伯進(jìn)一步的推理中，還有個(gè)體層次的命題存在，如命題2：新教教義在其信徒中創(chuàng)造了某些價(jià)值觀念；命題3：具有這類價(jià)值觀的個(gè)體對(duì)于經(jīng)濟(jì)行為采取了某種態(tài)度(禁欲觀和天職觀)；命題4：個(gè)人對(duì)于經(jīng)濟(jì)行為的這種態(tài)度，在社會(huì)內(nèi)部有助于產(chǎn)生資本主義的經(jīng)濟(jì)組織。 在這些命題中，第4 個(gè)命題顯然最為重要，因?yàn)樗鼜奈⒂^水平返回到宏觀水平。 只是“韋伯的分析幾乎完全沒有提及這一點(diǎn)”[12]。 科爾曼強(qiáng)調(diào)的從微觀行動(dòng)到宏觀社會(huì)后果的轉(zhuǎn)換，其實(shí)就是復(fù)雜性研究中的涌現(xiàn)性問題，該模式實(shí)際上為社會(huì)科學(xué)討論涌現(xiàn)性提供了基礎(chǔ)參考框架。

圖1 宏觀與微觀水平的命題：宗教教義對(duì)資本主義的影響

總的來說，囿于思維觀念和分析技術(shù)的限制，對(duì)社會(huì)系統(tǒng)復(fù)雜性研究的探求和涌現(xiàn)黑箱的存在使得社會(huì)科學(xué)家們長期處于高度緊張和左右為難的狀態(tài)。 大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，海量數(shù)據(jù)、分布式運(yùn)算(算力)和編程技術(shù)(算法)的發(fā)展為社會(huì)科學(xué)開展復(fù)雜性和涌現(xiàn)現(xiàn)象研究提供了可能。 一方面，物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和無處不在的傳感器等數(shù)據(jù)采集設(shè)施正在匯集大量數(shù)據(jù)，對(duì)社會(huì)現(xiàn)象復(fù)雜性的探索突破了原有的數(shù)據(jù)限制[13][14]；另一方面，分布式運(yùn)算、計(jì)算機(jī)編程等技術(shù)的進(jìn)步則為研究社會(huì)復(fù)雜現(xiàn)象的科學(xué)規(guī)律提供算力和算法支持。 在這一背景下，將計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)運(yùn)用于社會(huì)現(xiàn)象研究的社會(huì)仿真模擬方法(social simulation)成為社會(huì)科學(xué)開展復(fù)雜性和涌現(xiàn)現(xiàn)象研究的最主要方法。

二、社會(huì)仿真模擬方法：歷史發(fā)展及應(yīng)用

計(jì)算社會(huì)科學(xué)致力于借助計(jì)算機(jī)與信息通信技術(shù)(information and communications technology，簡稱ICT)開展社會(huì)科學(xué)研究，期望借以克服傳統(tǒng)實(shí)證研究方法的局限，為社會(huì)科學(xué)研究開辟新的路徑。 20世紀(jì)90 年代以來，計(jì)算社會(huì)科學(xué)(computational social science)的研究方法體系得到不斷創(chuàng)新和完善，社會(huì)仿真模擬業(yè)已成為大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算社會(huì)科學(xué)研究的核心方法之一[15]。 從時(shí)間上來看，社會(huì)仿真模擬方法的發(fā)展源頭比計(jì)算社會(huì)科學(xué)概念的提出還要早，至21 世紀(jì)初，社會(huì)仿真模擬方法甚至幾乎與計(jì)算社會(huì)科學(xué)劃上了等號(hào)[16]。 下文筆者將對(duì)社會(huì)仿真模擬方法的歷史發(fā)展和實(shí)踐應(yīng)用做詳細(xì)介紹。

(一)社會(huì)仿真模擬方法的發(fā)展歷程

所謂社會(huì)仿真模擬方法是指，基于一定的研究目的，在對(duì)社會(huì)科學(xué)研究對(duì)象的組成、功能、結(jié)構(gòu)等特征的既有認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)上，抽象出符合系統(tǒng)某一層次屬性的數(shù)學(xué)/結(jié)構(gòu)模型，繼而借助計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)(仿真算法、仿真編程)，將數(shù)學(xué)/結(jié)構(gòu)模型轉(zhuǎn)換為適合計(jì)算機(jī)處理的形式，然后運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn)的方法進(jìn)行試驗(yàn)，并依據(jù)模擬輸出結(jié)果對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行反復(fù)修正，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)逼真的動(dòng)態(tài)性模擬的演化過程[17](圖2)。

圖2 社會(huì)仿真模擬方法的一般流程

發(fā)端于20 世紀(jì)40 年代的仿真模擬技術(shù)以其易駕馭的操作方法、不受時(shí)間空間等條件限制的特征和更為廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸成為自然科學(xué)重要的研究方法之一，被稱為繼理論科學(xué)、實(shí)驗(yàn)科學(xué)之后的“第三范式”[18]。 但這一技術(shù)大部分依賴于方程的建模(equation-based modeling，簡稱EBM)，難以應(yīng)用至以非標(biāo)準(zhǔn)化研究對(duì)象為主的社會(huì)科學(xué)中[19]。 為解決這一難題，從20 世紀(jì)60 年代開始，社會(huì)科學(xué)研究者便進(jìn)行了一系列嘗試與修正，并衍生出若干適用于社會(huì)科學(xué)研究的模擬模型。 Gilbert 和Triotzsh將近半個(gè)世紀(jì)社會(huì)仿真模擬方法的發(fā)展分為三個(gè)階段：宏觀模擬(macro-simulation)微觀模擬(microsimulation)以及基于行動(dòng)者的建模(agent-based modeling，簡稱ABM)[20]。

作為社會(huì)仿真模擬方法發(fā)展的第一波浪潮，宏觀模擬是在以結(jié)構(gòu)功能主義占統(tǒng)治地位的背景下發(fā)展起來，被著重運(yùn)用在作為整體的社會(huì)機(jī)構(gòu)發(fā)展、政策制定、人口變化等宏觀問題上[17]，其主要目的是預(yù)測宏觀社會(huì)變化對(duì)于個(gè)體的影響。 Forrester 于1956 年創(chuàng)立了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(system dynamics)，其奠基工作完成于20 世紀(jì)60 年代，是一門研究系統(tǒng)的組成和信息反饋的方法。 自1970 年開始，羅馬俱樂部委托Forrester 的學(xué)生Meadows 夫婦的團(tuán)隊(duì)，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法和計(jì)算機(jī)模擬建立的World 1-World 3模型，模擬整個(gè)世界的人口、食物、工業(yè)產(chǎn)出、污染以及不可再生資源消耗之間的關(guān)系，并得出工業(yè)消耗若按今日的標(biāo)準(zhǔn)持續(xù)，世界資源將在有限時(shí)間內(nèi)耗盡，經(jīng)濟(jì)也將大規(guī)模倒退的結(jié)論[21]。 這一成果發(fā)表在1972 年出版的《增長的極限》一書中[22]。 此書引發(fā)的爭議和討論持續(xù)到今日，其技術(shù)決定論的取向以及對(duì)社會(huì)因素和經(jīng)濟(jì)機(jī)制的忽視令一些學(xué)者認(rèn)為World 3 模型過于簡化，不能反映真相。 但同時(shí)，這本影響世界的作品也將系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和宏觀模擬方法引進(jìn)了社會(huì)科學(xué)的研究視野。

20 世紀(jì)70 年代的第二波浪潮，微觀層面的個(gè)體作為社會(huì)單位得到重視，Caldwell 指出微觀模擬是研究整體社會(huì)系統(tǒng)的基石，應(yīng)利用個(gè)體層面的典型數(shù)據(jù)來把握社會(huì)現(xiàn)象的過程。 但微觀模擬中無法引入個(gè)體之間的直接互動(dòng)，其中的個(gè)體還是作為整體中的個(gè)體在被模擬，而不是單獨(dú)行動(dòng)的個(gè)體[23]。 一般認(rèn)為，Guy H. Orcutt 是計(jì)算機(jī)微觀模擬思想第一人。 在1957 年和1960 年，他所領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)發(fā)表的兩篇文章為微觀建模奠定了基礎(chǔ)。 Orcutt 定義了一種全新的系統(tǒng)模型，“在這樣的新系統(tǒng)中，有一些個(gè)體，接收信息，產(chǎn)生輸出(行為與信息)”，個(gè)體的行為、個(gè)體之間的互動(dòng)受到一系列規(guī)則參數(shù)調(diào)節(jié)[24]。 至今，這仍然是ABM 方法的基本思想。 1960 年，Orcutt 和同事發(fā)表了關(guān)于美國家庭系統(tǒng)對(duì)人口經(jīng)濟(jì)關(guān)系影響的研究。 該研究按照美國家庭的性別、種族、年齡、婚姻狀態(tài)等數(shù)據(jù)建立了一系列“決策單元”(decision units)，通過這些單元的互動(dòng)，得到一系列人口學(xué)與經(jīng)濟(jì)行為的結(jié)論，包括對(duì)出生率、死亡率、動(dòng)產(chǎn)保有、債務(wù)、消費(fèi)行為等的預(yù)測。 Axelrod 基于“囚徒困境”進(jìn)行的策略設(shè)計(jì)競賽推動(dòng)了這一方法在社會(huì)科學(xué)研究中的應(yīng)用[25]。 時(shí)至今日，演化博弈論、行為博弈論的學(xué)者已經(jīng)在不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、含噪聲、人工免疫環(huán)境下，進(jìn)行了相關(guān)的模擬[26][27]。

元胞自動(dòng)機(jī)(cellular automata)也是一種重要社會(huì)仿真模擬方法。 該思想最早由馮·諾伊曼提出，是一種在點(diǎn)陣格網(wǎng)內(nèi)每一個(gè)格子存在有限的狀態(tài)，根據(jù)有限的、同樣規(guī)則做局部的同時(shí)更新。 有關(guān)元胞自動(dòng)機(jī)的著名例子，是20 世紀(jì)70 年代Conway 等人發(fā)明的“生命游戲”(game of life)[28]。 由于模擬相對(duì)簡單，目前大量的元胞自動(dòng)機(jī)社會(huì)科學(xué)模擬集中在網(wǎng)絡(luò)輿論傳播領(lǐng)域[29]。 這些研究普遍將正面、負(fù)面、中立等態(tài)度作為狀態(tài)賦值給元胞，有時(shí)使用現(xiàn)實(shí)中的輿論數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)，設(shè)定一定的態(tài)度影響、態(tài)度轉(zhuǎn)變與鄰接元胞的規(guī)則，觀察元胞的集中、極化、峰值等分布狀況。 此外，該方法也被用于土地利用等研究領(lǐng)域[30]。

這個(gè)世界的狀態(tài)是由其中具有決策能力的個(gè)體間的相互作用來自然描述的，這一點(diǎn)和策略類游戲很類似。 當(dāng)我們給這樣的系統(tǒng)建模時(shí)，這些個(gè)體就被稱為行動(dòng)者，這個(gè)模型就被稱為基于行動(dòng)者①行動(dòng)者在研究層次上有區(qū)別，如在各種社會(huì)機(jī)構(gòu)(如政府部門、商務(wù)組織等)中制定計(jì)劃的主體是人，此時(shí)的行動(dòng)者即作為個(gè)體的人，但有時(shí)候，我們會(huì)刪去一些細(xì)節(jié)，只討論一個(gè)部門甚至整個(gè)政府(在涉及國際關(guān)系時(shí))的計(jì)劃，這時(shí)部門或政府就是行動(dòng)主體。的模型。 社會(huì)仿真模擬方法發(fā)展的第三波浪潮，即基于行動(dòng)者的建模階段。 最早的ABM 研究之一是Schelling 通過計(jì)算機(jī)模擬具有種族偏好(而并非歧視者)的行動(dòng)者的遷移狀況，并得出在一個(gè)城市里種族聚居區(qū)必然存在的“居住隔離模型”(Schelling’s segregation model)[31][32][33]。 當(dāng)然，Schelling 的模型十分簡略，以至于有時(shí)被認(rèn)為是元胞自動(dòng)機(jī)的改進(jìn)形式，但這種新的微觀模型思路為社會(huì)科學(xué)研究開辟了新的道路。 ABM 方法有助于彌補(bǔ)單純進(jìn)行宏/微觀模擬的不足，不同于簡單宏觀模型，它將微觀個(gè)體的行動(dòng)也納入考量，但它也不同于微觀模型中的個(gè)體，這里的行動(dòng)者是指可以根據(jù)一定情景和規(guī)則自主進(jìn)行決策制定的實(shí)體。 他們在模型中有四個(gè)核心假設(shè)限定，即行動(dòng)者具有自主性、相互依賴性、遵守一定規(guī)則及具有適應(yīng)性和反思性[34]，并且根據(jù)研究目的的不同，行動(dòng)者可以代表個(gè)人、組織甚至國家。 整個(gè)模型是由一系列行動(dòng)者及其相互之間的關(guān)系組成的[35]。 因此，即使是一個(gè)非常簡單的行動(dòng)者模型都可以反映出微觀的互動(dòng)規(guī)則與宏觀互動(dòng)模式之間的相互影響。

近年來，一種基于ABM 建模技術(shù)的高階建模方法得到社會(huì)科學(xué)研究者的青睞，即多行動(dòng)者模型(multi-agent model，簡稱MAM)。 相較于基礎(chǔ)的ABM 模型，MAM 可以對(duì)更為復(fù)雜的過程和主體行為建模，行動(dòng)者可以有更多屬性及能力，如知識(shí)、推理、表達(dá)、計(jì)劃、情感等，空間分布也可更靈活。 此外，模型還能將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法納入，以模擬行動(dòng)者在學(xué)習(xí)和進(jìn)化中采取的適應(yīng)性行動(dòng)[36]。 美國布魯金斯學(xué)會(huì)(Brookings Institution)的Epstein 和Axtell 兩人用MAM 技術(shù)開發(fā)出一個(gè)人工社會(huì)財(cái)富積累的模型，他們稱之為“sugarscape”(一般被稱作“糖域”或“糖人國”模型)。 在一個(gè)二維的虛擬世界中分布著固定的“糖”(sugars)資源，而隨機(jī)分布的agent(小糖人)在二維世界中游走，并通過不斷收集身邊的“糖”來增加自身資源。 游戲設(shè)定每個(gè)小糖人都會(huì)在一個(gè)周期中消耗一定單位的糖，當(dāng)自身的糖消耗完的時(shí)候，這個(gè)小糖人就會(huì)死去。 模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這和現(xiàn)實(shí)世界存在驚人的相似，糖域的貧富分化差距明顯，隨著時(shí)間的演進(jìn)，糖人所擁有的糖量差距越來越大[37]。 該模型在行為經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)分層等研究領(lǐng)域具有非常好的應(yīng)用前景。

(二)社會(huì)仿真模擬方法的實(shí)踐應(yīng)用

從20 世紀(jì)80 年代至今，基于行動(dòng)者的建模越來越為社會(huì)科學(xué)各界所接受和應(yīng)用，甚至有學(xué)者認(rèn)為這一技術(shù)方法將成為社會(huì)科學(xué)研究方法的一場革命。 Bonabeau 認(rèn)為，基于行動(dòng)者的建模與其說是一種技術(shù)，不如說是一種新的研究思維，即從系統(tǒng)組成成分的角度來描述整個(gè)系統(tǒng)[35]。 在一個(gè)系統(tǒng)中，任何一種或一類組成成分都可以對(duì)其進(jìn)行建模。 它既可以理解成微觀模擬，也可作為宏觀模擬的補(bǔ)充形式。近年來，盡管基于行動(dòng)者的建模在學(xué)界飽受爭議，但不可否認(rèn)的是它已逐漸成為當(dāng)代科學(xué)研究不可或缺的技術(shù)方法。 在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的典型應(yīng)用大致有以下幾個(gè)領(lǐng)域。

一是研究行動(dòng)者之間的競爭與合作。 Danielson 利用基于行動(dòng)者的建模發(fā)現(xiàn)，盡管互惠原則是引起合作行為的必要條件，但在合作中的互惠雙方并不總是處于，也不需要總是處于互惠狀態(tài)，有時(shí)存在一方對(duì)另一方的剝削和很多不透明規(guī)則的作用。 另外，賦予行動(dòng)者更多自主做出理性決定的空間也會(huì)帶來理想的合作效果[38]，即如Axelrod 的研究表明，僅有互惠原則并不足以維持系統(tǒng)的平衡和穩(wěn)定。 但是，當(dāng)在博弈架構(gòu)中引入元規(guī)范機(jī)制之后(“一報(bào)還一報(bào)”機(jī)制，即對(duì)拒絕懲罰進(jìn)行懲罰的規(guī)范)，規(guī)范便成功地建立起來[25]。 不同于Danielson 將博弈論作為基于行動(dòng)者建模理論的基礎(chǔ)，F(xiàn)udenberg 和Levine進(jìn)一步擴(kuò)展了上述關(guān)于競爭與合作動(dòng)機(jī)的研究，從行動(dòng)者強(qiáng)化學(xué)習(xí)的角度分析了合作動(dòng)機(jī)。 具體而言，作者基于理論學(xué)習(xí)方法(learning theoretical approach)，將各個(gè)獨(dú)立的行動(dòng)主體納入ABM 模型中，并剔除了其中可能出現(xiàn)的隨機(jī)共謀現(xiàn)象。 最終的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于學(xué)習(xí)需要的合作是非常復(fù)雜、脆弱和易變的[39]。

二是研究金融政策的影響。 金融市場的投資行為存在非常多的個(gè)體互動(dòng)和突發(fā)情況，而基于行動(dòng)者的建模則十分適合對(duì)此類情境開展研究。 1997 年，美國全國證券交易商協(xié)會(huì)自動(dòng)報(bào)價(jià)表(national association of securities dealers automated quotations，簡稱NASDAQ)為研究其降低最小報(bào)價(jià)政策可能帶來的影響，用ABM 模型將多種情況下常規(guī)政策的改變對(duì)金融市場的影響同時(shí)進(jìn)行模擬，觀察行動(dòng)者對(duì)不同變化的反應(yīng)，并對(duì)一些意料之外的情況進(jìn)行匯報(bào)。 其中“行動(dòng)者”被界定為做市商(market maker)和投資人兩種類型，投資人又包括機(jī)構(gòu)投資人、當(dāng)日交易者和臨時(shí)交易者等。 他們假定各種投資可以獲得的交易信息與真實(shí)市場情況完全一致，還創(chuàng)新性地將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等人工智能技術(shù)加入模擬。 他們發(fā)現(xiàn)行動(dòng)者的投資行為中既有非常簡單的應(yīng)急反應(yīng)，也包括十分復(fù)雜的策略行為，其中人工智能科技為行動(dòng)者提供了主要的策略來源。 了解行動(dòng)者的行動(dòng)機(jī)制也對(duì)交易協(xié)會(huì)遏制一些不正當(dāng)交易行為提供了幫助[40]。

三是研究傳播現(xiàn)象。 在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域傳播現(xiàn)象主要是指人們在特定社會(huì)情景中行為的相互影響。Farrell 和他的團(tuán)隊(duì)運(yùn)用基于行動(dòng)者的模型試圖預(yù)測一部電影在何時(shí)和何種情況下能為人們所追捧。 他將傳統(tǒng)的集合動(dòng)力模型(aggregate dynamics model)聯(lián)用，將主方程中研究對(duì)象整體的躍遷概率轉(zhuǎn)換為個(gè)體層面的躍遷概率，其中每一個(gè)行動(dòng)者被假設(shè)為有獨(dú)立的行動(dòng)能力。 在主方程的設(shè)計(jì)中，因變量是一個(gè)新電影作品的商業(yè)價(jià)值，它依賴于兩個(gè)自變量：影片受眾人數(shù)和潛在的影片受眾人數(shù)。 從方程演算中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)受眾人數(shù)占潛在受眾總?cè)藬?shù)的40%時(shí)，電影就有可能成為熱門。 之后他們進(jìn)一步假設(shè)每一個(gè)受眾可以影響的人數(shù)，并引入10 天作為時(shí)間維度，這時(shí)受眾人數(shù)占潛在受眾的總數(shù)只要達(dá)到5%就出現(xiàn)熱門電影[41]。 此外，李鳳翔和羅教講借助社會(huì)仿真模擬方法對(duì)魔彈論效果、有限效果、互聯(lián)網(wǎng)偏態(tài)傳播效果的模擬研究發(fā)現(xiàn)，ABM 模型在揭示傳播效果的形成與結(jié)果方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢[20]。

四是研究國家安全。 軍事戰(zhàn)爭、災(zāi)害模擬和險(xiǎn)情預(yù)測是社會(huì)仿真模擬方法的重要研究領(lǐng)域。 1998年，美國總統(tǒng)克林頓簽署第63 號(hào)總統(tǒng)令(PDD-63)，要求國家采用各種手段確保具有相互依賴性和脆弱性的國家基礎(chǔ)設(shè)施的安全。 在“9·11”事件發(fā)生后，美國更加關(guān)注國防安全問題，成立了國土安全部，并且在Sandia 國家實(shí)驗(yàn)室、Los Alamos 國家實(shí)驗(yàn)室、Idaho 國家實(shí)驗(yàn)室、Argonne 國家實(shí)驗(yàn)室和Purdue大學(xué)等多個(gè)部門開展了相關(guān)研究項(xiàng)目[42]。 在這些研究項(xiàng)目中，由弗吉尼亞理工大學(xué)生物復(fù)雜性研究所借助ABM 技術(shù)為政府開發(fā)的“國家規(guī)劃情景1”(national planning system 1，簡稱NPS1)模型最具代表性。 NPS1 模擬了突發(fā)災(zāi)難(恐怖分子在華盛頓市區(qū)引爆了一顆1 萬噸當(dāng)量的小型原子彈)爆發(fā)后民眾的反映，目的在于測試當(dāng)災(zāi)難發(fā)生后，國家安全官員和應(yīng)急管理人員所制定的應(yīng)對(duì)措施的效果，評(píng)估造成損失的程度。 該模型的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)為：主體數(shù)量多(73 萬agent)、異質(zhì)性強(qiáng)(不同性別、年齡、職業(yè)等)，符合現(xiàn)實(shí)復(fù)雜狀況；高仿真度，借助地理信息系統(tǒng)再現(xiàn)了仿真區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)受到炸彈影響的建筑物，每一條道路、電力線、醫(yī)院，甚至是手機(jī)信號(hào)塔等；主體行為多樣性體現(xiàn)在模型設(shè)置了行為規(guī)則集，它使得主體在面對(duì)緊急情況時(shí)能夠展現(xiàn)出不同的行為模式，且所展現(xiàn)的行為模式還能隨時(shí)間進(jìn)程相應(yīng)調(diào)整。

三、社會(huì)仿真模擬方法的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

通過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理，筆者總結(jié)了社會(huì)仿真模擬方法的優(yōu)勢，主要表現(xiàn)為以下五個(gè)方面。 第一，適于研究突發(fā)現(xiàn)象。 突發(fā)現(xiàn)象是最能體現(xiàn)社會(huì)科學(xué)復(fù)雜性的[43]，因?yàn)槠渲锌赡馨ㄏ到y(tǒng)中個(gè)體之間反常規(guī)的社會(huì)互動(dòng)，一般模型難以預(yù)測，而基于行動(dòng)者建模則可以將每個(gè)行動(dòng)者及其互動(dòng)行為納入模型中，從而捕捉到突發(fā)現(xiàn)象的產(chǎn)生機(jī)制。 第二，提供更加真實(shí)、自然的系統(tǒng)狀態(tài)。 傳統(tǒng)模型大多建立在許多經(jīng)驗(yàn)上難以驗(yàn)證的假設(shè)或前提條件下，無法描繪系統(tǒng)的自然狀態(tài)[44]。 例如，研究某超市購物情況，直接掌握每個(gè)顧客的實(shí)際購物情況就比利用人流密度、購物平均數(shù)等數(shù)據(jù)計(jì)算而來的更為真實(shí)準(zhǔn)確。 第三，更為機(jī)動(dòng)靈活。 這一方面表現(xiàn)在模型中的“行動(dòng)者”的數(shù)量和性質(zhì)是可以根據(jù)需要描述的系統(tǒng)復(fù)雜程度改變的，行動(dòng)者可以是個(gè)人也可以是集合，目前在研究一些流動(dòng)和擴(kuò)散現(xiàn)象中應(yīng)用廣泛[45]。 另一方面，基于行動(dòng)者的建模可以很好地與其他模型結(jié)合。 例如在模擬有毒氣體擴(kuò)散后進(jìn)行群眾疏散這一情景時(shí)，只要將基于行動(dòng)者的建模與流體動(dòng)力模型(fluid-based modeling)結(jié)合起來就能非常真實(shí)地模擬現(xiàn)場情況[46]。 第四，適用于復(fù)雜的假設(shè)檢驗(yàn)。 傳統(tǒng)模擬模型在對(duì)一些突發(fā)狀況進(jìn)行模擬時(shí)需要對(duì)系統(tǒng)的宏觀狀況進(jìn)行考察，并建立研究前的假設(shè)。 而基于行動(dòng)者的建模，因?yàn)楸旧硎峭ㄟ^模擬一定規(guī)則條件下行動(dòng)者的相互關(guān)系，所以可以在省略上述步驟的情況下對(duì)系統(tǒng)中的突發(fā)情況做出特征描述。 第五，為非均衡系統(tǒng)提供了新的研究形式。 Arthur 在其研究中指出，新古典主義的研究范式始終建立在一種系統(tǒng)均衡的假設(shè)下，其中行動(dòng)者的行為總是遵從一定的集體模式，他們都具有同質(zhì)性且其行為可以通過數(shù)學(xué)計(jì)算得以分析。 然而事實(shí)上，行動(dòng)者本身都是具有很強(qiáng)的自主性的，他們的行為會(huì)受內(nèi)生、外生等各種因素影響而不斷演變。 因此，不能采用均衡狀態(tài)下的基于方程計(jì)算的模型，而應(yīng)納入基于行動(dòng)者的模型，該模型本身假設(shè)了行動(dòng)者的適應(yīng)性和異質(zhì)性，是研究系統(tǒng)的非均衡狀態(tài)的重要方法[47]。

盡管ABM 模型有著上述的種種優(yōu)勢，但亦有其方法與技術(shù)上的局限性。 Lempert 在《基于行動(dòng)者的建模：一次革命?》一文中對(duì)基于行動(dòng)者的建模進(jìn)行了三方面的質(zhì)疑[48]：第一，該模型同其他所有計(jì)算機(jī)仿真模型一樣，缺少傳統(tǒng)模型中的計(jì)算分析和系統(tǒng)的研究假設(shè)的建立，而這些模型本身沒有闡明其使用的可靠性。 尤其當(dāng)涉及一些復(fù)雜計(jì)算時(shí)，計(jì)算機(jī)模擬模型的可靠性遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于基于方程計(jì)算的數(shù)學(xué)模型。 另外，仿真模型的設(shè)計(jì)不能保證準(zhǔn)確預(yù)測未來狀況，它往往只能提供一些洞見和假設(shè)，很少能闡發(fā)出理論和解決方法，而后者正是研究非線性關(guān)系的重點(diǎn)。 這也是為什么在公共政策制定上很少用到基于行動(dòng)者的建模。 第二，基于行動(dòng)者的建模具有能夠真實(shí)、自然模擬系統(tǒng)狀態(tài)的優(yōu)勢，但這同時(shí)限制了它只能著重分析具象性問題，而忽略了模型中許多其他問題的研究，例如模型負(fù)載量、不確定因素分析、模型數(shù)據(jù)校對(duì)以及利用該模型的方法論問題。 第三，基于行動(dòng)者的模型在研究突發(fā)現(xiàn)象時(shí)并不具有較強(qiáng)的應(yīng)用性。 因?yàn)樵撃Ｐ退揽康碾娔X繪圖是基于人為觀測制作的，且突發(fā)現(xiàn)象本身是反常的、不具規(guī)律性的，因此運(yùn)用基于行動(dòng)者的建模很難具有嚴(yán)格意義上的可檢測性。 Macy 和Willer 也認(rèn)為基于行動(dòng)者的模型只適用于研究缺少核心協(xié)作能力的情形，例如一些簡單且可預(yù)測的信息傳播、規(guī)則的形成和集體活動(dòng)的參與[34]。 最后，基于行動(dòng)者的建模不是從系統(tǒng)整體，而是從系統(tǒng)的組成成分出發(fā)來進(jìn)行模擬，而在復(fù)雜的行為中納入全部的“行動(dòng)者”需要高強(qiáng)度的電腦運(yùn)算，因此也十分費(fèi)時(shí)，盡管電腦的運(yùn)算能力仍在逐步加強(qiáng)，但涉及對(duì)大型系統(tǒng)的模擬時(shí)，基于行動(dòng)者的建模仍在計(jì)算機(jī)運(yùn)行速率上受限[43]。

四、社會(huì)仿真模擬方法的價(jià)值和發(fā)展前景

對(duì)復(fù)雜性研究的突破依賴于對(duì)涌現(xiàn)現(xiàn)象的還原能力。 通過條件設(shè)置和參數(shù)調(diào)整，社會(huì)仿真模擬方法提供了重現(xiàn)復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象生成過程的可能性，在社會(huì)科學(xué)開展復(fù)雜性和涌現(xiàn)現(xiàn)象研究中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。 筆者認(rèn)為，對(duì)于社會(huì)科學(xué)研究而言，社會(huì)仿真模擬方法主要有以下三方面價(jià)值。

其一，社會(huì)預(yù)測。 受數(shù)據(jù)(體量、類型)和分析方法(算力、算法)的限制，長久以來社會(huì)科學(xué)定量研究的主要路徑是通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法進(jìn)行描述和因果分析，而本為社會(huì)科學(xué)研究應(yīng)有之義的社會(huì)預(yù)測卻遭到忽視。 隨著新型計(jì)算社會(huì)科學(xué)方法的成熟發(fā)展，社會(huì)科學(xué)開展社會(huì)預(yù)測研究將成為可能。 陳云松等人指出：“隨著基于機(jī)器學(xué)習(xí)的社會(huì)預(yù)測的勃興，我們認(rèn)為在‘實(shí)證’這一基礎(chǔ)范式內(nèi)將裂變出第三個(gè)子范式：從原來的定性定量的雙峰并立，轉(zhuǎn)為定性、定量機(jī)制和定量預(yù)測的三分天下”[49]。 社會(huì)仿真模擬方法的首要作用也是開展社會(huì)預(yù)測，并且研究者一般是根據(jù)預(yù)測的準(zhǔn)確性來判斷仿真模型是否有效的。 在社會(huì)仿真模擬方法引入之前，社會(huì)科學(xué)開展定量研究時(shí)，只能假設(shè)個(gè)體都表現(xiàn)出一種典型的，或者說是“均值人”行為——而整個(gè)模型的行為可以看作是這些平均行為的總和。 對(duì)這些總的行為進(jìn)行的分析經(jīng)常能夠提供關(guān)于多主體系統(tǒng)的有用信息。 但是，這些平均行為有它的局限性。 如蟻群的行為并不是一群螞蟻行為的簡單總和。 螞蟻之間耦合的相互作用提供的這種群體內(nèi)的凝聚現(xiàn)象，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡單總和所能夠預(yù)測的。 而通過社會(huì)仿真模擬方法可以對(duì)復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象開展機(jī)制和過程研究，這大大加深了我們對(duì)涌現(xiàn)現(xiàn)象的理解。

其二，可能性論證。 除了進(jìn)行社會(huì)預(yù)測，社會(huì)仿真模擬方法還能夠提供嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖C明來說明有些事情是可能的，如馮·諾伊曼提出的能夠自我復(fù)制的機(jī)器。 科學(xué)家們通常將一個(gè)能夠自我復(fù)制的機(jī)器人稱為馮·諾依曼機(jī)器，因?yàn)樗堑谝粋€(gè)建立能夠進(jìn)行自我復(fù)制機(jī)器的數(shù)學(xué)模型。 幾十年后，Boyce 在1979年出版的《地外相遇》(Extraterrestrial encounter：a personal perspective)一書中提出了這一想法，他是這樣設(shè)想的：可以發(fā)射一個(gè)馮·諾依曼探測器(也就是一個(gè)可以自我復(fù)制的航天器)，它裝備了一個(gè)星際推進(jìn)系統(tǒng)，然后把它送到鄰近的恒星系統(tǒng)。 一旦到達(dá)那里，它就可以開采小行星和行星，以收集復(fù)制自身所需的原材料。 它會(huì)自己復(fù)制幾份，然后自己發(fā)射到鄰近的恒星系統(tǒng)，馮·諾依曼的每一個(gè)探測器都會(huì)重復(fù)這個(gè)過程，幾百萬年后，探測器會(huì)遍布銀河系的每一個(gè)角落。 這些探測器不僅能自我復(fù)制，還能進(jìn)行重要的科學(xué)研究，并將研究成果傳回地球。 如果這項(xiàng)技術(shù)足夠先進(jìn)，就可以使行星地球化并合成人類胚胎，甚至可以設(shè)想出一個(gè)帶有生命的探測器，來殖民銀河系[50]。 當(dāng)動(dòng)態(tài)模型按照預(yù)想的方式開始工作時(shí)，新的事物便有可能。 借助社會(huì)仿真模擬方法，既可以實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)現(xiàn)象復(fù)雜性的研究，同樣也可以為研究某些“理論上存在”的問題提供方法支持。

其三，關(guān)鍵信息的提供。 基于計(jì)算機(jī)編程技術(shù)的社會(huì)仿真模擬方法可以隨時(shí)運(yùn)行、停止、接受檢查和參數(shù)調(diào)整，并在新的條件下重新開始運(yùn)行，這些都是在大多數(shù)現(xiàn)實(shí)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中無法實(shí)現(xiàn)的。 社會(huì)仿真模擬方法的可重復(fù)性可以在有關(guān)復(fù)雜情況的信息提供時(shí)起作用，這些信息可以指出應(yīng)該到什么地方去發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵現(xiàn)象、控制節(jié)點(diǎn)等。 以“糖域模型”(sugarscape)為例，該模型只是一個(gè)設(shè)計(jì)者基于社會(huì)仿真模擬方法用來簡單呈現(xiàn)社會(huì)貧富分化的經(jīng)濟(jì)模型，規(guī)則簡單(如行動(dòng)者在二維網(wǎng)格上移動(dòng)；收集和累積代表經(jīng)濟(jì)財(cái)富的“糖”；在每個(gè)時(shí)間步驟中，每個(gè)智能體都必須消耗一定數(shù)量的糖；每個(gè)行動(dòng)者可以“看到”附近細(xì)胞中糖量，并移動(dòng)到糖量最多的細(xì)胞)。 但實(shí)際上，該模型還具有進(jìn)一步升級(jí)的空間。 比如可以通過編程設(shè)計(jì)的方式將“家庭出身”“精明程度”“運(yùn)氣好壞”和“經(jīng)濟(jì)環(huán)境”等特征納入行動(dòng)主體分異中，進(jìn)一步借助社會(huì)仿真模擬方法來觀察不同特征主體下的貧富差異狀況。 并且，仍可以通過參數(shù)設(shè)置和調(diào)整來深入探究影響行動(dòng)主體貧富分化的核心要素排序。 從個(gè)體成就獲得歸因到社會(huì)階層分化，從家庭資源分配到社會(huì)復(fù)雜性治理，社會(huì)仿真模擬方法可以幫助研究者獲得重要信息，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵現(xiàn)象，直擊問題痛點(diǎn)。

目前，基于行動(dòng)者的建模已經(jīng)在多個(gè)方面取得了進(jìn)一步發(fā)展，包括開發(fā)了新型的用戶使用平臺(tái)、加強(qiáng)了可視化科技、提高了計(jì)算機(jī)負(fù)載能力等。 除此之外，結(jié)合Helbing 的觀點(diǎn)[19]，我們認(rèn)為社會(huì)方針模擬方法在今后社會(huì)科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)換中的發(fā)展前景非常廣闊：(1)當(dāng)今社會(huì)科學(xué)正在經(jīng)歷數(shù)據(jù)匱乏到數(shù)據(jù)豐富的轉(zhuǎn)型，這就使得人們可以更好地證明或證偽一個(gè)模型的效度、校對(duì)參數(shù)，使得建模方法由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，這樣就可以大幅提高基于行動(dòng)者建模的精確度；(2)越來越多的人性化的用戶平臺(tái)將大大縮減多主體模擬技術(shù)的發(fā)展周期；(3)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(如微博、Twitter)挖掘技術(shù)不斷發(fā)展使得數(shù)據(jù)測量能夠不受傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)滯后性的束縛，進(jìn)入到一個(gè)新的“實(shí)時(shí)預(yù)測”時(shí)代[51]，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒛茌o助多主體模型更好地模擬現(xiàn)實(shí)情景，更高效地應(yīng)對(duì)危機(jī)情況；(4)統(tǒng)計(jì)物理學(xué)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)中各種研究方法的發(fā)展為模型由描述型向解釋型轉(zhuǎn)換提供了契機(jī)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高為模型更為全面研究內(nèi)生互動(dòng)關(guān)系和復(fù)雜系統(tǒng)模式提供了支持；(5)多主體模型將進(jìn)一步和基于測量的數(shù)據(jù)挖掘相整合，把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型模擬同步運(yùn)用到計(jì)算機(jī)模擬中，從而有力地提高模型的預(yù)測能力和精確度。 例如，整合兩種不完整的交通堵塞信息(車流量數(shù)據(jù)和擁堵橫截面測量)時(shí)，利用實(shí)時(shí)的流體動(dòng)力模擬模型就可以減少百分之五十的交通觀測時(shí)間，并且還雙倍提高了交通信息的可靠性；(6)多主體模擬技術(shù)在以后的發(fā)展中可以直接與網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)相結(jié)合，將任何使用網(wǎng)絡(luò)的主體納入研究，并掌握他們現(xiàn)實(shí)生活中的決策制定。 這樣，基于行動(dòng)者的模型就可以進(jìn)一步將“群眾的智慧”應(yīng)用到大眾信息采集和國家電子政務(wù)中；(7)在不遠(yuǎn)的將來，更多的技術(shù)會(huì)使真實(shí)和虛擬世界逐漸融合，例如3D 可視技術(shù)、GPS 定位技術(shù)等。 不同地域和文化之間的隔閡不斷被打破，這也使得社會(huì)模擬有更廣泛的運(yùn)用領(lǐng)域和潛力。