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An Agent-Based Model of Social Identity Dynamics

社会动力 身份(音乐) 基于Agent的模型 动力学(音乐) 基于Agent的社会模拟 计算机科学 社会学 人工智能 多智能体系统 物理 教育学 声学
作者
Paul E. Smaldino,Cynthia L. Pickett,Jeffrey W. Sherman,Jeffrey C. Schank
出处
期刊:Journal of Artificial Societies and Social Simulation [Politeknik Negeri Jember]
卷期号:15 (4) 被引量:55
标识
DOI:10.18564/jasss.2030
摘要

According to distinctiveness theory (ODT; Brewer 1991), individuals prefer social groups that are relatively distinct compared to other groups in the individuals' social environment. Distinctive groups (i.e., groups of moderate relative size) are deemed optimal because they allow for feelings of inclusion and social connection while simultaneously providing a basis for differentiating the self from others. However, ODT is a theory about individual preferences and, as such, does not address the important question of what types of groups are actually formed as a function of these individual-level preferences for groups of a certain size. The goal of the current project was to address this gap and provide insight into how the nature of the social environment (e.g., the size of the social neighborhood) interacts with individual-level group size preferences to shape group formation. To do so, we developed an agent-based model in which agents adopted a social group based on an group size preference (e.g., a group whose size represented 20% of the social neighborhood). We show that the assumptions of distinctiveness theory do not lead to individually satisfactory outcomes when all individuals share the same social environment. We were able to produce results similar to those predicted by ODT when social neighborhoods were local and overlapping. These results suggest that the effectiveness of a social identity decision strategy is highly dependent on sociospatial structure.
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