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策的制定，ABMS 提供考慮個體心理層陎來解釋動態的市場資料。
社會科學模擬方法（例如代理人基模型與模擬）的基本的目的為模擬出接近 真實的市場，藉此模擬模式了解社會現象，就管理層陎而言，可以應用模式測試 策略進而發現策略。此報告整理出社會科學模擬研究方法的相關議題，包括使用 社會科學模擬方法的目的、該方法的特性、優缺點及研究步驟。
第七節 社會科學模擬方法
社會科學模擬研究的目的(Gilbert & Troitzsch, 2005; Miller & Page, 2007; North &
Macal, 2007)：
1. 幫助對於社會各種現象得到更清楚的了解，進而控制與改變：
對於利用觀察人類隨時間推近的日常行為，但要發掘其隱藏背後使用的 策略是相當困難，而社會科學模擬方法可以幫助了解。
2. 用來預測
當我們所發展的模擬模式可以忠實的重製中出某些行為的動態現象，即可進 一步使用該模式來模擬隨著時間推進所產生的情況。
3. 用來發展與測試理論
對於社會科學研究者而言，就其要了解的社會現象，從某些觀點或理論建立 人工社群的模擬模式，根據模擬結果進而發展或測試相關的理論。為達到發展理 論的目的，學者頇將理論的的意涵正確的利用電腦程式表現出來。對於社會科學 而言，電腦模擬的角色就像是數學式在自然科學。
對於研究者而言，對於一個社會現象有興趣，稱此社會現象為「目標」（Target），
而研究目的是建立一個類似於此目標的模式，讓研究者更容易去學習此目標本身。
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雖然模式是較目標較為簡化（無法將所有因素考慮進去），建立此模式希望做到 的是從模式所得到的結論可以應用在目標上。
在社會科學中，此目標通常是隨時間推進產生改變與互動的動態實體，它擁 有其結構與行為。這意味著此建立的模式必頇也是動態的，可利用不同的方式呈 現這樣的模式，包括數學式、邏輯陳述式及程式語言，而這些陳述（Specification）
需要被測試其如何展現其行為。一個常見的方法是利用解析模式來推演（使用 Algebra）這些變數隨著時間推進後的結果，然而遇見複雜（Complex）的模式，
例如變數間為非線性（Nonlinear）的關係，則解析模式將非常困難或不可能去求 解，此情況下，模擬方法（Simulation）經常是為一的方式(Gilbert & Troitzsch, 2005)。
模擬方法即為模式(Model)可以隨著時間推進而運作，觀察結果為何。
模擬模式（Simulation model）與一般統計模式（Statistical model）相同，可 用來解釋與預測，其最基本的目的仍是了解某些特定的社會現象。仍有些模式著 重於預測的需求，例如課稅政策的改變對稅收的影響，此研究就是希望藉由模擬 模式預測稅收的改變程度。模擬模式與統計模式雖有許多相似之處，仍有許多差 異，作重要的差異為模擬模式關注的為「過程」，而統計模式典型的為在單一時 間點解釋變數間的關係，我們可以預期模擬模式可以包含一個社會運作過程的呈 現。
無論是強調解釋目的或預測目的模擬模式，一個成功的預測模式也能貢獻一 定程度的了解功能，一個解釋模式通常也能力作出某成程度的預測，雖然不是非 常精確。
最具代表性之社會科學模擬方法為代理人基模型與模擬，其應用電腦模擬架 構設計所謂的人工適應性個體來模擬真實世界中個體的決策與學習行為，針對欲 探討的各項課題，設計每一個人工適應性個體，各自擁有不同的目標和適應學習
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環境的能力，讓所設計個體接近於真實，企圖模擬出相同的社會環境，藉此觀察 各項決策或政策所導致的突現（預測）結果。當選擇以代理人基計算建模的方法 來處理問題之後，所設計的個體如何去呈現真實的適應學習行為就變成關鍵的核 心課題之一。在陎對不同情況時，個體會利用不同的學習行為解決問題，不同領 域的學者從自身的角度來觀察真實人類的學習行為，便會各自發展出不同具有適 應性的演算法。
一、社會科學模擬方法的特性
社會科學模擬研究的主題通常是：個體被模式化成擁有極為簡單的行為，然 而個體聚集時所產生的互動行為將呈現格外的複雜，而一般的統計方法皆基於變 數間為線性關係的假設來分析社會系統，也就是依變數為獨立變數依比例加總的 結果，此為一相當約束的假設，在各學科領域一個新的理論-複雜理論發展成描 述非線性系統（Nonlinear Systems），從科學家與數學家的觀點，研究非線性系統 相當困難，由於無法用解析式的方式進行了解，用眾多的數學式也無法預測非線 性系統的特質，探索非線性系統行為唯一有效的方法是建立一個這樣的模擬模式 去運作。
值得注意的是：即使可以藉由模擬系統了解非線性系統如何運作，非線性系 統的仍是不可預測的，意思為即使建構一個宛如真實的模擬模式，此模擬模式依 然無法做到精準預測的效果，例如股票市場的模擬系統，仍是不可能做到預測何 時會大漲或跌(Crash)？在社會科學研究的慣例哲學上經常過於衝動的將理論的 目的：解釋與預測作一連結，也就是，對於一個理論的優劣取決於他的預測能力。
然而這樣的準則並不適用於非線性理論，至少在微觀的級別(尺度)上。複雜理論 所表達的是即使對於影響個體行動的因素有徹底的了解，仍然無法充分的預測群 體的行為(現象)。
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複雜理論與社會科學模擬研究相當密不可分，突現(Emergence)的特性是複 雜理論最重要的概念，突現發生在物件(Object)間在某個層級上的互動將引起物 件在另一層級呈現不同的型態，此突現所展現的現象需要一個新的類型來描述它。
例如單一原子是沒有溫度的，多個原子經過互動而產生溫度，此溫度即為突現特 性，在社會現象有許多可以視為突現現象，例如股票市場的漲跌、一窩蜂的流行 等等。
當複雜理論應用於社會現象實需注意為：同樣是經由個體的行動而產生突現，
社會現象不同於物理現象與動物現象，例如人的組織及制度與蟻群組織有些基本 的不同，人的個體有能力歸納推理，螞蟻只能依照本能行事，在人的社會中通常 有人為建立的制度需要去遵循或反應，在動物生態中則無，而對於制度所反應出 的突現現象，稱為次突現(Second-order-emergence)，亦是社會科學模擬研究所觀 察的重點。複雜理論雖於自於生物界，由於其可以真實的反射出人類互動的特徵，
影響力已逐漸增加。複雜理論強調的為「過程」以及「元件間的關聯」，而藉由 模擬的測試說明可發展理論觀點與模擬研究間的連結。社會科學模擬研究模式個 體時，關注的並不是讓個體俱有的一般的認知能力，而是聚焦在有限理性的推論。
社會科學模擬方法是相當近似實驗法。
二、社會科學模擬方法的優缺點
社會科學模擬方法適用於發展與探索關於社會現象形成過程（Social Process）
的理論，相較於其它的分析方法，電腦能呈現動態變化的觀點。另外，模擬方法 可以幫助我們了解個體屬性及行為與群體所展現的特性之間的關係，亦即使用模 擬來研究突現。其他優點尚包括可以模式化出社會現象形成過程。相較於數學模 式，程式語言具有表達豐富及抽象化程度較低的好處。程式語言具有帄行處理的 特色，而數學式仍需要將動作的順序加以定義。程式語言具有模組化的特色，某 個行為定義的改變，只要更改其模組即可，而數學系統缺乏此彈性。建構 ABMS
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模擬系統，可以模式化異質的個體，例如每個個體具有不同的知識存量或能力，
此在數學模式系統相對難以做到。模擬研究對於實踐包含空間位置與理性的相關 理論相當有用，此兩因子在社會科學中時常被忽略，若能加以考慮，則可增加更 貼切的意涵。
其缺點為值得注意的為，模擬方法與解析模式類似，初始情況是一個相當重 要的因子，通常，動態的行為會隨著初始情況的不同而產生不同。
三、社會科學模擬方法的研究步驟
1. 初始化
在使用 ABMS 方法時首先將研究問題定義清楚，經常可以看到的是對於一 個主體有一些想法但不是很具體、精確，然而在開始設計 ABMS 前，將這樣的 一個想法提煉至一些具體、特定的問題是必要的。否則在模式設計時，將可能包 山包海而變得相當複雜及困難。比如說，一位社會學家研究足球球迷群眾衝突的 問題，在設計 ABMS 前，這樣的問題定義仍顯模糊，通常需在研究問題中表達 出理論概念與之間的關係，例如研究問題特定化至「足球球迷衝突事件」的發生 與「足球球迷群眾中個人特質」間的關係。能更加特定「足球球迷衝突事件的機 率」與「足球球迷群眾中個人特質為核心者（Hardcore）所佔比例」間的關係。
而最後我們設計出的 ABMS 要回答變是多少核心者（Hardcore）類型的人在群眾 中比例為多少時，會產生衝突的可能性將是多少。
當在設計模式的範圍時，通常會察覺到社會非常複雜而不易界定，建議是在 有興趣研究的現象特性保有的情況下，愈簡化愈好。建議的策略是從建立一個最 簡單、最容易執行、最明確說明的模式做開始，了解此模式的動態現象後，在納 入其他考慮的因子加以擴展。
當在設計模式的範圍時，通常會察覺到社會非常複雜而不易界定，建議是在 有興趣研究的現象特性保有的情況下，愈簡化愈好。建議的策略是從建立一個最 簡單、最容易執行、最明確說明的模式做開始，了解此模式的動態現象後，在納 入其他考慮的因子加以擴展。