Analyzing the Dynamics of Social Behaviors: Micro-simulation and Agent-Based Modeling Approaches
저자
발행사항
서울 : University of Science and Technology (UST), 2016
학위논문사항
학위논문(박사)-- University of Science and Technology (UST) : 컴퓨터소프트웨어(ComputerSoftware) Distributed Artificial Intelligence, Agent-based simulation, Individual-based simulation, Social Computing 2016. 2
발행연도
2016
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
116 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Bongjin Oh
UCI식별코드
I804:30003-000002228709
소장기관
Computer simulation is getting popularity in all fields of social sciences. The applications of these simulations in interdisciplinary fields like Sociology, Economics and Demography are intended to help us to understand the properties of complex social systems in a better way. Social simulation allows the study of the complexity inherent to these social phenomena. In the last few decades, statistical microsimulation modeling (MSM) and agent based modeling (ABM) has become one of the mainstream modeling techniques in many scientific fields. These modeling techniques aims to model the evolution of this complex social life from the bottom up, considering that individual behavior causing macro-level phenomena. Furthermore, these individual changes will also lead to an evolution of the whole population over time.
This research study aims to study and understand the dynamics of family formation and childbirth processes of demographic behaviors through the development of a statistical and agent-based modeling approach in the context of Korea. It attempts to demonstrate the importance of individual based modeling and simulation tools within the scope of demographic planning, as well as in application of a variety of substantive research and planning regarding population dynamics. We know from various studies that socioeconomic status plays a major role in demographic decisions especially at the time of family formation and having childbirth.
The thesis introduces two models of demographic applications using statistical microsimulation and agent-based modeling approaches. Analyzing these models we were able to identify some critical factors that have to be considered when studying socioeconomic status and their role for explaining observed demographic patterns. First, using microsimulation technique to analyze the family formation and childbirth transitions using socioeconomic status as the key force driving the marriage and childbirth processes. It demonstrates that aggregate behavior can endogenously emerge from the bottom up. Further, the model indicates the importance socio-economic factors: education and employment levels to take decisions about family formation and childbirth.
Second, using a data-driven agent-based modeling technique analyzes the impact of socioeconomic factors on individual decisions about family formation and childbirth. In both transitions, the agents are heterogeneous in nature about age and socioeconomic factors: income and education. Further, our simulated results depict the patterns of the hazard of family formation and childbirth that observed at micro-level dynamics and explain how marriage and childbirth patterns changes overtime. The thesis work gives a strong insight to strengthen the extent of demographic analysis through statistical and data-driven agent-based modeling approaches.
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