Алгоритмический объектив в социальных науках

Рассмотрение вопросов через алгоритмическую линзу (то есть с алгоритмической или сложной точки зрения) стало полезным в дисциплинах вне «стандартной области» информатики. В частности, CS оказал влияние на биологию с помощью вычислительной биологии, на физику с помощью квантовой обработки информации, а теория искусственного интеллекта и сложности, по-видимому, регулярно взаимодействует с нейронаукой. Естественные науки кажутся относительно комфортными с TCS.

Таким образом, мой вопрос касается влияния TCS на социальные науки .

Какой новый и важный взгляд на социальные науки предоставил TCS?

Я смутно осознаю влияние алгоритмического мышления на экономику (через теорию игр). Фактически, алгоритмическая теория игр теперь является частью «стандартной области» TCS, поэтому давайте исключим ответы AGT, если они специально не изменили существующие теории в социальных науках.

Другой пример, который я помню, связан с лингвистикой в ​​дебатах по изучаемости и врожденности грамматики (то есть бедности стимула ). Теорема Голда о невозможности изучения контекстно-свободных грамматик дала убедительный аргумент в пользу врожденности и помогла убедить некоторых скептиков (я не уверен, что это все еще верно, так как SCFG, по-видимому, обучаем). Меня больше интересуют примеры этого типа, где мышление TCS помогло изменить или сформировать существующие теории в социальных науках.

Ссылки на книги / обзоры приветствуются.

Исли и Кляйнберг, вероятно, должны упомянуть сети, толпы и рынки: рассуждения о мире с высокой степенью связи . Это довольно элементарно, но дает широкий выбор тем социальных наук, которые были рассмотрены с точки зрения КС, и дает много ссылок. Кто-то с большим опытом в этой области, возможно, скажет нам, насколько близка книга к современному уровню техники в этой области?

В качестве более конкретного ответа, с распространением различных сайтов социальных сетей, компьютерные науки стали весьма актуальными при анализе огромных наборов данных социальных сетей с таких сайтов.

Этот пример взят из теории социального выбора, и в частности выборов. Мы знаем, что теорема Эрроу (и теорема Гиббарда-Саттервейта в целом) исключают возможность проведения выборов, которые являются справедливыми, не поддаются манипулированию и не имеют других причудливых последствий. Но оригинальная статья Бартольди, Тови и Трика показала, что найти желаемый «взлом» для взлома схемы голосования было непросто, и многие исследователи проделали большую работу над сложностью проблем в области планирования выборов. , На эту тему есть хороший опрос Фалишевского, Хемаспандры и Хемаспандры .

Хомский ?

Для более современных примеров у блога Computational Legal Studies есть отличная работа. Они предсказали выдвижение кандидатуры Верховного суда США Сотмайора с помощью теории графов .

Современная когнитивная психология действительно основана на точке зрения «мозг как компьютер». (Хотя это может рассматриваться как часть "нейробиологии", упомянутой в вопросе.)

Некоторые дополнительные ссылки:

В Macgill SM, 1985, "Структурный анализ социальных данных: руководство по решетчатому подходу Хо Галуа и частичной повторной спецификации Q-анализа" Окружающая среда и планирование A 17 (8) 1089 - 1109.

МакГилл подчеркивает, как те, кто в социальных науках могут извлечь выгоду из использования Q-анализа, (как правило) менее всего способны понять математику и, следовательно, потенциал таких инструментов в гуманитарных науках. Что должно быть даже в условиях повышенной компьютеризации - алгоритмические формулировки. (Математика - увлекательный туман для этой медсестры.)

www.envplan.com/abstract.cgi?id=a171089

Очень много выпусков новостей ERCIM рассматривали социальные приложения математики - вкл. алгоритмическое:

http://ercim-news.ercim.eu/back-issues-online

Еще один возможный путь для достижения - это визуализация в социальных науках. В 1990-х годах в Англии была предпринята крупная инициатива:

www.agocg.ac.uk/train/review/toc.htm

Сочетание семантической паутины и концептуальных пространств Gärdenfors (2000) может обеспечить новые гибридные возможности:

Гарденфорс, П. (2000). Концептуальные пространства: геометрия мысли, Кембридж.

Майская конференция - «Концептуальные пространства на работе»

www.fil.lu.se/conferences/conference.asp?id=46&lang=se

Хотелось бы мне разобраться с этими предметами - возможно, аспирантура. В свободное время я планирую посетить вышеупомянутую конференцию и написать об определенной форме общей картины (концептуальной структуре) модели Ходжеса здесь: http://hodges-model.blogspot.co.uk/

Алгоритмы резки тортов, которые важны для справедливого разделения. Я уверен, что они играют большую роль в социальных науках.

По поводу применения теории сложности в социальных науках - у Скотта Ааронсона есть смелое и забавное эссе, связывающее теорию сложности с глубокими многовековыми вопросами философии, с которыми я недавно столкнулся, читая его блог.

Почему философы должны заботиться о вычислительной сложности http://arxiv.org/abs/1108.1791

http://www.scottaaronson.com/blog/

---

другая интересная область применения алгоритмической теории к общественным наукам происходит в экономике, такой как изучение рынков или других «сложных систем». Идея состоит в том, что рынок состоит из отдельных действующих лиц или «агентов», каждый из которых пытается разработать алгоритмы, чтобы заработать деньги. начинается дарвиновский процесс отбора. похож на генетические алгоритмы. (и, вероятно, в настоящее время на самом деле очень близко к реальности HST, высокоскоростной торговли, где, по оценкам, до 70% торговли на рынке приходится на программную торговлю.) Ведущий исследователь в этой области - j doyne farmer

http://tuvalu.santafe.edu/~jdf/SFI%20Template/About%20Me.html

---

Я вижу, вы упоминаете биологию на странице вашего курса. превосходное применение сложности и алгоритмической теории, которая находится в стадии интенсивного развития, относится к передовой проблеме определения конфигураций сворачивания белка. например, ранняя статья доказала, что формализованная версия проблемы сворачивания белка является NP-полной.

http://en.wikipedia.org/wiki/Protein_folding

проблема сворачивания белка - проблема NP завершена Бергером / Лейтоном http://www.brown.edu/Research/Istrail_Lab/papers/1998/p30-berger.pdf