Crowd: A framework for agent-based social network simulation and its applications

Bireysel davranışların topluluk düzeyindeki etkilerini incelemek amacıyla ajan tabanlı modelleme ve simülasyon (ABMS), sosyal bilimler, ekonomi ve epidemiyoloji alanlarındaki araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu alanlardaki simülasyonlar genel amaçlı ajan tabanlı modelleme çerçeveleri üzerinde yürütülebilse de, bu araçlar sosyal ağlara özel olarak tasarlanmadığı için sınırlı özellikler sunmakta ve karmaşık simülasyonların geliştirilmesi için gereken çabayı arttırmaktadır. Bu tezde ilk olarak, gerçek dünya olgularını bir ağ yapısı içinde modellemek için ajan tabanlı modelleme metodolojisini benimseyen sosyal ağ simülatörü Crowd tanıtılmaktadır. Kolay ve hızlı modelleme imkânı sunmak üzere tasarlanan Crowd, YAML tabanlı konfigürasyonlarla simülasyon kurulumu sağlamakta ve kullanıcı tarafından tanımlanan metotlarla özelleştirmelere olanak tanımaktadır. Crowd'un diğer özellikleri arasında, yayılım (diffusion) görevleri için kod yazmadan simülasyon çalıştırabilme, etkileşimli görselleştirmeler, veri toplama ve grafik çizim olanakları yer almaktadır. Python diliyle geliştirilen bu simülatör, ajan kararlarında büyük dil modellerini kullanan üretken ajanları da desteklemekte ve Python'un veri analizi ve makine öğrenmesi kütüphaneleriyle kolayca entegre olabilmektedir. Ek olarak, simülasyon çerçevesinin uygulamalarını göstermek amaçlı üç örnek vaka çalışmasına yer verilmiştir: üretken ajanlarla epidemik modelleme, etki maksimizasyonu ve ağ tabanlı güven oyunları. Son olarak, üretken ajanlar ile sosyal ağların birleştirildiği ve bina enerji modellemesi bağlamında ajanların kişilik özellikleri ve sosyal bağlantılarının etki-lerinin analiz edildiği bir simülasyon tasarlanmış ve geliştirilmiştir.