摘要:作为虚拟战争空间中社会仿真子系统的一个极其重要组成部分,大规模群体行为模型的合理设计是构建战争虚拟空间的关键。首先阐述了虚拟现实领域中大规模群体行为建模的重要意义,指出虚拟现实的真实性不应该仅仅包括三维可视而且应该包括行为逻辑;然后介绍了虚拟战争空间中大规模群体行为建模的基本概念,建模理论以及相关研究成果,指出了群体行为的复杂性特点是大规模群体行为建模的困难所在,依据短期行为可预测及长期行为的统计可见性,结合现有社会学心理学相关研究成果,设计了一个多层次、多粒度大规模群体行为模型框架。部分已实现的子模型说明多层次的模型体系的设计不仅给实现带来方便性而且是能满足战争实验研究的需要的。
1 引言
逼真性是虚拟现实技术追求的永恒目标。逼真性在虚拟世界中不仅仅指三维可视化方面,还包括行为逻辑。前者,随着计算机硬件的发展以及图形图象处理技术的进步使得三维空间、物体外观等已经十分逼真,即基本上做到了“形似”。后者,对其中的机械运动的物体的动画表现也已经比较逼真,但虚拟空间中人的行为并非简单的机械运动,表现出受内在心理因素以及外在社会因素的影响,如果不为其专门进行建模,则很难做到“神似”。
马克思认为:“人的本质并不是单个人所固有的抽象物,在其现实性上,它是一切社会关系的总和。”社会不是由“原子化”的个人构成的,每个人的行为方式不可能仅由个人的意愿来决定,而是不可避免受到他人行为方式的影响。基于此认识,结合虚拟战争空间构建的实际需要,试图从群体行为,特别是大规模群体行为的角度来为虚拟空间中的人的行为进行建模研究。期望为虚拟战争空间带来更加逼真的人的行为描述与表现。
2 GW S中大规模群体行为建模
2.1 群体行为的概念界定
为了研究战争复杂性问题,在2003年提出了“战争虚拟空间(GlobalWar SPACe, GWS)”的概念模型。GWS是描述全球背景下的战争系统演化和表现的虚拟空间,是对各个战争域(物理域、信息域、认知域)的综合集成,刻画了政治、经济、军事、社会、信息、基础设施等诸多与战争相关的领域[1] [2]。GWS包括社会仿真和作战仿真两个部分,大规模群体行为建模是其中的关键技术之一,本文重点讨论社会仿真中大规模群体行为建模问题。
社会由各种群体组成,在社会学中群体指的是“由两个或两个以上的具有共同认同和团结感的人组成的集合”,在GWS中认为,群体包含两层含义:普通的大众群体和群聚一起的群体。大众群体行为,即严格意义上的群体的行为,指的是社会上绝大多数人具有的那些行为,如买卖、生产、流通和股市等经济行为,社会舆论、聚会游行、谣言传播、选举等。群聚行为,即集合行为,指的是发生在特定场所的特定人群的行为,如小规模挤兑、抢购等经济行为,聚会、游行、示威等政治行为。大众群体行为一般不具可视性,而特定场所发生的群聚行为则具有较强的可视性,易于观察和发现[2]。
2.2 群体行为的复杂性特点
战争复杂系统社会子系统中的群体行为具有复杂系统的典型特点。一是非线性。复杂系统理论把非线性理解为系统行为的必然的、内在的要素,而且特别强调个体行为的非线性。认为这是复杂性产生的内在根源。社会子系统中的大规模群体行为正是由大量非线性的个体行为构成,因此也属于非线性的复杂系统范畴。二是非还原性。群体行为并不能由个体行为简单的相加而成。群体中的个体可以相互不认识、无联系,但其行为却是相互影响的。三是分散控制。社会子系统中,除组织行为以外的群体行为并不存在一个“中心”。四是适应性自组织。群体中的个体是在不断适应变化的环境中,受群体中其他个体的行为的影响改变自身的行为。在这种适应过程中,由“混沌”的局部逐渐形成宏观有序的非平衡结构。五是涌现性。群体中个体的相互作用,最终导致与个别个体行为显著不同的宏观性质,这些性质是由微观个体无法得到的,产生的群体行为也不可能通过对局部信息的完全了解来推知。六是共同演化。在个体的演化过程中,个体对环境感知的大部分知识构成了和其他个体相互交流的内容。在长期的相互作用下,所有个体共同进行演化。群体行为完全遵循共同演化的机理。七是层次性。群体行为的层次性并不是指群体由不同层次的个体构成,而是强调由低层次到高层次会发生宏观性态的改变,而高层与低层的结合点也正是群体宏观性发生改变的转折点。
2.3 群体行为理论与建模的相关研究
社会学中关于群体与群体行为的研究比较早,早在1852年英国社会学家CharlesMackay就用大量的事实说明了个体在群体中容易表现出极端的模仿和合群现象[3]。1895年法国社会学家Gustave Le Bon撰写了研究群体行为的专著《乌合之众》[4]。心理学家在群体以及群体行为研究方面的代表人物是Gorg·C·Homans, S. Moscovic,i美国心理学家S.Asch,拉采夫·特纳,康罗·洛伦兹[4][5][6][7][8]等等。经济领域研究最早提出群体行为(在经济学中被称为羊群行为)的概念的是Keynes(1936)[3]。
关于群体行为的比较有影响的理论主要有三种:一是感染论(Contagion Theory);二是趋同论(Convergence Theory);三是紧急规范论(Emergent-Norm Theory)。另外,社会比照理论(SocialComparisonTheory: SCT)、社会表征理论、群体压力理论等等也有一定的影响力[1]。
计算机科学中群体行为建模基本方法:一是自顶向下Top-Down方法,二是自底向上Bottom -Up方法。Top-Down方法代表性的有: Ferber, J.Gutknecht的Agent/Group/Role模型(简记为AGR)[9],这是这个领域最早的工作之一,该模型被用作在AUML中表示社会结构的基础。Alfebiite社
团在文献[10] [11]介绍了其用于设计开放主体社会的模型。Bottom-Up方法主要有三种:基于物理学的粒子系统、动力学系统的群体行为建模方法,基于人工生命的建模方法,基于认知模型的建模方法等等。
3 大规模群体行为模型的结构设计
3.1 大规模社会群体行为建模的困难与可能性
社会群体行为自身的复杂性特点是人们对其建模的一切困难的根源所在。复杂系统是不可还原的,可以作这样的假设:假设此刻对当前社会做一个拷贝,即保证所有初始条件与此刻的社会是完全一样的。随着时间的推移若干时间以后,两个社会还一样吗?肯定不一样!这就是复杂系统的特点。因此要对其进行建模得到相似或相近的行为状态其困难不言而喻。
但是,社会群体行为是确定性随机性的统一。由于是确定系统,短期行为是可以预测的;由于敏感依赖性,其长期行为同随机行为一样无法预测。确定性决定了对一个较短时间内的社会行为进行模拟是可能的。长期行为虽然同随机行为一样无法预测,但具有统计意义上的可预见性,即所谓的“历史总是相似的”。
3. 2 GW S中大规模群体行为模型设指导思想与技术路线
指导思想。GWS中大规模群体行为模型的设计以复杂自适应系统(Complex Adaptive System, CAS)理论为指导思想,采用人工生命的群体行为建模方法。采用Bottom-Up的设计思路,通过对底层的单个实体、实体与实体之间以及实体与环境的交互进行建模,建立个体与局部交换规则,产生群体行为,研究高层群体的自组织过程和行为的涌现性。系统实现的核心是个体自适应性与群体行为演化机制。
另外,鉴于群体行为短期行为可预测,而长期行为具有统计意义上的可见的特点,同时结合GWS的不同的研究需求,大规模群体行为,不寄希望于用一个模型,而设计成由多个模型组成的分层次的模型体系来实现。
技术路线。在深入研究复杂系统、复杂网络、多Agent理论、人工心理和情感演算的理论方法基础上,研究人工情感演算,多Agent建模与复杂网络模型;基于社会心理学的研究成果研究战争危机事件下民众心理与情感的基本特征与演变规律。在此基础上设计完成基于复杂网络的多Agent多层次的建模框架,构建民众Agent的心理及其演变过程的数学模型,建立系统的计算机仿真模型。以社会学比较认同的群体事件为样本进行仿真实验,并与社会学领域研究成果进行对照来修正模型。技术路线如图1。
3. 3 GW S中大规模群体行为模型结构设计
在相关领域专家的帮助下,把单个虚拟人的属性分成三个层面:物理属性层、心理属性层和社会属性层。另外,根据GWS的应用需要和研究的视点范围,把大规模群体分为三类:聚集群体、区域群体和抽象群体。这样,将GWS中大规模群体行为模型框架分三个层次来搭建。依次为小规模的典型场所场景层、中规模的城市层和大规模的社会抽象层。模型结构如图2所示。
大规模的社会抽象层主要描述从社会层面描述一致性体意见的形成与演化过程,例如:谣言、舆论和民意等;中规模的城市层主要描述在某一特定地区群体行为表现形成 与演化过程,它是大规模抽象层的一个具有代表性的子集;小规模典型场景层主要描述在一个特定地区某一特定场所的人群的具体行为表现,它是中规模城市层的一个子集。但 是典型场景层中群体行为也会反过来影响中规模城市中人群的行为,进而影响大规模抽象层的群体行为,它们之间是一个具有互动关系的闭合回路。三个层次之间的关系如图3 所示。
4 各子模型的功能
4.1 大规模的社会抽象层
大规模社会抽象层通过多个统计模型来表示,包括民意图3 模型层次关系图演化模型、经济演化模型、舆论传播模型和政治演化模型等。
民意演化模型。所谓民意,又称民心、公意,是指社会上群体成员对与其相关的公共事物或现象所持有的大体相近的意见情感和行为倾向的总称。民意演化模型的功能是描述在环境、事件的刺激下,在个体自身进化以及个体间的相互作用过程中系统涌现出来的宏观行为即大规模民众的政治倾向性走势。政治倾向性民意走势进化理论是民意演化模型的核心思想[15]。
经济演化模型。危机条件下的经济系统演化问题更多的是与经济决策实体群包括消费者群体、投资者群体、经营者群体等等的心理因素有关。经济演化模型的功能是描述社会群体成员在经济信心受到突发危机事件的刺激而产生变化的情况下,心理因素发生改变,逐步影响经济演化模型中的各个经济实体的经济决策,进而推动经济演化模型向前演化的过程[16]。
舆论传播模型。大规模群体行为演化和发展通常伴随着舆论传播的过程。舆论传播模型在于研究舆论在社会中的传播以及传播的性质、规律等,研究如何控制、引导舆论,进而控制大规模群体行为。舆论的形成,至少是大众媒体传播与人际传播共同作用的结果,并且二者之间可以互相影响。因此,舆论传播演化模型建模的基本思路[17]是利用小世界模型[18]构建人际关系网络拓扑,并在其中引入个体心理因素和外界媒体影响因子。
4.2 中规模的城市层
中规模的城市层分两个行为阶段,日常行为阶段和危机行为阶段。日常行为阶段,主要描述城市中人群的常规行为规则,基于人口统计方法建立单个市民的常规行为模型。危机行为阶段,主要描述人群行为的演化过程和描述人群行为的群聚特征。
日常态下的常规行为建模阶段。麻省理工媒体实验室和剑桥大学计算机实验室的联合研究成果认为人的日常行为是由一些特征行为多次重复组合而成,通过研究这些特征行为,可以在一定程度上精确预测下一步的行为[19][20][21]。这为采用关键行为预测法构建日常行为模型提供了理论支撑。通过对城市居民正常生活状态空间的提炼,建立一些典型的场所,如街道、广场、社区、工厂、商场、医院、银行、股市等,然后根据特定城市居民的职业、年龄等统计数据,描述城市居民从出发点(家)到目的地(公司)的上班行为、下班后去市场(商场)购物的行为、或者去银行存取款等等简单的典型的日常态行为,如图4。
危机状态下的群体行为建模阶段。这一阶段主要是描述出现危机事件后,大规模人群如何汇聚到特定的地点去做 特殊的事。从而研究大量个体面对危机事件通过信息交互形成某种共同行为倾向然后逐步的转化为群体的共同行为的这一演化过程。
4.3 小规模的典型场景层
小规模的典型场景层在于研究特定场所中的群体行为,比如:广场人群的集会行为、街道上游行队伍的群游行行为、商场里人群抢购紧缺货物的抢购行为、银行发生挤兑时人群排队取款的行为、股市崩盘时交易所里股民抢着抛售股票的行为等等,典型场景层中的个体按1: 1的粒度表现。
根据GWS应用的实际需求,典型场景层目前只设计商场、加油站、银行、交易所、有政治意义的广场、经常发生游行的街道等十几个典型静态场景模型。这些典型静态场所被设计成三维智能环境,通过抽取危机条件下群体的失范行为规则和活动实体(如各种车辆)的失范行为规则,建立基于智能环境的个体决策机制模型。图5为游行的场景图。
三层之中城市层是关键。城市层中各个城市互连后形成特定的社会群体,群体中的每一个实体的数据就是社会抽象层的数据源。而危机事件激发下,城市层中大规模人群去到特定地点后,则该地点表现为典型场景,交予典型场景层表现。
5 结论
战争虚拟空间GWS是描述全球背景下的战争系统演化和表现的虚拟空间,是各个战争域的综合集成,大规模群体行为建模是其中重要组成部分,是使得战争模拟能够把视野扩展到传统研究之外的社会领域的支撑点。分大规模社会抽象层、中规模城市层和小规模典型场景层三个层次和日常态以及危机态两个状态设计了GWS中的大规模群体行为模型结构。目前,围绕这个框架,已经实现了部分模型,如大规模抽象层的经济演化模型、舆论传播模型以及典型场景层街道游行场景等,从已经取得的实现结果看,这种体系结构及设计是确实可行的。下一步将继续实现更多的模型,重点突破中规模城市层模型的建模技术。
