Nuage de publications relatives à la science des systèmes complexes à base d'agents (ACS). Les nœuds du graphe représentent les publications des communautés de modélisation basées sur les agents (ABM ; en bleu) et sur les individus (IBM ; en rouge). Les nœuds verts représentent les publications appartenant aux deux communautés Crédit :Université de Kyoto / Chris Vincenot
Dans un nouveau rapport du Actes de la Royal Society B , Christian E Vincenot du Département d'informatique sociale de l'Université de Kyoto étudie comment des concepts apparemment distincts dans les domaines scientifiques fusionnent pour devenir des approches universelles.
Parfois, il ne s'agit que de quelques mots et de documents clés.
La collaboration en matière de recherche peut représenter un sommet du progrès scientifique. La fusion des concepts conduit à des questions et des méthodes jusque-là inexplorées, stimuler l'innovation. Mais les frontières disciplinaires limitent un tel développement, entraver la compréhension du vocabulaire ou des concepts clés. Vincenot a choisi de comparer deux concepts de modélisation :ABM — modélisation basée sur les agents — et IBM — modélisation basée sur les individus. ABM est fréquemment utilisé en informatique, tandis qu'IBM est principalement utilisé en écologie.
Comme il s'avère, les deux sont basés sur le même principe, et sont utilisés pour étudier des systèmes complexes en modélisant un seul individu, puis en adaptant ce comportement à une population plus large. « Il y a quelques années, je présentais mes recherches lors d'une conférence interdisciplinaire impliquant des écologistes et des informaticiens, " témoigne Vincenot. " J'ai commencé à utiliser ABM et IBM de manière interchangeable, qui a commencé à semer la confusion. Les gens qui ne connaissaient pas la similitude ont été surpris quand je leur ai dit que les principes de modélisation étaient les mêmes."
