面向跨领域与跨尺度政策支持的参与式多建模：整体多模型设计的系统化流程
统计方法学
2024-02-12 v1 计算工程、金融与科学
计算机与社会
多智能体系统
摘要
针对大流行病等复杂挑战的政策制定需要考虑跨多个领域和尺度的复杂影响。计算模型可以为政策制定提供支持，但单一模型通常不足以应对此类多领域和多尺度的挑战。由若干在不同尺度上相互作用或依赖于不同建模范式的计算模型组成的多模型提供了一种潜在的解决方案。此类多模型可以由现有计算模型组装而成（即集成建模），也可以在计算实现之前从概念上作为一个整体进行设计（即整体建模）。整体建模对于新型政策问题尤为宝贵，例如在大流行病早期阶段面临的问题，此时相关模型可能不可用或缺乏标准文档。然而，通过整体方法设计此类多模型是一项复杂的任务，需要建模人员与来自不同领域的专家进行协作。在这种协作中，建模人员必须准确定义需要专家提供的领域知识，并建立将此类知识转化为多模型的系统化流程。然而，对于同时具备多尺度和多范式的多模型，目前尚缺乏这些要求和系统化流程。我们通过引入一种基于文献中明确定义的领域知识要求、采用整体方法开发多模型的流程来解决这一挑战。我们以 COVID-19 大流行期间荷兰的停课政策为例说明了该流程，揭示了其在短期和长期内以及医疗保健和教育领域的潜在影响。本文提出的要求和流程推进了整体多建模在多尺度和多领域背景下对政策支持的应用。
引用
@article{arxiv.2402.06228,
title = {Towards participatory multi-modeling for policy support across domains and scales: a systematic procedure for integral multi-model design},
author = {Vittorio Nespeca and Rick Quax and Marcel G. M. Olde Rikkert and Hubert P. L. M. Korzilius and Vincent A. W. J. Marchau and Sophie Hadijsotiriou and Tom Oreel and Jannie Coenen and Heiman Wertheim and Alexey Voinov and Etiënne A. J. A. Rouwette and Vítor V. Vasconcelos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.06228},
year = {2024}
}