Aperçu du cadre cognitif | Télécharger le diagramme scientifique

… et les interactions des dirigeants et de leurs circonscriptions, ainsi que les conditions politiques, économiques et environnementales dans lesquelles ils vivent. Pour simuler les comportements des gens, nous avons utilisé un cadre de modélisation cognitive intégré dans un modèle de dynamique du système. Le cadre cognitif intègre des théories bien établies du comportement humain ainsi que des données sur la culture, la société et les individus. Notre objectif pour ce modèle était de comprendre les actions et les contre-actions potentielles que les personnes au sein d’une société pourraient prendre en réaction à des influences internes et externes (c.-à-d. sociales, politiques, environnementales, militaires). Les utilisations potentielles du modèle incluent des questions de simulation concernant des situations hypothétiques, une meilleure compréhension des interactions d’ordre supérieur dans un système politique, une analyse des risques et une gestion des risques. Nous présentons ici les résultats du modèle sous un scénario de base ainsi que trois types d’influences. La première est une situation où un gouvernement externe apporte son soutien à l’opposition du gouvernement actuel. Dans le deuxième scénario, un gouvernement externe distribue des informations aux électeurs pour essayer d’encourager le soutien aux dirigeants opposés au gouvernement actuel. Enfin, nous présentons les résultats d’une simulation dans laquelle un gouvernement externe lance une démonstration de force contre la société simulée. Notre hypothèse est que le comportement humain peut être modélisé. Plus précisément, nous affirmons que les comportements humains essentiels peuvent être modélisés par calcul sur la base de théories psychologiques, sociales (psychosociales), politiques et économiques bien vérifiées. Ces modèles peuvent saisir les différences culturelles et l’unicité individuelle. Les modèles capturent les connaissances collectives des experts du domaine et intègrent toutes les informations disponibles concernant les individus et leur environnement. La qualité riche en rétroaction des systèmes Cognitifs, Sociaux, Politiques et économiques (CSPE) fait de ces systèmes un cas idéal pour la modélisation de la dynamique des systèmes en combinaison avec des techniques de modélisation psychosociale. L’élément psychosocial du cadre, qui est conforme aux principes de la dynamique du système, simule les processus cognitifs clés sous-jacents à la façon dont les gens prennent des décisions et expriment des comportements. Ces comportements affectent d’autres décideurs, créant des boucles de rétroaction complexes au sein et entre les individus et les groupes. Les pratiques de gestion de la confiance peuvent ensuite être intégrées tout au long du processus d’élaboration du modèle pour s’assurer que le modèle est aussi utile que possible pour comprendre la dynamique potentielle de la CSPE au sein d’une société. Le cadre est destiné à modéliser les caractéristiques fondamentales décrites dans les modèles de CSPE établis d’attitude, de motivation et de formation et de changement d’intention, d’apprentissage social, de choix qualitatif et de comportements volitifs (à la fois rationnels et irrationnels de notre point de vue). L’objectif du cadre est de représenter les processus décrits et prédits dans les modèles de CSPE établis, aussi rigoureusement scientifiquement que possible, en tant que méta-modèle de prise de décision théoriquement cohérent et plausible. Il est affirmé ici que les processus CSPE émergents qui sont cohérents avec de multiples modèles théoriques et qui peuvent potentiellement se chevaucher peuvent servir à renforcer les fondements théoriques de ces modèles, ainsi qu’aider théoriquement à renforcer et à valider le cadre global. Les modèles CSPE qui sont exprimés dans le cadre de la BIA sont considérés comme très robustes, expliquant un pourcentage relativement élevé de la variance associée aux comportements humains spécifiques représentés dans ce système. Les modèles CSPE ont également été spécifiquement cités par la communauté de la défense et du renseignement comme utiles à leurs domaines respectifs (Larson et al., 2009). Le cadre décrit est conçu pour décrire de manière exhaustive les processus importants du comportement humain et englober un nombre quelconque de décisions alternatives prises par un nombre quelconque d’entités différentes, qui peuvent inclure à la fois des individus et des groupes de personnes. En intégrant ce cadre dans un modèle de dynamique de système, nous pouvons également inclure des relations entre les entités et les structures de rétroaction que celles-ci créent. Le cadre cognitif est basé sur un ensemble unique d’éléments issus de théories psychosociales compatibles avec la théorie économique, les données expérimentales et les données historiques sur le comportement humain. Les théories sont cohérentes les unes avec les autres et se traduisent facilement en équations mathématiques. Toutes les théories incluses dans le cadre peuvent également être instanciées, testées et vérifiées à l’aide de données accessibles. Les théories incorporées dans le cadre cognitif comprennent la théorie du comportement planifié (Ajzen 1985), la valeur de l’espérance (Fishbein 1963), la probabilité d’élaboration (Petty et Cacioppo 1986), la dissonance cognitive (Festinger 1957), la rationalité bornée (Simon 1957), le choix qualitatif (McFadden 1984), l’information imparfaite (Stiglitz 1985), l’asymétrie du risque (Tversky et Kahneman 1974) et la co-intégration des stocks et des flux ( Engle et Granger 1987). Un aperçu du cadre cognitif est illustré à la figure 1. Comme le montre précisément Lewin (1951), le comportement du modèle est fonction de ses caractéristiques cognitives individuelles décrites ci-dessous, ainsi que de facteurs de dynamique de l’environnement et du groupe. Dans le cadre complet, il est affirmé que les individus et l’environnement émettent des signaux qui se propagent vers l’extérieur. Ces signaux peuvent être reçus comme des stimuli et, le cas échéant, être perçus comme des signaux pouvant stimuler une croyance particulière. Cependant, en raison des différences dans la structure cognitive des croyances individuelles, les mêmes stimuli peuvent être interprétés différemment, stimulant différentes croyances. Ces croyances peuvent stimuler des attitudes préexistantes, et les croyances s’associent aux normes et aux perceptions du contrôle comportemental. Il peut également stimuler les niveaux d’affect (positif et / ou négatif) associés à la croyance. Cela peut stimuler une motivation à effectuer un certain type de comportement. Si la motivation est suffisamment élevée, elle peut stimuler une intention ou un ensemble d’intentions pour effectuer un comportement spécifique. L’intention spécifique d’exécuter un comportement est généralement fonction de ce qui est exploitable. Ainsi, lors de l’évaluation de l’environnement, les intentions qui ne sont pas réalisables perdront de la force tandis que les intentions qui sont réalisables gagneront en force. De plus, la vaillance associée à l’affect (positif faible à élevé, négatif faible à élevé) va médier la sélection d’un comportement. Le comportement réel réalisé est fonction de l’intention, de l’affect associé et des stimuli externes indiquant que le comportement est effectivement exploitable. D’autres facteurs qui affectent la probabilité qu’un comportement soit réalisé sont la fréquence à laquelle ce comportement a déjà été appliqué. Autrement dit, les comportements précédents sont un bon prédicteur des comportements futurs. Ce processus cognitif est illustré dans le modèle, illustré à la figure 1. Le résultat final de ce processus cognitif est les actions de l’entité, qui peuvent continuer à affecter le système politique. Pour modéliser la conséquence des influences, il est nécessaire non seulement de modéliser les comportements initiaux des individus affectés, mais également de déterminer comment les interactions avec d’autres individus et le monde physique, au fil du temps, peuvent modifier le résultat. Les changements au fil du temps sont appelés dynamiques. Les processus de rétroaction entre les individus et le monde physique se déroulent de manière dynamique et font que le résultat d’une intervention, par exemple, commence dans la direction souhaitée, mais à long terme, conduisent à des contre-réponses qui génèrent de nouvelles préoccupations sans améliorer le problème initial. Le délai entre les comportements et les impacts peut provoquer une dynamique secondaire qui rend extrêmement difficile de savoir si les hauts et les bas des réponses comportementales et des contre-réponses mèneront finalement au résultat souhaité. La modélisation informatique des interventions de sécurité nationale doit tenir compte de l’évolution dynamique du système socioéconomique et géopolitique intégré. De tels systèmes sont plus facilement modélisés à l’aide d’équations différentielles. Les équations différentielles simulent non seulement la dynamique, mais elles décrivent également de manière causale pourquoi la dynamique se produit. La méthodologie de dynamique des systèmes (SD) développée au MIT est couramment utilisée pour modéliser des systèmes sociaux dont les interactions sont exprimables avec des équations différentielles (Sterman, 1994, 2000). Le processus de développement d’un modèle psychologique à l’aide de la méthodologie de la dynamique du système commence par une description des théories psychologiques que le modèle doit simuler. Ces théories doivent englober toutes les considérations saillantes nécessaires pour créer un modèle de système complet décrivant les problèmes d’intérêt. Notez qu’il n’y a pas de tentative de modéliser l’ensemble du système, mais seulement les aspects du système pertinents pour les problèmes à traiter / analyser. L’étape suivante consiste à développer un diagramme de boucle causale. Relie causalement toutes les interactions incarnées dans les théories. Le diagramme de boucle occasionnelle est ensuite mappé à un diagramme de stock et de flux qui détaille explicitement le flux d’informations et les grandeurs physiques à travers le système. Une caractéristique clé est la désignation des stocks qui représentent l’accumulation d’informations, d’expérience, de quantités monétaires ou physiques. Ces stocks sont appelés “variables d’état” et ils caractérisent en grande partie la nature du système et ses réponses. La différence de valeur des stocks au fil des incréments de temps est la partie “différentielle” de l’approche par équations différentielles de la modélisation informatique. L’expression mathématique exacte de la théorie est ancrée dans l’accumulation de flux dans et hors des stocks. L’expression mathématique des flux provient d’une interprétation causale de la théorie dans le langage des mathématiques. Les équations clés seront décrites plus loin dans le présent rapport. Seules les théories qui ont une signification mesurable, supportable, du moins en principe, par des données historiques ou expérimentales, sont incluses dans le modèle. Les données déterminent les paramètres qui contrôlent la progression des valeurs simulées dans le temps. Des techniques statistiques rigoureuses déterminent ce qui convient…