Objetivos da Unidade Curricular

Estabelecer contacto com ferramentas e metodologias orientadas para a simulação de sistemas com múltiplos agentes, heterogéneos e autónomos; instalar bancadas e desenvolver projectos de simulação social; colocar problemas e reunir os meios para os atacar; adquirir práticas de experimentação científica orientada pela exploração; contactar com a realidade das ciências sociais e estabelecer paralelos com a inteligência artificial.

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Pré-requisitos

Sem pré-requisitos

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Conteúdos

Colocação dos agentes no seu contexto, permitindo uma abordagem mais realista da complexidade associada à dinâmica das interacções. O computador como ferramenta e a simulação exploratória como metodologia que permitem ao cientista social testar modelos, ensaiar experiências, colocar hipóteses, descobrir novas conjecturas.

Sistemas Multiagente: decisão e racionalidade; autonomia; especificação de agentes e sociedades; desenvolvimento de programas e experimentação.

Noções de Ciências Sociais: objecto e metodologias; técnicas de análise de dados e resultados experimentais; simulação e empirismo; simulação computacional.

Metodologias de trabalho experimental: a simulação exploratória como outra forma de fazer ciência; problemas metodológicos na análise de resultados; metáforas e conjecturas como objectos científicos.

Desenvolvimento de experiências: desenvolvimento de programas e utilização de bancadas de simulação; análise crítica dos resultados; confrontação com resultados empíricos.

 

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Descrição detalhada dos conteúdos programáticos

Componente Teórica

Nesta disciplina pretende-se que os alunos tenham contacto com ferramentas e metodologias orientadas para a simulação de sistemas com múltiplos agentes, heterogéneos e autónomos; instalem bancadas e desenvolvam projectos de simulação social; coloquem problemas e reunam os meios para os atacar; adquiram práticas de experimentação científica orientada pela exploração; contactem com a realidade das ciências sociais e estabeleçam paralelos com a IA em termos de objecto de estudo.

Calendário

-- Apresentação, alguns conselhos aos alunos.

-- Simulação e as ciências sociais.

-- Sistemas multiagente: decisão e racionalidade; autonomia; especificação de agentes e sociedades; desenvolvimento de programas e experimentação.

-- Heterogeneidade em sistemas multiagentes; a arquitectura BVG para agentes com motivações próprias; autonomia, aprendizagem, evolução, adaptação.

-- Noções de ciências sociais: objecto e metodologias; técnicas de análise de dados e resultados experimentais.

-- Simulação como metodologia; metodologias de trabalho experimental: a simulação exploratória como outra forma de fazer ciência; problemas metodológicos na análise de resultados; metáforas e conjecturas como objectos científicos.

-- Estudo de caso: Glance and Huberman.

-- Simulações de impostos.

-- Palestra convidada: a Economia e a Simulação Social.

-- Palestra convidada: a Complexidade e a Simulação Social. Revisão de artigos científicos em simulação social.

-- Permeabilidade entre contextos em múltiplas redes sociais.

-- Apresentação e discussão dos projectos para avaliação.

 

Componente Teórica-Prática

Desenvolvimento de pequenas experiências: desenvolvimento de programas e utilização de bancadas de simulação; análise crítica dos resultados; confrontação com resultados empíricos

 

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Bibliografia

Recomendada

-- Nigel Gilbert and Klaus G. Troitzsch, second edition (2005). Simulation for the Social Scientist. Open University Press, UK.

-- Vanessa Stevens Colella, Eric Klopfer and Mitchell Resnick (2002). Adventures in Modeling. Teachers College Press, New York, USA.

-- Nigel Gilbert and Jim Doran (eds.), Simulating Societies: the computer simulation of social phenomena, Proceedings of SimSoc 1992, UCL Press, London 1994

-- Nigel Gilbert and Rosaria Conte (eds.), Artificial Societies: the computer simulation of social life, UCL Press, London, 1995

-- Rosaria Conte and Cristiano Castelfranchi, Cognitive and social action, UCL Press Limited, 1995

-- Springer Series on MABS (since 1998)

 

Outros elementos de estudo

-- NetLogo 5.0.3: http://ccl.northwestern.edu/netlogo/

-- RePast v3: http://repast.sourceforge.net/

-- Mason v11: http://cs.gmu.edu/~eclab/projects/mason/

 

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Métodos de Ensino

As aulas são inicialmente tutoriais e introduzem a matéria numa abordagem sucessivamente mais focada nas matérias. Pouco a pouco, a interacção dos alunos na aula é mais relevante, e algumas aulas são centradas no desenvolvimento dos materiais a entregar para avaliação. OS ensaios individuais dos alunos têm temas previamente aprovados pelos docentes e ao serem apresentados nas aulas servem para introduzir possíveis temas de projecto. 

 

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Métodos de Avaliação

Avaliação contínua (2 valores, nota mínima 0.1)

Ensaio escrito (4 valores, nota mínima 0.1)

Projecto de média dimensão (6 valores, nota mínima 3)

Outro projecto ou prova escrita final (8 valores, nota mínima 4)

(prova oral)

 

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Língua de ensino

Português ou Inglês