Modelling human social behaviour in conflict environments using complex adaptive systems

Abstract

Experiences from the military operations in Afghanistan and Iraq have demonstrated the importance of understanding human behaviour. In an effect-based approach to operations so called ‘behavioural targets’ are emphasised, which implies the ability to impact human behaviour in a favourable manner. For instance a desired ‘behavioural target’ is to win the ’hearts and minds’ of the population in order to ensure support and compliance with the peace process. Despite the focus on human behaviour, there is a lack of adequate models to support decision making with regard to human social behaviour. The aim of this study is to review and explore models of complex adaptive systems (CAS) and to assess their applicability to support analysis of human social behaviour in conflict environments. CAS is a special category of complex systems that involves modelling of living beings that are capable to adapt to their environment. In models of CAS, dependencies and interactions among the individuals of the system are the main drivers of system behaviour. A wide variety of CAS models are developed to simulate human behaviour in social situations. In this study we focus on models simulating how people belonging to a social network may adapt to certain behaviour caused by social influence from other people in the network. This knowledge is further used to develop an agent-based simulation model for opinion formation in social networks. Results of the simulation experiments seem to agree well with typical behaviour of complex systems. Emergent, collective behaviour such as group formation and sensitivity to changes in input parameters are observed. The most influential parameters are related to the susceptibility of individuals to change behaviour due to social influence, and to the effect of an external influence field. This field may represent the impact of mass media or propaganda. The network model applied includes individuals with many connections (hubs). These have a central role in controlling the information flow, and thus, for the opinion formation in the network. Agent-based models of CAS are complementary to other simulation models applied within operational research. They can be used to provide insight into the behaviour of human social systems and how these systems are influenced by different actions. Modelling of CAS is a relatively immature field of science which has become more popular in recent years, particularly within the defence research community. There are, however, several challenges related to model validation, and data collection and modelling that have to be sorted out to increase the confidence in these models. Thus, further research is required to make CAS models useful as decision support tools on real-world problems.

Erfaringer fra de militære operasjonene i Afghanistan og Irak har vist viktigheten av å forstå menneskelig atferd. I en effektbasert tilnærming til operasjoner vektlegges evnen til å kunne påvirke menneskelig atferd i en fordelaktig retning i forhold til definerte effekter og mål. Et eksempel kan være å vinne tillit i befolkningen for å sikre støtte til en fredsprosess. Det modellgrunnlaget som finnes for å støtte beslutningstaking relatert til menneskelig sosial atferd er svært mangelfullt. Formålet med denne studien er å bygge opp kunnskap om modellering av komplekse adaptive systemer (eng: complex adaptive systems – CAS) for å kunne vurdere egnetheten av denne type modeller mht. å støtte analyse av komplekse sosiale systemer i konfliktområder. CAS er en egen kategori av komplekse systemer som involverer modellering av levende vesener. I modeller av CAS er det interaksjon og avhengigheter mellom individene i systemet som i stor grad er styrende for systemets oppførsel. Det er utviklet mange ulike typer CAS-modeller for å simulere menneskelig atferd i forskjellige sosiale kontekster. I denne studien har vi valgt å se på modeller for hvordan mennesker tilhørende bestemte sosiale nettverk kan velge å tilpasse sin atferd på bakgrunn av sosial påvirkning fra andre mennesker i nettverket. Denne kunnskapen benyttes i utviklingen av en agentbasert simuleringsmodell for simulering av meningsdannelse i sosiale nettverk. Resultatene av de gjennomførte simuleringseksperimentene viser god overensstemmelse med typisk oppførsel observert i komplekse systemer. Spesielt gjelder dette oppdukkende, kollektiv oppførsel som f.eks. gruppedannelse, og sensitiviteten for forandringer i input. De viktigste parameterne i modellen er knyttet til individenes motstand mot å forandre oppførsel/mening og til effekten av ekstern påvirkning som kan ha sitt opphav i eksempelvis massemedia eller propaganda. Nettverksmodellen som benyttes inneholder individer med mange relasjoner. Disse individene spiller en sentral rolle med hensyn til kontroll av informasjonsflyten og vil således også kunne ha stor påvirkning på meningsdannelsen i nettverket. Agentbaserte simuleringsmodeller av CAS er komplementære til andre simuleringsmodeller som benyttes innen operasjonsanalyse. De kan anvendes til å gi bedre innsikt i menneskelige sosiale systemer og hvordan disse systemene påvirkes av ulike virkemidler og handlemåter. Modellering av CAS er et relativt umodent forskningsområde som i de senere år er viet større interesse, spesielt innenfor militær forskning. Men, det er flere utfordringer, blant annet knyttet til validering og til innsamling og bearbeidelse av inputdata, som må håndteres for å øke tiltroen til disse modellene. Det er derfor behov for videre forskningsinnsats for å gjøre disse modellene anvendbare som beslutningsstøtteverktøy for reelle problemstillinger.