社会技术的弹性建模模拟

文摘

提出了一种概念模型来模拟社会技术系统危机的反应。模型利用“社会技术能力”的概念作为理论框架,强调社会技术系统的混合性质。围绕可变换性的概念,这一概念认为社会技术的弹性本构的三个基本属性,即信息关系,sociomaterial结构,和先行实践。我们的模型旨在捕捉社会技术系统中的复杂的交互在复苏过程中,通过融合这些核心属性操作单元嵌入到一个多级有向无环图,信息网络和恢复策略。此外,该模型特别强调信息配置在一个破坏的作用。我们介绍两种复苏策略模拟,即随机复苏和明智的复苏。前者代表准备应对危机,而后者包含报告过程支持最优决策的指挥中心。仿真结果表明,系统的灵活性,允许结构重构的重要性在组织水平。我们建议的模型补充社会技术的理论原理弹性而奠定实践基础弹性增强社会技术建模的实际设置。

1。介绍

从生态学家温和提出弹性的概念(1),弹性的概念作为一个系统的稳定性有分枝的各个领域。作为世界上看到更多的动荡和混乱造成的生态和人造灾害,研究弹性等各领域的兴起,等等,社会制度2,供应链3),企业管理(4[],灾难管理5),和海岸工程(6]。一般来说,弹性被定义为系统的生存能力和维持其功能通过吸收或恢复从内部或外部的变化7- - - - - -10]。通常有别于传统安全的概念,旨在识别和消除负面行为系统中导致事故。相比之下,弹性概念认识的共存系统内的正面和负面的行为,重点是提高积极成果的概率,同时减少负面结果的概率(11]。

最近,弹性的概念很早就进入了社会技术系统的研究(12]分析弹性能力重要的城市基础设施,如电网、供水网络和电信/网络基础设施(13,14]。它是由一个意识到这些重要的城市基础设施基本上是社会技术系统;他们是由技术组件,而由人类组织。从概念上讲,社会技术框架有助于揭示细节人力代理和技术设备之间的交互。在这一领域的研究,重点放在技术方面(5,15,16),以及个人和组织实体(17,18]。在先进的城市环境中,社会技术系统的设计和建造复杂的自适应系统,由多个代理围绕一个特定的层次结构,包含反馈循环,体现涌现性(19- - - - - -22]。由于社会技术系统的复杂性,充分了解这些系统的行为不能通过一个线性公式,因为每个组件以非线性的方式相互联系。在这样的多元互动,社会技术系统的行为是受形状的动态运动系统的涌现性。

Hettinger et al。之后,我们认为计算建模与仿真是一种有效的方法来研究社会技术行为(23]。此外,考虑到高动力性的性质的社会技术系统,基于代理模型仿真的目的是一个合适的方法,因为它的灵活性将复杂的代理交互。这种方法的优点是,它可以支持结构变化时的决策过程发生在一个社会技术系统(24]。今天,使用基于代理的方法在很大程度上是常见的在空中交通控制等各领域(25- - - - - -27)、医疗(28,29日),能源系统(30.,31日),和复杂的组织32]。然而,基于主体建模的应用在社会技术系统的弹性分析仍相对有限。这可能是由于社会和技术的可用性数据进行模型验证,以及缺乏一个坚实的理论框架。而社会技术建模和弹性的研究,如电网网络(在韩国33),Twitter的交互和流行过程(34),以及供应链有限公司₂政策(35)技术和组织验证的数据,仍有差距将社会技术系统作为一个混合的实体的概念。

到目前为止,社会技术建模工作继续增长。我们注意到大量的现有模型的不足,社会技术系统的混合性质并不强烈反映。这些模型是几乎完全缺乏社交元素或在最好的情况下考虑边际社会变量(36- - - - - -39]。这种差距,我们希望填写摘要通过提供一种新方法在发展中社会技术模型,同时,使用这个模型来创建一个社会技术系统的计算模拟。由于现有框架之间的弹性依然支离破碎那些强调工程特性和关注社会和组织条件,我们发展我们的模型通过强调社会技术系统的混合性质他们由人的社会结构和技术(12]。因此,社会技术采用弹性的概念在我们的模型中。该模型还包含弹性作为补充属性的范式强调的风险管理策略减少损失或增加回收率(40]。系统的量化的适应能力采用的使用关键的功能,一个概念,体现在操作弹性41]。这一概念将在后面详细讨论。下一节将介绍的理论框架中,我们采用了在我们的模型中。

2。概念化社会技术的弹性

社会技术系统的研究丰富和概念化的弹性就足够了。然而,研究结合两人不少。其中一个是由阿米尔和康德提出了社会技术的弹性的概念(12]。认识到社会技术系统的混合性质,社会技术的弹性特征是作为一个固有的能力建立在可变换性。与沃克等人在定义弹性、适应性、可变换性的上下文中socioecological系统(42),可变换性是社会技术能力的核心。阿米尔和康德保持可变换性的区别在socioecological社会技术系统的一个系统。这种区别是时间和空间的差异的结果感兴趣的系统的规模。虽然沃克等人关注socioecological系统中心社会和自然环境,社会技术系统是人工系统在人类和机器交互以结构化配置等交通系统,供水系统、电信系统、能源系统。因此,社会技术的弹性围绕一个理念,社会技术系统的“积木”故意混合动力车(43- - - - - -45),这意味着他们都是技术以及社会在同一时间;都是纠缠的实体在人类和技术是社会结构。

鉴于其独特的社会技术韧性特征,我们的模型采用这个概念和社会技术系统的弹性框架作为一个综合应对内部故障或外部冲击的能力。这种能力在于系统敏捷性将其配置从一种形式到另一个地方。转换的过程是非常重要的,因为它促进修复和适应后危机和混乱。后转换涉及技术、组织,甚至机构重组后中断后变化的环境。因此,它可变换性,改变的能力,构成社会技术能力(12]。这个概念的一个独特的特征出现在强调社会技术网络的关键属性,而不是强调协议和弹性增强主流中弹性分析的过程(46- - - - - -48]。进一步观察内部可变换性的方式是建立在一个社会技术系统,有三个可变换性的关键属性,即信息关系,sociomaterial结构,和先行实践。我们发现这些属性的组合更适合我们的目的发展我们的社会技术建模的韧性。掌握这些属性的含义,以及它如何可以转化为计算模型,阐述他们每个人都是很有意义的。

2.1。信息关系

信息代表信息的生产和分配的关系非常危机应对的关键。这些方面可以作为一个强调“处理信息流动的系统如何支持继续操作。“信息有助于确定有效和高效协调如何回应危机49- - - - - -52),任何社会技术系统不能有弱信息的关系。在社会技术的弹性的概念,信息参考机器之间的信息通路的关系,个体经营者和管理者,子系统,和/或组织。信息之间的联系各种类型的元素包含一个特定含义或上下文,它定义了如何接受。机之间的信息交换和人类可能涉及到工程中,需要技术知识(例如:温度级别监控在化工厂或电力负荷监控电网的工程师),而人类之间的信息共享服务管理相互依赖关系或协调的目的(53,54]。在我们的社会技术模型,我们把信息关系报告线作战单元指挥中心或当地协调员告知中断的影响。将使指挥中心的信息来决定并执行最优系统恢复。

2.2。Sociomaterial结构

材料的本构纠缠和人类社会技术系统的组织创造了阿米尔和康德称为sociomaterial结构。“结构”,因为他们是由每个实体如何相互联系相互混合配置。实体在社会技术系统属于社会领域,如个人、团体和组织,同时属于材料领域,因此混合动力。Orlikowski等人的一个有趣的例子是一个研究使用黑莓手机的一家名为普利茅斯的投资。通信使用黑莓的推送电子邮件”功能改变了组织的沟通准则通过改变人们的预期的可用性,加强互动,重新定义工作时间边界(55,56]。sociomaterial实践这个例子显示了一个黑莓手机,一个技术单位,是由人类设计和配置,进而改变组织的沟通文化。

另一个方面,随着杂种性是解释的灵活性57]。在前面的示例中,当黑莓故意旨在缓解电子邮件沟通,在工作场所的压力可能促使人们故意用它超越传统通信规范。社会技术系统而言,这方面决定了灵活的实体结构或中断期间进行重新配置社会技术系统。因此,为了提高社会技术系统的应变能力,重要的是将杂种性和解释的灵活性的特点,当正确优化功能和最小化的故障概率的技术维度。在我们的模型中,sociomaterial结构体现在代理运营单位和表示为与一个特定的网络拓扑。

2.3。先行实践

最后社会技术能力方面的先行实践,定义为一组恢复协议设计组织迅速从危机中反弹或中断正常运营状态。除了这个定义,先行行为的范围包括常规活动旨在预测未来发生的事件的可能性(58,59]。因为先行实践是高度依赖的系统函数作为灾害预防和管理,我们设计的概念模型只包含预期的实践在中断恢复策略。这样,经济复苏的协议反映的战略指挥中心在确定节点的顺序修理。

在本文中,我们提出了一个计算模型来模拟社会技术的弹性,考虑上述三个核心属性。这些属性转化为模型作为多级有向无环图(DAG)的社会技术单位,汇报体系,和恢复协议。此外,仿真的目的是显示的性能和韧性各种信息流策略对于一个给定的干扰场景和物理网络配置。通过整合信息流模型中,我们的目标是扩大社会技术的复杂性的理解弹性从而帮助研究者和实践者计划、设计、构建和开发的组织和技术方面基础设施系统。

3所示。社会技术的弹性建模

社会技术上面讨论弹性的概念后,我们的社会技术的弹性模型是由一个图 ,在哪里是一组由一组连接的节点的链接 。图有水平的节点。每个节点代表一个基本结构的一个典型的控制回路莱韦森的自动控制器由人类监督控制器(60]。对于我们的目的,我们简化了控制回路为我们称为“经营单位”,作为社会技术系统在我们的模型的构建块。图1我们的模型显示运营单位由操作人员和机器。每个单元提供一定数量的需求在其服务区域,产生输出的系统。单位的操作可能取决于其他单位的服务。在这种情况下,一个方向从“dependee”节点创建链接到“依赖”节点。只能从上游单位创建链接(上层)下游单位(低级别)。创建一个同级单位之间的联系或从一个较低的水平是不允许的。中断一个单位时,所有的下游单位连接中断单元将被禁用。因此,单位中断,残疾,或者两者都不能产生其他单位和服务输出。为简单起见,我们只考虑一种类型的系统,例如,电力系统在许多城市人口/家庭服务,或地铁系统操作整个城市为流动性需求的商业,工业,或居民区。模型的进一步修改和调整需要考虑多个相互依赖的基础设施。

性能或功能至关重要在时间为我们的模型被定义为归一化总活跃节点的输出系统中(见方程(1))。活跃节点的节点不中断或禁用状态。每个节点的输出是随机生成的在0.01和1之间。输出节点时变成了0中断或禁用状态,回到它的初始值后恢复或被再次活跃。弹性对于每一个恢复策略计算使用方程(1),和分别模拟的仿真时间和数量:

在这个模型中,我们应用两个恢复策略,即随机的复苏和通知复苏。前者代表了中断期间准备的反应模式。例如,当一些部分在地铁系统中断,恢复团队可能会被发送到中断网站没有特定的模式。它主要是基于收到的紧急报告不考虑乘客的数量在每个车站和列车的影响。这是由于缺乏信息和协调组织的水平。所以,系统响应危机不最适宜的方式。后者是指系统的情况,在采取行动之前,首先考虑每个中断节点对系统性能的影响,从而使指挥中心优先最“奖励”节点修复。使用前面的例子,地铁系统将采取行动的指挥中心的信息影响乘客的数量发送的所有站头和培训员工,以确定最关键的部分先被修复。最根本的区别在于信息量使用这两个策略做出决定并采取行动来响应中断。

在随机的恢复策略,每个中断节点随机选择来修复。一个节点恢复所需的时间 。这种策略如图2。第二个恢复策略认为每个中断节点对系统性能的影响在决定修复秩序。一个中断节点的影响计算加法的输出节点和所有的残疾节点作为其破坏的结果(方程(2))。换句话说,禁用节点也是节点的后代吗 。随后,中断的信息节点的影响传递给指挥中心或当地协调员。这需要时间步完成发送信息过程。

因为有多种方法,信息链接结构和使用,我们决定开发三种不同的模拟报告线配置。第一个是直接报告模式,系统中所有节点直接向指挥中心报告。第二个配置等级报告模式,每个节点向当地协调员报告。每个层次有一个当地协调员。它从所有中断节点接收信息后各自的水平,当地协调员将所有收集到的信息发送到指挥中心也在时间步长。第三个配置混合动力模式,相同的配置层级报告模式,但一定百分比的中断节点直接向指挥中心报告。这三个配置报告线如图3。应该注意的是,为当地协调员或指挥中心发送或接收信息的过程不能与另一个进程并行执行。因此,当地协调员或指挥中心只能接收信息从一个单位在一个时间:

指挥中心收到的所有信息后,直接从节点或从当地协调员,它将使一个最优决策来确定订单的中断节点修复。这个决定是基于投影获得中断节点时得到修复。计算获得使用方程(3),是当前时间,中断节点的数量在上游节点提供服务水平直接或间接。在这个场景中,一个中断节点数如果它的破坏将导致节点禁用:

图4使用一个简单的例子说明了通知恢复策略,我们假设 ,和每个单位都有相同的输出 。在这种情况下,中断节点节点2,节点3,节点6。对于直接报告模式的情况下,指挥中心将从所有中断节点在接收信息由于每个单位需要时间步向指挥中心报告。收到的信息指挥中心是每个节点的冲击值。节点2 7直接和间接相关的节点,从而产生影响 ,当节点3和节点6 4和1的值有影响,分别。然后,计算为每个节点获得的指挥中心。修复节点2、3和6将获得 , ,和 。因此,修复顺序将节点2,节点3,然后节点6。自修复时间节点是10的时间步骤,系统将得到完全恢复 。

4所示。结果与讨论

在每个仿真,生成四层300个节点组成的网络 : 。1级是最高水平,4级是最低水平,这意味着将不会被任何传入链接节点级别1和外向链接从任何节点四级由于一个节点不能相同或更高级别的节点提供服务。在生成网络中,每个节点从低级别2,将与一个高级节点建立一个链接随机。有一个概率节点可以有额外的链接。链接是定向和总是流从高级节点到低层节点。例如,从三级节点可能有一个链接从一个一级节点和两个链接二级节点。在我们的模型中,我们设置了概率 。每个仿真开始通过生成的输出值为每个节点随机0.01至1。之后,生成一个中断事件,导致百分比在每一层的节点中断,因此禁用所有的从属节点。恢复的时间和发送信息的时间将和 ,分别。

我们开始通过模拟随机初始损伤的恢复策略10%、20%和30%。对于每个中断级别,我们平均超过1000个模拟的结果。图5显示了这一策略的性能。这个结果显示了系统初始伤害的影响,30%的初始伤害可以导致系统性能下降至0.2。在这一战略,中断节点恢复在一个随机的顺序。

比较随机的性能和通知(直接报告模式)首次中断恢复策略如图6(一个)。这一系列的模拟表明,通知恢复策略比随机策略,因为它考虑每个节点的输出和冲击值确定订单之前修复中断节点。接收信息的过程反映在早期阶段的明智的策略,在性能不会增加因为没有中断节点得到修复。之后,它开始修复后性能明显提高节点通过优先级最高获得节点先被修复。有趣的是,在一个小的初始破坏 ,如图6(b),这些策略之间的性能没有显著差异。事实上,随机策略可能是由于时间约束稍好。

大规模的破坏,大量的干扰节点需要向指挥中心报告可能导致瓶颈效应,减缓决定启动恢复过程。例如,泼里斯等人识别潜在的瓶颈效应在英国的紧急呼叫中心信息系统的大规模灾难(61年]。在个人层面,施压的情况下,复杂的,和高强度信息环境可能导致认知超载由于心智能力,这就是所谓的有限理性(62年,63年]。

对于瓶颈问题,报告线系统中可以采用层次结构重新进行配置。这个结构是常见的灾害管理,利用事件管理结构为指挥中心协调救护车,医院、警察和消防部门(64年]。另一个例子还包括分层结构系统在医学浪涌能力管理、医疗反应和资源分配分布式基于灾难严重程度可以当地,州,州际或国家层面(65年]。我们的结果在图7演示应用层次的优势报告模式相比,随机和informed-direct策略。的弹性值等级之间的差距变得更广泛和直接报告模式中断百分比增加,表明更好的性能的分级报告模式在重大的中断。

层次结构是最实用和广泛采用,我们也调查了混合报告模式。这种模式是直接和层次结构。我们可以假设是这种情况时,指挥中心将不仅遵循标准的规则的层次结构等的报告当地协调员,但也直接主动寻求信息本身。在一个特定的场景中,可以应用这种类型的信息流。例如,当灾难发生在一个特定的区域,快速健康评估(RHA)团队发送到位置来评估所需的条件和衡量医疗物流。RHA团队可以提供由当地政府或国家。这些组合资源加快信息收集为中央设施做出最好的决定关于医疗资源分配到受灾地区。在建立的报告行配置混合模式,我们使用一个参数作为一个中断节点的概率将报告当地协调员,没有直接到指挥中心。图8显示的弹性的意思是informed-hybrid恢复策略为各种水平的概率 。这个网络参数的最优值是0.65,也就是说,中断的概率节点报告当地协调员是65%。使用这个值,我们比较所有的恢复策略的弹性曲线(图9)来展示系统弹性可以通过配置信息结构的改进。

在实践中,我们的模型强调灵活性的重要性信息实体之间的关系在一个社会技术系统。灵活性允许适应危机期间在组织层面,可以通过不同的方式体现报告线配置。例如,仿真结果可用于指导涉众设计系统能够适应系统中的信息流基于各种破坏严重,如使用直接报告模式破坏严重减少人力成本低,然后改变分级报告模式快速和高效的信息处理的中度到高破坏严重或指导资源部分绕过更快的层次结构信息收集期间大规模的破坏。

此外,我们的模型和模拟的结果是为了捕捉复杂的相互作用在社会技术系统整合社会技术能力的核心属性。我们sociomaterial结构模型的网络操作(社会技术)单位代表人类操作员和机器,以及这些单元之间的依赖关系的服务。每个单元也有输出值代表在各自区域的需求。此外,我们的模型信息关系报告线路配置,每个单元可以报告中断的影响当地协调员或指挥中心。决定恢复秩序的形式是基于这些信息的干扰影响。先行实践体现在使用的恢复策略指挥中心。在这个模型中,我们演示了如何对系统的信息网络中起着有效的影响能力应对危机。而适应能力不是在模拟中实现,我们的模型提供了洞察如何在真实生活环境适应通过信息网络重新配置在组织层面基于现有sociomaterial结构和危机的规模。

5。结论

社会技术系统不仅仅是一个聚合的社会和技术方面,但它在本质上是混合的。这是社会技术的底层特征的弹性。在这项研究中,提出了一个概念模型打下更加坚实的基础,社会技术能力的抽象概念转化为实际的形式。在文章中解释道,我们的研究引入了一个新颖的方式建模社会技术能力作为一个混合现象反映在基于网络的互动,强调信息流动的作用在社会技术系统的恢复过程。模型允许各种信息配置关系的调整,使其有用当涉众希望加强基础设施的弹性。这是通过一个计算模型,告诉一个更好的社会技术结构的设计过程,信息共享网络,和恢复策略。

通过考虑复杂社会技术系统的行为,我们整合社会技术能力的属性,即信息关系,sociomaterial结构,和先行实践。我们的模型展示了这些弹性因素之间的相互作用通过多级有向无环图,汇报体系配置和恢复策略。我们的模型的实际含义是引导利益相关者有效地和有效地计划他们的资源用于应对危机。例如,直接报告结构可以应用一个小规模的破坏。甚至可以立即采取行动的一个很小的干扰随机复苏所示的场景。对于更大规模的破坏,报告线应配置层次结构以防止一个瓶颈,从而增加信息处理指挥中心。系统性能可以进一步改进的大规模破坏通过灵活的程序,在指挥中心利用其人力资源主动接收或寻求信息在每个中断单元的影响。

应该注意的是,我们的模型在三个条件下适用。首先,系统必须是混合的操作不会发生在一个纯粹的技术领域,如电子电路或机械设备,但它必须涉及组织交互的信息共享和协调和谈判。因此,该模型可能有一定程度的不可预测性,因为它涉及到组织行为。这是尤其反映在随机复苏的场景。同时,通知复苏的模拟场景中,我们表明,不可预测性的程度可以最小化通过信息和协调,只能由人类的经营管理者,不仅从传感器或自动化机制。第二个条件是,系统必须有人口的动态属性,如要求它旨在服务于特定的操作区域。它需要这些属性改变的时候。最后,我们的模型适用于多系统围绕网络复杂性的程度很高。已经说过,我们需要注意,我们目前的研究没有观察社会技术网络的弹性行为在不同的系统。因此,进一步研究必须解决这种限制为了模型的大规模相互依存的社会技术系统。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是一个未来的弹性系统项目的结果Singapore-ETH中心(SEC),它是由新加坡国立研究基金会(NRF)在其研究校园优秀科技企业(创建)项目(FI - 370074011)。

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