Dynamic Models of Self-organization Through Mass Behavior in Society


Sokolov B., Verzilin D., Maximova T., Sokolova I. Dynamic Models of Self-organization Through Mass Behavior in Society // Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 1. Part of the Advances in Intelligent Systems and Computing book series (AISC, volume 679). – Publisher: Springer International Publishing AG, 2018, pp. 114-123(Print ISBN 978-3-319-68320-1, Online ISBN 978-3-319-68321-80) DOI 10.1007/978-3-319-68321-8


Аннотация

Определен перспективный подход к моделированию влияния массового поведения на макроэкономические характеристики на основе кибернетических моделей второго порядка. В частности, рассмотрены ситуации, связанные с самоорганизацией и синергией взаимодействующих социально-экономических систем и воздействием случайных факторов. В таких ситуациях катастрофическая интенсивность агрессивного адаптивного массового поведения может оказать негативное влияние на социально-экономическую стабильность. Нелинейная динамика процессов самоорганизации усложняет прогнозирование макроэкономических характеристик путем экстраполяции тенденций. Амплитудно-частотный анализ процессов колебательной самоорганизации позволил получить более релевантные прогнозы.