Компьютерное моделирование и организационные исследования - Computer simulation and organizational studies

Компьютерное моделирование - важный метод организационных исследований и стратегического управления.[1] Хотя есть много применений для компьютерное моделирование (включая разработку инженерных систем внутри высокотехнологичных фирм), большинство ученых в области стратегическое управление и организационные исследования использовали компьютерное моделирование, чтобы понять, как работают организации или фирмы. Однако в последнее время исследователи также начали применять компьютерное моделирование для понимания организационное поведение на более микроуровне, фокусируясь на индивидуальном и межличностном познание и поведение[2] такие как командная работа.[3]

Хотя исследователи стратегии, как правило, сосредотачивались на проверке теорий эффективности компаний, многие теоретики организации сосредоточены на более описательных теориях[нужна цитата ], единственной объединяющей темой было использование вычислительные модели чтобы проверить или расширить теории. Возможно, не случайно исследователи, использующие компьютерное моделирование, были вдохновлены идеями из биологическое моделирование, экология, теоретическая физика и термодинамика, теория хаоса, теория сложности и исследования организации поскольку эти методы также плодотворно использовались в этих областях.

Основные различия / определения

Исследователи, изучающие организации и фирмы с помощью компьютерного моделирования, используют множество основных различий и определений, общих в вычислительной науке.

  • На основе агентов и на основе уравнений: агент-ориентированные модели разворачиваются в соответствии с взаимодействиями относительно простых действий, в то время как модели на основе уравнений разворачиваются численно на основе множества динамических или стационарных уравнений (Примечание: некоторые утверждают, что это что-то вроде ложного различия, поскольку некоторые модели на основе агентов используют уравнения для управления поведение их агентов)
  • Модель: упрощенные версии реального мира, содержащие только основные элементы, представляющие теоретический интерес.[4]
  • Сложность модели: количество концептуальных частей в модели и связи между этими частями.[5]
  • Детерминированные и стохастические модели: детерминированные модели разворачиваются точно так, как указано в некоторой заранее заданной логике, в то время как стохастические модели зависят от множества выводов из распределений вероятностей
  • Оптимизация против описательной: модели с актерами, которые либо ищут оптимум (например, пики в фитнес-ландшафтах), либо не

Методологические подходы

Существует множество различных методологических подходов в области компьютерного моделирования. К ним относятся, помимо прочего, следующее. (Примечание: этот список не является ни взаимоисключающим, ни коллективно исчерпывающим, но пытается быть справедливым по отношению к доминирующим тенденциям. Для трех различных таксономий см. Carley 2001; Davis et al. 2007; Dooley 2002)

  • Агентные модели: вычислительные модели, исследующие взаимодействие нескольких агентов (многие из следующих подходов также могут быть «агентными»).
  • Клеточные автоматы: модели, исследующие несколько субъектов в физическом пространстве, поведение которых основано на правилах.
  • Динамические сетевые модели: любая модель, представляющая действующих лиц и объекты, не являющиеся действующими лицами (задачи, ресурсы, местоположения, убеждения и т. Д.), Связанные через реляционные связи, как в динамический сетевой анализ
  • Генетические алгоритмы: модели агентов, генетическая информация которых может развиваться с течением времени.
  • Основанное на уравнениях (или нелинейное моделирование): модели, использующие (обычно нелинейный ) уравнения, определяющие будущее состояние его систем
  • Модели социальных сетей: любая модель, представляющая акторов, связанных стереотипными «связями», как в анализ социальных сетей
  • Стохастическое моделирование: модели, включающие случайные величины или источник стохастичности.
  • Системная динамика: подход на основе уравнений с использованием случайных циклов и запасы и потоки ресурсов
  • NK-моделирование: акторы, моделируемые как N узлов, связанных через K соединений, которые (как правило) пытаются достичь пика фитнес-ландшафта.

Раннее исследование

Ранние исследования стратегии и организаций с использованием компьютерного моделирования касались либо макроповедения систем, либо конкретных организационных механизмов. Основные моменты ранних исследований включали:

  • Коэн, Марч и Олсен (1972) Мусорная модель организационного выбора моделировали организации как набор решений, ищущих проблемы в довольно анархической организации, похожей на мусорное ведро.
  • Мартовское (1991) исследование Исследование и использование в организационном обучении использовал базовое различие между исследованием и использованием Джона Холланда (John Holland, 1975), чтобы показать ценность медленных учеников в организации.
  • Нельсон и Винтерс (1982) Эволюционная теория экономических изменений использовали имитационное моделирование, чтобы показать, что эволюционная модель может дать такие же показатели ВВП / производительности, как неоклассическое теоретизирование рационального выбора.

Позднее исследование

Более поздние исследования с использованием компьютерного моделирования расцвели в 1990-х годах и позже. Основные моменты включают:

  • Модель Кэрролла и Харрисона (1998) организационной демографии и культуры
  • Модель организационной структуры Дэвиса, Эйзенхардта и Бингема (2009) в непредсказуемой среде
  • Модель когнитивного и экспериментального поиска Гаветти и Левинталя (2000)
  • Модель NK Левинталя (1997) адаптации к суровым фитнес-ландшафтам
  • Ривкин (2000) исследование стратегической имитации
  • Модель катастрофических переломных моментов Рудольфа и Репеннинга (2002)
  • Модель прерывистых организационных изменений Састри (1997)
  • Модель стратегической эволюции и динамических способностей Зотта (2003)

использованная литература

  1. ^ Харрисон, Лин, Кэрролл и Карли, 2007 г.
  2. ^ Hughes, H.P.N .; Clegg, C.W .; Робинсон, М. А .; Краудер, Р. М. (2012). «Агентное моделирование и симуляция: потенциальный вклад в организационную психологию». Журнал профессиональной и организационной психологии. 85 (3): 487–502. Дои:10.1111 / j.2044-8325.2012.02053.x.
  3. ^ Crowder, R.M .; Робинсон, М. А .; Hughes, H.P.N .; Сим, Ю. В. (2012). «Разработка среды агентного моделирования для моделирования работы инженерных команд». Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике - Часть A: Системы и люди. 42 (6): 1425–1439. Дои:10.1109 / TSMCA.2012.2199304.
  4. ^ Лаве и март 1975 года
  5. ^ Саймон 1969

дальнейшее чтение