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        基于Netlogo的群體暴力建模與實(shí)現(xiàn)

        2021-04-20 13:06:51劉雨君石寶張蕊鑫續(xù)東升
        電腦知識與技術(shù) 2021年7期

        劉雨君 石寶 張蕊鑫 續(xù)東升

        摘要:為了更加形象而深入的研究群體性暴力行為的形成原因和演化過程,本文在對原有的研究基礎(chǔ)上,用一種新的模型對群體性暴力事件進(jìn)行研究,在該模型中引入了影響人行為的三個(gè)因素:不滿、理性、威懾。分析個(gè)體暴力行為的實(shí)施則主要受到這些方面的影響。

        關(guān)鍵詞:群體暴力;行為因素;建模實(shí)現(xiàn)

        中圖分類號:TP18? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        文章編號:1009-3044(2021)07-0222-03

        Abstract: In order to better image and violence research group in-depth reasons for the formation and evolution process, this paper on the basis of the original research, with a new the model of mass violence, the effect of human behavior is introduced in the model three because of dissatisfaction, rationality, deterrence: pro. The implementation of individual violence is mainly influenced by these aspects.

        Keywords: Group violence; behavior factor; modeling and implementation

        群體性暴力事件是一種常見的社會現(xiàn)象,嚴(yán)重危及人類社會的穩(wěn)定和發(fā)展。目前我國社會飛速發(fā)展,致力于社會主義現(xiàn)代化建設(shè),經(jīng)濟(jì)利益格局逐漸壯大,但與此同時(shí)群體性暴力事件也不斷發(fā)生,例如新疆的“七五事件”、貴州的“甕安事件”和云南的“孟連事件”等。群體事件一般都是一群有強(qiáng)烈社會不滿情緒的人員聚眾做出一系列危害社會的行為,可能導(dǎo)致交通癱瘓,通信中斷,人員傷亡,財(cái)產(chǎn)損失等嚴(yán)重后果。因此預(yù)防和打擊群體性暴力事件對社會和諧穩(wěn)定尤為重要。已有研究致力于群體事件的原因、性質(zhì)、人員構(gòu)成與心理行為等的研究,這些分析方法只能算是事后分析,忽略了預(yù)防性的分析與研究。

        本文基于孫繼真等研究者對群體事件的建模與仿真工作,提出了基于個(gè)性的群體暴力事件的建模與實(shí)現(xiàn)方法,以便為公安機(jī)關(guān)等部門提供一定的理論依據(jù)去更好的處理此類危害社會安全的群體性暴力事件。

        1 基于個(gè)性的群體暴力行為

        1.1 個(gè)體個(gè)性

        個(gè)體個(gè)性是指個(gè)體比較穩(wěn)定的、具有一定傾向性的可以影響個(gè)體本身并與他人有所區(qū)別的心理特征的總和。個(gè)體個(gè)性不同,受不滿意因子的影響對個(gè)體行為或事件有不同反應(yīng),冷靜個(gè)體能控制情緒,急躁個(gè)體易受環(huán)境影響,社會不滿度高,易產(chǎn)生暴力情緒,個(gè)體不滿度定義為perceived-hardship;不同個(gè)性個(gè)體情緒表達(dá)方式不同,定義為expression;個(gè)體對事件的接受程度不同,對事件反應(yīng)也不同,在本文反映為個(gè)體開放性acception;風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知是個(gè)體對存在于外界環(huán)境中的各種客觀風(fēng)險(xiǎn)的感知,定義為risk-aversion,用Ri表示,風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能夠影響個(gè)體的態(tài)度從而選擇自己的行為,決定著個(gè)體是否要轉(zhuǎn)化為暴徒。以上變量取值范圍均為[0,1]。

        1.2 不滿情緒

        個(gè)體不滿度大多源于利益沖突和社會矛盾,是一種對社會穩(wěn)定不利的社會心理現(xiàn)象。本文將不滿情緒定義為grievance,用G表示,不滿情緒取決于個(gè)體不滿度和個(gè)體理性度:G=Ph*(1-H1),其中Ph為個(gè)體不滿度,H1為個(gè)體理性度。

        1.3 警察個(gè)體

        對于警察的抓捕行為,如果鄰域范圍內(nèi)警察多于暴徒,警察趨于向暴徒方向移動并實(shí)施抓捕行為,否則暴徒聚集,警察難以實(shí)施抓捕行為,警察趨于向身邊警察多的范圍移動。

        1.4 暴徒個(gè)體

        暴徒視野范圍內(nèi)警察越多被抓捕的風(fēng)險(xiǎn)越大,暴徒趨于向避開警察密集的區(qū)域移動,反之視野范圍內(nèi)暴徒越多,被抓捕的風(fēng)險(xiǎn)越小,暴徒趨于向暴徒密集的區(qū)域移動。暴徒被抓捕的風(fēng)險(xiǎn)等級定義為arrest-probability,用AP表示,AP=1-exp{-k|NC/NA|},其中NC和NA表示視野范圍內(nèi)警察和暴徒的數(shù)量。

        在整個(gè)群體性暴力事件中,普通個(gè)體在一定條件下會轉(zhuǎn)化為暴徒,轉(zhuǎn)化條件為:G-Ri*AP>threshold。

        2 算法思想

        運(yùn)用Netlogo對于群體性暴力事件進(jìn)行仿真模擬實(shí)驗(yàn),通過改變警察數(shù)量、個(gè)體視野范圍內(nèi)其他個(gè)體的數(shù)量和刑罰大小等參數(shù)來研究相應(yīng)的暴力事件發(fā)生的情況。在算法上首先進(jìn)行環(huán)境初始化,之后創(chuàng)建不同個(gè)體并進(jìn)行初始化和屬性設(shè)置。個(gè)體根據(jù)自己的移動規(guī)則可以移動到?jīng)]有其他個(gè)體的指定位置,警察、暴徒、旁觀者會對自己的行為做出選擇,然后判斷自己所要移向的個(gè)體。旁觀者隨機(jī)移動,在一定條件下個(gè)體會轉(zhuǎn)化為暴徒,暴徒對視野范圍內(nèi)其他個(gè)體進(jìn)行攻擊,警察在一定范圍內(nèi)巡視,當(dāng)發(fā)現(xiàn)視野范圍內(nèi)警察多于暴徒時(shí),警察根據(jù)抓捕規(guī)則對距離最近的暴徒實(shí)施抓捕行為,暴徒被抓捕后,在最大刑期范圍內(nèi)判刑,代表暴徒的個(gè)體消失一定時(shí)間,但如果視野范圍內(nèi)暴徒多于警察時(shí),警察則遠(yuǎn)離暴徒。

        3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

        3.1 警察數(shù)量對事件的影響

        警察抓捕暴徒,制止暴徒的暴力行為。警察數(shù)量在0-100范圍內(nèi)取值,觀察離開的人、暴徒、旁觀者的變化情況,其他變量都設(shè)置為中值,視野范圍大小都為10,理性程度設(shè)置為0.1,人群擁擠度為20,轉(zhuǎn)化臨界值為0.5。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1、2所示。

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,隨著警察增多,暴徒?jīng)]有減少反而增多,離開的人變化幅度不是很明顯,旁觀者隨警察增多整體趨勢上減少。由此可見,在暴力行為的建模與實(shí)現(xiàn)中,一味地增加警察的數(shù)量并不會直接導(dǎo)致暴徒數(shù)量減少,在現(xiàn)實(shí)生活的社會治安過程中,要靠合理的方式來控制暴徒的暴力行為。

        3.2 視野范圍內(nèi)人數(shù)對事件的影響

        視野范圍內(nèi)警察和普通個(gè)體數(shù)量均在1-50范圍內(nèi)取值,觀察離開的人、暴徒、旁觀者的變化情況,其他變量都設(shè)置為中值,視野范圍大小都為10,理性程度設(shè)置為0.1,人群擁擠度為20,轉(zhuǎn)化臨界值為0.5。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3、4所示。

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,暴徒隨著視野范圍內(nèi)人數(shù)的增多而增多,直到視野范圍達(dá)到20時(shí),暴徒的變化趨于一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài),離開的人數(shù)變化不是很明顯,旁觀者會隨著視野范圍內(nèi)人數(shù)的增加而減少。視野范圍內(nèi)人數(shù)越多,暴徒逃跑能性就越大,會直接導(dǎo)致警察的抓捕暴徒的可能性降低,所以暴徒會增多,這給我們在現(xiàn)實(shí)治安生活中的建議是警察要在控制暴徒的視野范圍的情況下,擴(kuò)大自己的視野范圍,這樣有利于提高對暴徒的控制,提高抓捕暴徒的效率。

        3.3 刑罰大小對事件的影響

        當(dāng)暴徒被抓捕后,在相應(yīng)的最大刑期的范圍內(nèi)會對被抓捕的暴徒進(jìn)行判刑,這決定著暴徒消失的時(shí)間長短,在最大刑期的范圍內(nèi),分別將判刑時(shí)間定為10到100十種情形,觀察離開的人、暴徒、旁觀者變化,控制其他變量保持不變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5和圖6所示。

        從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出隨著刑罰時(shí)間的增加,暴徒會相應(yīng)的減少,離開的人的變化不明顯,旁觀者的變化在300人左右浮動,變化相對穩(wěn)定,所以刑罰時(shí)間主要影響著暴徒數(shù)量的變化,刑罰時(shí)間越長,暴徒數(shù)量越少。在現(xiàn)實(shí)的治安過程中,可以根據(jù)暴徒相應(yīng)的罪行在合理的刑期之內(nèi)判刑,這樣更有利于打擊暴徒的暴力行為,并控制暴徒出獄之后的再犯,有利于社會的和諧穩(wěn)定。

        4 小結(jié)

        本課題中,在Netlogo建模的基礎(chǔ)上,通過對個(gè)體個(gè)性的研究對警察數(shù)量、視野范圍內(nèi)人數(shù)和刑罰時(shí)間的長短對暴力行為的影響做了分析研究,通過對數(shù)據(jù)的比較,驗(yàn)證了所得結(jié)果的合理性,發(fā)現(xiàn)在群體性暴力事件的演化過程中,刑罰時(shí)間的長短和視野范圍的人數(shù)會影響暴徒的數(shù)量,同時(shí)還發(fā)現(xiàn),如果只是單純的增加警察的數(shù)量,也會導(dǎo)致群體性暴力事件發(fā)展難以控制,從而導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。

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        【通聯(lián)編輯:唐一東】

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