Рост краудсорсинга сделал новые виды данных доступными географическому сообществу. Новые формы данных ранжируются в зависимости от характеристик и назначения. Одним из примеров является Добровольная географическая информация (VGI), когда пользователи целенаправленно вносят вклад в географическую информацию (GI), как в случае с OpenStreetMap. Другим примером является Внешняя географическая информация (AGI), где не обязательно намерение авторов вносить вклад в GI, но она может быть получена из Twitter. Несмотря на значительный прогресс, достигнутый в использовании этих новых источников данных в GIScience, они только недавно начали использоваться в агентных моделях. В статье обсуждаются возможности, которые предоставляют данные краудсорсинга для агентных моделей, в частности, большое внимание уделяется тому, как такая информация дает новый угол зрения для изучения микровзаимодействий индивидов. Через ряд экспериментов демонстрируется, как такие данные могут интегрироваться в географически точные агент-ориентированные модели. Опираясь на эти примеры, будет продемонстрировано, как с использованием данных краудсорсинга могут быть построены пространственная среда и популяция агентов, и будет подробно освещено, как задается и подкрепляется такой информацией поведение агентов. Также в статье обсуждаются вызовы, связанные с этой программой исследования: использование таких данных не обходится без трудностей, включая сбор или доступ к данным, хранение данных, анализ собранных данных, и оценку их достоверности. В общем, данная работа дает краткий обзор текущего состояния агентных моделей, основанных на данных краудсорсинга.
