© Куликова Диана, группа э-602, ЭФ МГУ
В статье изложены результаты исследования роли национальной культуры в характере распространении инноваций на различных рынках. Авторы используют агент-ориентированную модель для оценивания влияния культурной разнородности (а именно, двух её измерений: уровня индивидуализма/коллективизма и степени неприятия неопределённости) на скорость распространения инноваций.
Анализ проводится в рамках S-I-R модели (Susceptible-Infected-Recovered). Под «культурным агентом» понимают автономного агента, поведение которого определяется культурными характеристиками. Применительно к вопросу распространения инноваций использование концепции культурных агентов подразумевает, что получение агентом информации о существовании разработки не является достаточным условием её внедрения: важное влияние оказывают особенности поведения агента, определяемые его национальной культурой.
Широко используемый в литературе механизм, описывающий принятие решений о внедрении инноваций, можно охарактеризовать как процесс, посредством которого агент после получения знания о наличии инновации решает, внедрять эту инновацию у себя на производстве или нет. Его можно разделить на пять последовательных стадий: knowledge, persuasion, decision, implementation, and confirmation (осведомление, формирование мнения, принятие решения, внедрение и подтверждение). АОМ, используемая авторами в данной статье, описывает три первые стадии этого процесса (i-p-d framework).
1) На шаге осведомления («knowledge stage») агенты получают информацию о существовании определённой инновации и о её характеристиках. Выделяют 2 типа агентов в зависимости от их способности оказывать влияние на мнение других агентов: «лидеры» (менее 10%) и «последователи». Соответственно, «лидеры» способны повлиять на мнения «последователей» о необходимости внедрения инновации.
2) Далее агенты формируют собственное мнение о необходимости внедрения нового продукта («persuasion stage»). Утверждается, что из-за высокой степени неопределённости, присущей инновационным продуктам, агенты стремятся получить дополнительную информацию об отношение других участников рынка к данной инновации, чтобы найти подтверждение собственной гипотезы и стать более уверенными в успешности инновации. В противном случае обдумывают всё ещё раз, учитывая более низкий уровень уверенности в её необходимости. Таким образом, чем ниже у агентов склонность к риску, то есть чем выше желание избежать неопределённость, тем больше дополнительной информации и времени им потребуется, чтобы сформировать окончательное мнение, и наоборот.
3) На шаге принятия решений («decision stage») агенты с учётом анализа информации, полученной на предыдущих этапах, принимают решение: внедрить инновацию или отказаться от неё. Согласно гипотезе авторов, на этом шаге важную роль играют особенности национальной культуры. Агенты с высоким уровнем индивидуализма склонны принимать решение на основании информации о характеристиках инновации и собственных выводах о её полезности. Агенты с высоким уровнем коллективизма, напротив, большее значение придают информации о мнении окружающих их агентов, то есть полагаются на общественное мнение, перекладывают часть обязанностей на группу.
Исходя из описанного с теоретической точки зрения механизма функционирования АОМ распространения инноваций среди культурных агентов, следует важность учёта параметров культурных характеристик при формировании структуры взаимодействия между агентами.
1. Описание социальной сети, в которую помещены агенты:
В модели 150 культурных агентов 
, каждый из которых взаимодействует со своими k соседями. В сети содержится 
связей, 
. Каждая связь устанавливается случайно с вероятностью 
. Следовательно, при 
структура сети упорядочена, а при 
– случайна.
Данное соотношение между величиной вероятности 
и степенью упорядоченности сети продемонстрирована на рисунке 1 (для сети с 35 агентами).
Рис. 1. Изменение степени упорядоченности сети (k=4, p=0, p=0.2, p=0.5, p=1)
2. Поведение культурных агентов
«Инновация» рассматривается авторами как абстрактная величина, представленная в виде конкретного изменения – 
, определяемая экзогенно и случайно при 
.
Каждый агент (
) в модели имеет априорное представление об успешности предлагаемой инновации, в соответствии с которым его ожидаемый на первом шаге уровень полезности от инновации: 
.
Отношение агентов касательно будущей судьбы инновации и скорость распространения инновации среди всех агентов определяются поведенческими правилами. В данной модели они дополняются оценками культурных особенностей агентов: 
– уровень индивидуализма, 
– уровень неприятия неопределённости (представлены на рисунке 2).
Агенты в соответствии с теоретической предпосылкой представлены двумя типам: агенты-лидеры (j) (меньшая часть) и агенты-последователи (i). Агенты-лидеры способны оказывать влияние на мнение последователей, то есть являются посредниками между СМИ и большей частью общества. Предполагается, что лидеры инициируют процессы распространения инноваций путём активной передачи информации, полученной ими из различных каналов, среди агентов-последователей, входящих в их сеть.
Рис. 2. Схема модели
Процесс передачи информации от лидеров можно проследить на рисунке 2. 
, получив информацию об инновации 
, стремится сразу передать её агентам-последователям 
. В дальнейшем агенты-лидеры пытаются передать эту информацию в каждом периоде другим агентам, путём случайного выбора агента 
, и всем другим агентам-последователям, входящим в сеть этого агента . Информация считается успешно переданной, если этот агент является последователем и до этого ни разу не внедрял данную инновацию.
Ещё одним каналом распространения информации являются прямые связи между обычными агентами. Если последователь не связан напрямую с агентом-лидером, то он формирует собственное мнение, учитывая представления своих прямых соседей, то есть других последователей.
То, как агент обрабатывает информацию и принимает на её основании решение зависит от его специфических культурных характеристик (правая часть рисунка 2).
Агент может проигнорировать сообщение , если оно поступило от , чья культура слишком отличается от культуры агента . Вводится коэффициент 
, отражающий степень толерантности агента , то есть порог для , определяющий способность принять точку зрения агента из другой культуры, или терпимость агента к культурным различиям. Чем выше 
, тем больше вероятность того, что агент примет в расчёт полученную информацию. То есть будет учитывать только в том случае, если 
.
Если это условие выполнено, то агент связывает некоторую степени неопределённости 
, определяемую случайно из промежутка [0;100], с информацией . Затем агент , в зависимости от уровня присущего ему индивидуализма, формирует собственное мнение. То, каков уровень индивидуализма у агента, определяется случайным образом: СВ 
, если 
, то ведёт себя как индивидуалист, в противном случае он оценивает как коллективист.
Условия внедрения инновации:
Если – коллективист, то он внедряет предложенную ему инновацию, если к этому моменту 50% агентов, соединённых с ним прямыми связями, уже внедрили её.
Если агент – индивидуалист, то он оценивает сообщение с учётом его собственных представлений о полезности данной разработки. Если 
и 
, то он внедрит предложенную инновацию. Чем больше стремление избежать неопределённости у агента, тем менее вероятно выполнение условия внедрения инновации. (
– параметр, отражающий степень склонности агента к внедрению инноваций, полезность которых отличается от его представлений их полезности).
Далее в таблице представлены значения основных параметров модели.
Для сравнения результатов, получаемых в модели с реальностью авторы приводят 2 графика (рисунок 3), отражающих различные траектории распространения инноваций:
a) основанный на статистических данных по США, b) полученный в модели.
Модельный график соответствует здравому смыслу и представлениям о характере экономических процессов. Так, различные траектории распространения инноваций объясняются как тем, что инновация может быть не вполне соответствующей требованиям рынка, так и различной скоростью её распространения в зависимости от типа продукта и культурных особенностей агентов.
Выводы
Авторы проверят гипотезу о зависимости влияния уровня коллективизма среди агентов в обществе на скорость распространения инноваций от конфигурации сети. Было получено, что для любого культурного агента увеличение длины пути приводит к снижению скорости распространения инноваций, и наоборот, вне зависимости от культурных характеристик.
Основной же целью авторов было выяснить, как уровень индивидуализма и степень непринятия неопределённости влияют на характер распространения инноваций, и объяснить это в рамка агент-ориентированной модели с культурными агентами.
Было получено, что чем выше степень непринятия неопределённости, тем ниже скорость распространения инноваций. Чем выше уровень индивидуализма агентов в обществе, тем выше скорость распространения инноваций. Другими словами, было доказано существование отрицательного влияния степени «неприятия неопределённости» и положительного влияния уровня «индивидуализма» на скорость распространения инноваций.
Учитывая полученное направление влияния интересующих параметров, авторы отмечают, что увеличение скорости распространения инноваций в современном мире может быть объяснено сокращением длины связей между агентами, вызванным появлением Интернета и социальных сетей. Использование данного подхода к описанию процесса также помогает исследователям решить проблему, связанную с ограниченностью данных, путём моделирования процессов распространения информации с заданным набором культурных особенностей.
Оригинал статьи: Desmarchelier, B., Fang, E. S. (2016) National culture and innovation diffusion. Exploratory insights from agent-based modeling / Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, vol. 105, pages 121-128, April.