Agent based models on social interaction and demographic behaviour

Abstract

Aus zahlreichen Studien geht hervor dass soziale Interaktion bei demographischen Entscheidungen, wie zu heiraten oder Kinder zu bekommen, eine entscheidende Rolle spielt. Agenten-basierte Modellierung ist eine geeignete Methode um die Entstehung von Verhaltensmustern auf der Makroebene aus individuellen Entscheidungen und Interaktionen heraus zu modellieren. Im Rahmen dieser Dissertation stellen wir drei Agenten-basierte Modelle bezüglich demographischer Anwendungen vor. Die Analyse dieser Modelle ermöglicht uns die bedeutendsten Faktoren zu identifizieren, die bei der Modellierung sozialer Netzwerke und sozialer Interaktion zu berücksichtigen sind sowie deren Einfluss auf die Entstehung von Makroverhalten. Das erste Modell beschreibt soziale Interaktion als die treibende Kraft bei der Entscheidung zu heiraten.<br />Die Simulationen zeigen dass Verhaltensmuster endogen aus individuellen Verhalten entstehen können. Ferner weisen die Ergebnisse auf die Relevanz der Form der Funktion, welche die soziale Interaktion beschreibt, hin. Das zweite Heiratsmodell zeigt, dass die modellierte Netzwerkstruktur einen großen Einfluss auf die Verbreitung eines Verhaltensmusters hat. Die Simulationen zeigen die Notwendigkeit auf, Netzwerkeigenschaften wie "Clustering" und "durchschnittliche Entfernung" bei der Modellierung des Netzwerks zu berücksichtigen. Mit dem dritten in dieser Dissertation beschriebenen Modell versuchen wir die Ursache und das Ausmaß der Änderung altersspezifischer Fertilitätsraten zu erfassen. Zu diesem Zweck kalibrieren wir das Modell mit empirischen Daten, und verwenden es zur Prognose altersspezifische Fertilitätsraten.<br />

We know from various studies that social interaction plays a major role in demographic decisions like marrying or having children.<br />Agent-based modelling is best suited to model the emergence of macro level patterns from individual decisions and interactions. The thesis introduces three agent-based models on demographic applications.<br />Analysing these models we were able to identify some critical factors that have to be considered when studying social networks and social interaction and their role for explaining observed demographic patterns.<br />The first model is a marriage model using social influence as the key force driving the marriage process. It demonstrates that aggregate behaviour can endogenously emerge from the bottom up. Further, the model indicates the importance of the functional form of social influence. The second marriage model shows that the underlying network structure has a very strong effect on the diffusion of behaviour. Thus, when modelling a social network, network characteristics like clustering and average distance have to be considered. The third model that is described in this thesis is a fertility model which is calibrated with Austrian data.<br />The model captures the cause and the extent to which age specific fertility changes over time. Calibrating the model with empirical data allows us to use the model to forecast age-specific fertility rates.