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贸易摩擦:复杂网络群的适应性

贸易摩擦:复杂网络群的适应性

近年来,涉及信息通信技术(ICT)的行业之间的贸易摩擦已变得显而易见。这种贸易摩擦对各个行业产生了惊人的影响。为了适应这些经济波动,各地区的行业和公司必须生存。但是,由于无法同步和时空获取所需的数据集,因此难以分析这种现象。但是,社交媒体和其他形式的数据收集使在该领域进行更多分析成为可能。

信州大学的候选人大井优作和松村佳之教授等,进行的研究 旨在展示行业的企业对企业(B2B)网络如何由于汇率(经济波动的指标)而发生变化。该研究使用来自日本纺织和服装业的数据集来显示B2B网络的统计特性以及与美元/日元汇率的变化关系。

先前针对复杂网络的一些研究表明,网络由核心和外围网络组成。创作者的电影行业网络包括核心和外围网络(Cattani和Ferriani 2008)。对Twitter账户网络的研究还表明,网络结构是无规模的(Ikegami等人,2017年),由核心和外围网络组成。关于群的适应性和产生新思想的过程,也讨论了核心和外围的这些行为(Craig 1987)。

Matsumura Lab的研究在这些先前的研究的基础上,在存在经济波动的情况下,在包括核心和外围网络的复杂网络中添加了自适应行为。已经进行了汇率如何影响日本公司业绩的研究,但是基于数值方法的,专注于B2B网络本身的研究是新的。

研究发现,在复杂系统的背景下,网络的核心更加适应环境变化。但是,仅适应性行为不能创造出适应环境变化的新思想或新方法。当适应力最强的社区无法适应环境变化时,外围设备可以向整个系统引入新的思想和方法。这就是为什么核心与外围设备之间的交互和联网很重要的原因。在多主体系统的背景下,强化学习是通过ε-贪婪方法的算法实现的(Sutton 1990)。用于代理控制的算法还包括最自适应的态度和探索性态度。

第一种方法检查了整个网络中幂律的统计属性。这些结果表明,整个网络是由几家具有高度连接性的公司组成的,而有许多是由低度连接性的公司组成的。少数具有较高学历的公司是国际贸易公司的核心网络,而外围网络是联系较少的国内公司。

第二种方法是通过使用网络指数和USD / JPY汇率进行回归分析发现相关性。该方法表明外围网络与美元/日元汇率呈负相关,而核心网络与美元/日元汇率呈正相关。这些结果不仅显示了进出口的经济特征,而且证明了B2B网络的变化。

这项研究通过关注日本的纺织和服装工业,阐明了全球经济货币如何以复杂结构影响B2B网络,阐明了使复杂系统适应贸易摩擦的策略。与公司建立网络会影响公司的绩效。诸如国内工业之类的外围网络可以在波动的经济中从最具适应性的策略中幸存下来。在经济波动的情况下,核心网络不必采取最适应的策略。网络中的各种想法和相互作用使行业在经济波动的情况下可持续发展。

对于将来的可能性,作者将尝试使用计算模型来演示不断变化的B2B网络。可以使用基于代理的建模来进行研究,该模型是社会科学的模拟工具。松村实验室的最终目标是评估工业调查策略的适应能力,例如ICT行业中的人工智能群策略的适应能力。

本文为作者 已诺 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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