この記事は、ゲーム「Conway」についての以前の投稿から着想を得たものです。Life：人生で遊ぼう
「Life」というゲームの類似物を使用して、ソーシャルネットワークの動作をシミュレートする目標を設定しましょう。このようなゲームを呼び出します。「社会生活」 簡単にするために、世界中のすべてのパーソナルコンピューターをゲームのライフフィールドのセルに配置できると仮定します。一方、頻繁に相互に通信するユーザーのコンピューターを使用します。 言い換えれば、各人は常にコミュニケーションをとる8人の知人を持っていると仮定します（これはかなり強力な仮定ですが、簡単にするためにそれを作らなければなりません）。 人がソーシャルネットワークの一部になった場合、セルは生きていると想定します。 また、友人からこのネットワークについて知ると、その人はソーシャルネットワークのメンバーになると想定します。 また、簡単にするために、ソーシャルネットワークのメンバーが招待状を送信し始める確率は1/2であると想定しています。 非会員が招待を受け入れる確率は2/3です。 したがって、ユーザーがソーシャルネットワークのメンバーになるには、このネットワークのなじみのあるメンバーが3人必要です。
前述のとおり、Lifeゲームの初期ルールを変更した後、ソーシャルネットワークの動作をモデル化するための次のゲームルールを取得します。
- 各セルは、2つの状態のいずれかになります。生きている（満たされている）または死んでいる（空の）。
- 各セルの各移動は、その状態とその8つの隣接セルすべての状態によって決定されます。
- 空のセルで、3 つ以上の隣接セルがある場合、このセルが生き返ります。 他のすべての場合、空のセルは空のままです。
- 生きている細胞の場合、生きている隣人の数が計算されます。
- 隣人が0または1の場合、セルは孤独で死にます。
- 隣人が2または3の場合、セルは生き続けます。
- 4つ以上の近隣がある場合、セルも生き続けます。
- 確率P1では、各ターンで、死んだ細胞が自発的に生き返ることがあります （広告からソーシャルネットワークの存在について学習したユーザーの流入に対応し、広告の量と質に比例します）。
- P2の確率で、各ターンで生細胞は自発的に死ぬことができます （ソーシャルネットワークにうんざりしているユーザーの自然な流出に対応し、ソーシャルネットワークのサービスの量と質に反比例します）。
太字の斜体は、Lifeゲームのルールとの違いを示します。
結果として得られるゲーム「ソーシャルライフ」は、確率P1（広告による影響）とP2（新しいサービスの開始による影響）を変更することにより、外部の影響にさらされる自己組織化システムになります。 ゲーム「ソーシャルライフ」をプログラムすると、特に実際のソーシャルネットワークの動作をシミュレートできます。事前に反応を予測し、ソーシャルネットワークの広告の効果を計算して、新しいサービスを開始できます。 したがって、そのようなモデルは、ソーシャルネットワークを立ち上げて開発するための戦略を開発するのに役立ちます。 ソーシャルネットワークを促進するための最適な戦略を開発できます。