1. 자기 조직 :
- 사회 시스템을 포함한 복잡한 시스템은 자체 조직화를 보여줄 수 있으며, 여기서 중앙 통제가없는 많은 개별 에이전트의 상호 작용에서 질서가 나올 수 있습니다.
- 이것은 개인의 집단 행동과 환경과의 상호 작용에서 발생하는 시장, 도시 및 기관과 같은 사회 구조의 형성에서 볼 수 있습니다.
2. 중요도 :
- 소셜 시스템은 소규모 변동에 따라 빠른 변화를위한 임계점 근처에서 작동 할 수 있습니다.
- 이것은 사회적 불안, 혁명 및 인구를 통한 아이디어 나 행동의 확산과 같은 현상을 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 네트워크 이론 :
- 소셜 네트워크는 네트워크 이론을 사용하여 연구 할 수있는 패턴과 역학을 보여줍니다.
-이 프레임 워크를 통해 연구원들은 사회적 상호 작용의 구조, 정보 확산 및 사회 시스템 내에서 영향력있는 개인 또는 허브의 출현을 분석 할 수 있습니다.
4. 통계 역학 :
- 많은 상호 작용 입자의 집단적 행동을 조사하는 통계 역학은 관점에서 의견 형성, 의사 결정 및 군중의 집단 행동과 같은 사회적 현상을 연구하기 위해 적용될 수 있습니다.
5. 에이전트 기반 모델링 :
- 에이전트 기반 모델링은 소셜 시스템에서 개별 에이전트의 상호 작용을 시뮬레이션하여 출현 속성과 집단적 행동을 조사합니다.
-이 모델은 실제 설정에서 관찰하기 어려운 시나리오와 테스트 가설을 탐색 할 수 있습니다.
6. 진화 게임 이론 :
- 진화 게임 이론은 사회 집단 내에서 전략과 행동의 진화를 모델링하기 위해 진화론 생물학 및 게임 이론의 개념을 통합합니다.
-이 접근법은 협력, 이타주의 및 기타 사회적 행동을 설명하는 데 도움이됩니다.
7. 프랙탈 및 전력 법칙 :
- 물리적 시스템에서 일반적으로 발견되는 프랙탈과 권력 법은 도시 성장, 경제 분포 및 사회적 계층과 같은 사회적 현상에서도 관찰되었습니다.
물리학은 사회 조직의 특정 측면을 분석하기위한 귀중한 도구를 제공하지만, 사회 시스템은 매우 복잡하고 문화적, 역사적, 심리적, 정치적 역학을 포함한 수많은 요인들에 의해 영향을 받는다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 물리학은 보완적인 통찰력을 제공하지만 사회적 진화에 대한 포괄적 인 이해를 위해 다른 사회 과학 분야와 통합되어야합니다.
