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J-GLOBAL ID：202202275437152223   整理番号：22A1087025

脳ドレーンへのエージェントベースモデリングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Agent-Based Modeling Approach to Brain Drain

著者 (2件)： Gursoy Furkan (Department of Management Information Systems, Bogazic,i University, Istanbul, Turkey) ,  Badur Bertan (Department of Management Information Systems, Bogazic,i University, Istanbul, Turkey)
資料名： IEEE Transactions on Computational Social Systems  (IEEE Transactions on Computational Social Systems)
巻： 9  号： 2  ページ： 356-365  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2444A  ISSN： 2329-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高度に熟練した人々の移住である脳排水の現象は,特に発展途上国にとって多くの望ましくない効果を持っている。本研究では,そのような移動の動力学を理解するためにエージェントベースのモデルを開発した。著者らは,熟練した人々の移民決定が,家庭とホスト国の間の全体的経済と社会的差異,人々の能力,および良い仕事を得る能力,および,海外の生活を始めること,そして,海外移動の障壁を含む,いくつかの因子に基づいていると仮定した。さらに,個人のソーシャルネットワークも重要な役割を果たす。このモデルを,実世界観察と定性的および定量的パターンマッチングを用いて検証した。いくつかのシナリオ解析に加えて感度と不確実性解析を行った。線形およびランダム森林応答表面モデルを作成し,移住者数に関する迅速な予測を提供し,個々のパラメータの影響サイズを理解した。全体として,この研究は,脳ドレイン動力学が探索できる抽象モデルを提供する。シミュレーション出力からの知見は,国の将来の社会経済的状態が現在の状態よりも重要であり,障壁の欠如が多数の移住者に結果をもたらし,ネットワーク効果が移動に対する複合効果を確実にすることを示した。更なる開発とカスタマイズで,将来のバージョンは,脳排水に関する社会的政策決定者の意思決定を助けることができる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  意思決定 ,  排水 ,  発展途上国 ,  線形性 ,  現象 ,  パターンマッチング ,  意思決定者 ,  *エージェント ,  カスタム化
準シソーラス用語： 政策決定 ,  社会的ネットワーク ,  社会経済 ,  シナリオ解析 ,  不確実性解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 脳 ,  ドレーン