Skip to main content

sociophysics

Physics-inspired models of social systems

Quellinformationen

Repository
ffsshhttiikk/opencode-agents-skills
Letzte Quellaktivität
28. Februar 2026 um 22:54
Erkannte Sprache von SKILL.md
Englisch
Sterne
3
Forks
2

Installationsoptionen

Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Quelldateien prüfen

Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.

SKILL.md wird angezeigt

SKILL.md
Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau
name
sociophysics
description
Physics-inspired models of social systems
license
MIT
metadata
{"audience":"researchers","category":"interdisciplinary"}
## What I do - Apply statistical physics to social phenomena - Model crowd behavior and opinion dynamics - Analyze social networks using physics methods - Simulate emergent social phenomena - Predict collective behavior patterns ## When to use me When analyzing social systems, predicting crowd behavior, or studying emergent phenomena in large groups. ## Key Concepts ### Opinion Dynamics Models ``` Voter Model: Individuals adopt neighbors' opinions Deffuant Model: Bounded confidence leads to convergence Sznajd Model: Social validation influences spread ``` ### Crowd Dynamics - Pedestrian flow modeling (helium model) - Panic behavior in emergencies - Evacuation dynamics - Crowd turbulence prediction ### Social Network Analysis ``` Physics-inspired metrics: - Degree distribution (power laws) - Clustering coefficients - Betweenness centrality - Community detection (spin models) ``` ### Phase Transitions Social systems exhibit phase transitions: - Consensus vs. polarization - Order vs. chaos - Cooperation vs. defection ### Key Equations ```python # Bounded confidence model if |opinion_i - opinion_j| < epsilon: opinion_i += mu * (opinion_j - opinion_i) ``` ### Applications - Election predictions - Viral marketing - Information spread - Social unrest prediction - Traffic optimization
Auf GitHub ansehen