"Modeling the Past to Predict the Future“
Understanding (Pre-)History Through Computational Modeling

Over the past 10,000 years, human societies have evolved from small-scale, relatively egalitarian groups to complex, large-scale societies characterized by great differences in wealth and power and elaborate governance structures. Social complexity has not increased in a steady, gradual fashion. All complex societies periodically experience turbulence and dysfunction, often resulting in a breakdown of institutions and population declines. Past thinkers and modern social scientists have put forward numerous theories to explain social breakdown, but these have not yet been systematically tested with data. There is still a need to connect the increasing knowledge about human behavior in different contexts with long-term outcomes in prehistory and history. A group at the Complexity Science Hub aims to contribute to this understanding by a combination of data collection efforts, statistical analysis and computational simulations.

In his talk, Dr. Daniel Kondor from the Complexity Science Hub will give an overview of these efforts, showing that when applied carefully, a combination of these methods can yield important new insights by connecting hypotheses about group-level behavior to large-scale, emergent outcomes. He will specifically review the case of prehistoric Europe as an example, where an increasing amount of evidence shows highly dynamic interactions among human groups and with their environment. He will discuss how testing hypotheses about the role of different factors can be difficult, and how computational modeling can help by generating quantitative predictions that can be compared to data, along with understanding limitations in distinguishing different causes and mechanisms.

Dániel Kondor
"Modeling the Past to Predict the Future“
Understanding (Pre-)History Through Computational Modeling

Wann: Dienstag, 7. Mai 2024
Uhrzeit: 19:00–20:30 Uhr
Wo: virtuell via Zoom

Der Online-Talk wird in englischer Sprache abgehalten!

Die Teilnahme ist kostenlos (Anmeldung erforderlich).

Dániel Kondor trat im Mai 2021 als PostDoc dem Complexity Science Hub bei. Davor arbeitete er am Senseable City Lab am MIT und bei SMART FM in Singapur. Er promovierte 2015 in Physik mit Schwerpunkt Netzwerk- und Datenwissenschaften an der Eötvös Loránd Universität in Budapest.
 

Dániel Kondor hat sich mit verschiedenen Themen befasst, die sich auf die Analyse groß angelegter, geografisch eingebetteter Phänomene konzentrieren, darunter die Untersuchung der menschlichen Mobilität in verschiedenen Kontexten. Seine aktuelle Forschung konzentriert sich auf groß angelegte, agentenbasierte Modelle von Interaktionen zwischen historischen Gesellschaften. Sein Forschungsinteresse gilt der datengesteuerten und agentenbasierten Modellierung komplexer sozialer, wirtschaftlicher und technologischer Phänomene.

Dániel Kondor trat im Mai 2021 als PostDoc dem Complexity Science Hub bei und ist aktuell Mitglied des Forschungsteams von Peter Turchin, das sich mit dem Thema "Social Complexity & Collapse" befasst.

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