2、探索多学科融合：振荡范式下的人类行为研究

探索多学科融合：振荡范式下的人类行为研究

在当今科学研究中，神经科学、人工智能、多智能体系统以及社交网络等领域各自独立发展，形成了碎片化的研究格局。然而，这些领域都围绕着个体和集体人类行为这一共同的研究对象，因此迫切需要一个多学科的连接范式来整合这些分散的研究。

研究背景与问题提出

多个领域的研究虽然视角不同，但都聚焦于人类行为的模拟和理解。神经科学通过研究大脑活动来揭示人类行为的生理基础；人工智能和多智能体系统则致力于构建能够模拟人类行为的智能模型；社交网络研究则关注人类在社会环境中的互动模式。然而，当前的研究方法存在局限性，例如多智能体系统中基于点对点的直接通信方式，难以整合社交网络中大量的间接（上下文）信息，这是由于这些信息的复杂性、无形性以及缺乏基础理论支持。

新兴研究趋势

近年来，各领域出现了一些与振荡和场论相关的研究趋势。在神经科学中，意识被视为一种相干的电磁场，如通过脑电波（Δ、θ、α、β、γ）来表示，同时还涌现出了社会神经科学、神经经济学和群体神经动力学等新兴领域。在人工智能和多智能体系统中，出现了受生物启发的模拟方法，如基于场的协调研究、普适智能和泛在计算等。在社交网络中，社交媒介被视为兴奋系统，涉及分布式认知等概念。

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研究领域	个体层面	社会层面
神经科学	意识作为相干电磁场（如通过脑电波表示）	社会神经科学、神经经济学、群体神经动力学