Computer Simulation of Innovation D

Computer Simulation of Innovation Diffusion
Diffusion researchers have traditionally been bound by their research tools to examinations of slices or cross-sections of the process at one point in time. Methodological limits have necessitated slow-motion analyses that hold a slice of the process stationary while the dynamics of diffusion may be observed. Now, with the flexible time considerations provided by the computer, it is possible to fuse the stationary analysis with the continuing process and capture the important variables in action. This can be achieved with the technique of computer simulation.
The result of computer simulation is the reproduction of the social process that one seeks to mimic. If the simulated process does not correspond to reality data, one knows that adjustments are needed in the model (or set of rules) governing the simulated process.
Torsten Hagerstrand, a quantitative geographer at the University of Lund, Sweden, is the father of diffusion simulation research. His work on computer simulation began in the early 1950s, but was published only in Swedish so that for many years the language barrier prevented the diffusion of his important work to U.S. researchers. From the mid-1960s, however, Hagarstrand's work has been carried forward in a series of interesting investigations by quantitative geographers and others. Examples of such simulations are the diffusion of deep well drilling in Colorado (Bowden, 1965a, 1965b) and of agricultural innovations in Colombia (Hanneman, 1969, 1971) and Brazil (Carroll, 1969). These studies and others like them suggest that computer simulation of diffusion holds promise as a means to explore the complexities of the diffusion process as it unfolds over time. This potential, however, has not yet been fully realized.
In the typical example of the Hagerstrand approach to diffusion simulation, the process begins with the first adopter of an innovation. The simulation's rules predict that the next adopter (1) will be relatively homophilous with the previous adopter in personalsocioeconomic characteristics (Hagerstrand, 1952, 1953, 1965, and 1969). These rules of simulated diffusion are carried out by a computer program that repeats them in a sequence of "generations," each of which is a period of time such as a month or a year (Pitts, 1967). Then, the simulated diffusion process is compared with data about the actual rate of adoption in order to determine the effectiveness of the simulation model.*
One of the contemporary intellectual leaders in diffusion simulation research is Professor Lawrence A. Brown of Ohio State University; his results and those of his colleagues (Brown, 1966; Brown and Moore, 1969; Brown et al, 1976; Garst, 1973, 1974, and 1975) demonstrate the important role of spatial distance in the person-toperson diffusion of an innovation. Unfortunately, nongeographical diffusion scholars have not paid sufficient attention to space as an important variable affecting the diffusion of innovations. In fact, space is probably one of the least-studied variables in the diffusion process (Brown, 1981).

Results (Indonesian) 1:

Simulasi komputer difusi inovasi Difusi peneliti telah secara tradisional terikat oleh alat riset mereka ke ujian irisan atau lintas-bagian dari proses pada satu titik dalam waktu. Batas-batas metodologis memiliki mengharuskan gerak lambat analisis yang memegang sepotong proses stasioner sementara dinamika difusi dapat diamati. Sekarang, dengan pertimbangan waktu yang disediakan oleh komputer, mungkin untuk sekering analisis stasioner dengan proses yang berkelanjutan dan menangkap variabel penting dalam tindakan. Hal ini dapat dicapai dengan teknik simulasi komputer.Hasil simulasi komputer adalah reproduksi proses sosial yang seseorang berusaha untuk meniru. Jika proses simulasi tidak sesuai dengan kenyataan data, yang tahu bahwa penyesuaian yang diperlukan dalam model (atau seperangkat aturan) mengatur proses simulasi. Torsten Hagerstrand, ahli geografi kuantitatif di University of Lund, Swedia, adalah ayah difusi simulasi penelitian. Karyanya pada simulasi komputer dimulai pada awal 1950-an, tetapi diterbitkan hanya dalam bahasa Swedia sehingga selama bertahun-tahun hambatan bahasa dicegah difusi karyanya yang penting bagi para peneliti US. Dari pertengahan tahun 1960-an, namun, Hagarstrand's bekerja telah telah dibawa ke depan dalam serangkaian penyelidikan menarik oleh ahli geografi kuantitatif dan lain-lain. Contoh dari simulasi tersebut adalah difusi sumur pengeboran di Colorado (Bowden, 1965a, 1965b) dan inovasi pertanian di Kolombia (Hanneman, 1969, 1971) dan Brasil (Carroll, 1969). Studi ini dan orang lain seperti mereka menunjukkan bahwa simulasi komputer difusi memegang janji sebagai sarana untuk menjelajahi kompleksitas proses difusi seperti itu diungkapkan dari waktu ke waktu. Potensi ini, namun, memiliki belum sepenuhnya sadar. In the typical example of the Hagerstrand approach to diffusion simulation, the process begins with the first adopter of an innovation. The simulation's rules predict that the next adopter (1) will be relatively homophilous with the previous adopter in personalsocioeconomic characteristics (Hagerstrand, 1952, 1953, 1965, and 1969). These rules of simulated diffusion are carried out by a computer program that repeats them in a sequence of "generations," each of which is a period of time such as a month or a year (Pitts, 1967). Then, the simulated diffusion process is compared with data about the actual rate of adoption in order to determine the effectiveness of the simulation model.*One of the contemporary intellectual leaders in diffusion simulation research is Professor Lawrence A. Brown of Ohio State University; his results and those of his colleagues (Brown, 1966; Brown and Moore, 1969; Brown et al, 1976; Garst, 1973, 1974, and 1975) demonstrate the important role of spatial distance in the person-toperson diffusion of an innovation. Unfortunately, nongeographical diffusion scholars have not paid sufficient attention to space as an important variable affecting the diffusion of innovations. In fact, space is probably one of the least-studied variables in the diffusion process (Brown, 1981).

Results (Indonesian) 2:

Simulasi komputer Inovasi Difusi
peneliti Difusi secara tradisional telah terikat oleh alat-alat penelitian mereka untuk pemeriksaan dari irisan atau penampang dari proses pada satu titik waktu. Batas metodologis telah mengharuskan analisis gerak lambat yang memegang sepotong stasioner proses sedangkan dinamika difusi dapat diamati. Sekarang, dengan pertimbangan waktu yang fleksibel yang disediakan oleh komputer, adalah mungkin untuk memadukan analisis stasioner dengan kelanjutan proses dan menangkap variabel penting dalam tindakan. Hal ini dapat dicapai dengan teknik simulasi komputer.
Hasil simulasi komputer adalah reproduksi dari proses sosial yang satu berusaha untuk meniru. Jika proses simulasi tidak sesuai dengan data yang nyata, orang tahu bahwa penyesuaian yang diperlukan dalam model (atau set aturan) yang mengatur proses simulasi.
Torsten Hagerstrand, seorang ahli geografi kuantitatif di Universitas Lund, Swedia, adalah ayah dari difusi penelitian simulasi. Karyanya pada simulasi komputer dimulai pada awal 1950-an, tetapi diterbitkan hanya di Swedia sehingga selama bertahun-tahun hambatan bahasa mencegah difusi nya pekerjaan penting untuk peneliti AS. Dari pertengahan 1960-an, bagaimanapun, pekerjaan Hagarstrand telah dilakukan ke depan dalam serangkaian penyelidikan menarik dengan geografi kuantitatif dan lain-lain. Contoh simulasi tersebut adalah difusi sumur pengeboran di Colorado (Bowden, 1965a, 1965b) dan inovasi pertanian di Kolombia (Hanneman, 1969, 1971) dan Brasil (Carroll, 1969). Studi-studi ini dan lain-lain seperti mereka menunjukkan bahwa simulasi komputer difusi memegang janji sebagai sarana untuk mengeksplorasi kompleksitas proses difusi karena terbentang dari waktu ke waktu. Potensi ini, bagaimanapun, belum sepenuhnya terwujud.
Dalam contoh khas dari pendekatan Hagerstrand untuk simulasi difusi, proses dimulai dengan adopter pertama dari sebuah inovasi. Aturan simulasi yang memprediksi bahwa adopter berikutnya (1) akan relatif homophilous dengan adopter sebelumnya dalam karakteristik personalsocioeconomic (Hagerstrand, 1952, 1953, 1965, dan 1969). Aturan-aturan ini difusi simulasi dilakukan oleh program komputer yang berulang dalam urutan "generasi," masing-masing yang merupakan periode waktu seperti satu bulan atau satu tahun (Pitts, 1967). Kemudian, proses difusi simulasi dibandingkan dengan data tentang tingkat sebenarnya dari adopsi untuk menentukan efektivitas model simulasi *.
Salah satu pemimpin intelektual kontemporer dalam penelitian simulasi difusi adalah Profesor Lawrence A. Brown dari Ohio State University; Hasil dan orang-orang dari rekan-rekannya (Brown, 1966; Brown dan Moore, 1969; Brown et al, 1976; Garst 1973, 1974, dan 1975) menunjukkan peran penting dari jarak spasial dalam difusi orang-toperson dari sebuah inovasi. Sayangnya, ulama difusi nongeographical belum membayar perhatian yang cukup untuk ruang sebagai variabel penting yang mempengaruhi difusi inovasi. Bahkan, ruang mungkin salah satu variabel paling dipelajari dalam proses difusi (Brown, 1981).