<div dir="ltr">Re 

<b><i><font face="comic sans ms, sans-serif">Ultimately, I am probing the group to see what kinds of frameworks each<br>of us has in mind.</font></i></b><div><br></div><div>My choice is a self-regulating participatory market society. <br><br></div><div>I quote from Dirk Helbing's Economics 2.0: The Natural Step towards A Self-Regulating, Participatory Market Society   <a href="https://arxiv.org/abs/1305.4078">https://arxiv.org/abs/1305.4078</a></div><div>"I argue that, as the complexity of socio-economic systems increases, networked decisionmaking and bottom-up self-regulation will be more and more important features. It will be<br>explained why, besides the “homo economicus” with strictly self-regarding preferences, natural selection has also created a “homo socialis” with other-regarding preferences. While the “homo<br>economicus” optimizes the own prospects in separation, the decisions of the “homo socialis” are self-determined, but interconnected, a fact that may be characterized by the term “networked minds”. Notably, the “homo socialis” manages to earn higher payoffs than the “homo economicus”."<br><br>Interesting is the youtube presentation by Dirk Helbing about his new book  Next Civilisation at <a href="https://www.youtube.com/watch?v=8TtSNNaNZTc&t=26s">https://www.youtube.com/watch?v=8TtSNNaNZTc&t=26s</a></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, 13 May 2021 at 19:55, jon zingale <<a href="mailto:jonzingale@gmail.com">jonzingale@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Each of the three citations was meant to evoke, distinct though related,<br>
approaches to assigning quantities to qualities of networks. The Levine<br>
paper[1] focuses on a technique for flattening a food web onto a chain<br>
(trophic level). What I find novel is that the technique appears robust<br>
to loops (cannibalism like breastfeeding) as well as larger circuits or<br>
cliques (scavengers of all types and colors). I am also impressed by the<br>
straightforward nature of the calculation familiar to all that work with<br>
absorbing Markov chains[KS]: Reorder the transition matrix so that pure<br>
source components come first, partition the position vector similarly,<br>
find the fundamental matrix and then solve for position. Levine then<br>
goes on to point out that the variance of path lengths gives a nice<br>
measure of trophic specialization.<br>
<br>
I became familiar with the Spring Rank algorithm through conversations<br>
with its authors, and became more intimately familiar through recent work<br>
applying the algorithm to networks of exchange. The central idea, there,<br>
is that we can imagine an exchange network as a mechanical system of<br>
weights (individuals) and springs (whose tensions correspond in some<br>
way to transactions between individuals). There (and maybe this is how<br>
it might correspond to Marcus' criticism) we write the Hamiltonian and<br>
solve for position. In the work, my collaborators and I were (are?) doing,<br>
we researched how such a model can be used as a suggestion engine for<br>
*giving* exactly because one could suggest non-trivial ways to *balance*<br>
one's exchange network.<br>
<br>
Lastly, the reference to gauge-theoretic economic models is one where we<br>
can apply an abstract notion of curvature or (cohomologically) measure<br>
the distance from *exactness* flows experience on a given circuit. I would<br>
not be surprised if this relatively new approach is already finding itself<br>
useful in applied economics. My feeling is that the tools already exist<br>
(to an extent more than we know, though less than we really want) and<br>
that application is where things go awry. Also, I am unsure to what extent<br>
these approaches land within the already stated criticism put forth by<br>
Marcus. I haven't looked at the Kirkley paper. I suppose I wanted to<br>
ground the models in some calculations so that we can more clearly argue<br>
their merits.<br>
<br>
To my mind, assigning qualities to graphs, like assigning qualities to<br>
numbers, comes with a certain hermeneutic burden. OTOH, there is a<br>
continued effort to discover sensible properties that graphs may have,<br>
that is, the field is as rich as any[2]. I am not entirely sure why I feel<br>
compelled to highlight this distinction, so please excuse the pedantry.<br>
<br>
Ultimately, I am probing the group to see what kinds of frameworks each<br>
of us has in mind. There are the graphic-theoretic (presently, my<br>
favorite to think about) approaches, lawyer-theoretic(?) approaches that<br>
ask, "For the benefit of whom?", as well as some axiomatic approaches.<br>
Also, we appear to be discussing questions of reciprocity and asking,<br>
"Economy, what is it good for"?[$]<br>
<br>
[1] Reading about Eric's approach to his recent work, I was reminded<br>
about the Levine paper. It has been several years since I had thought<br>
about the details and attempts to reconstitute the idea for that context<br>
have it on my mind for this one.<br>
<br>
[2] Here, I suppose that I am not only thinking about more recent work<br>
like that of Mark Newman or Lovasz or whomever, but also of the rich<br>
history (summarized so playfully by Lokatos) going back to Euler and<br>
Gauss and ...<br>
<br>
[$] There is also the question of Evil, money, and their arborescent<br>
relationship. I will leave this one alone for now ;)<br>
<br>
[KS] Kemeny and Snell, 1960<br>
<br>
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