Ada dua pendekatan umum yang biasa di lakukan dalam Social Behaviour, yaitu pendekatan quantitativ dan qualitatif. Seperti yang kita ketahui, 2 pendekatan tersebut bercabang seiring berkembangnya metodologi riset. Quantitatif erat kaitannnya dengan data statistik baik dari hasil survey, observasi maupun hasil dari kuisioner. Sedangkan Qualiatif lebih pada in-depth interview dan memahami, menginterpretasi bagaimana responden dalam lingkungan sosialnya
membentuk dunia di sekeliling mereka. Kelemahan dari pendekatan quantitatif atau statistik adalah agent (responden) dianggap pasif, sedangkan pendekatan qualitatif kelemahannya jumlah sample (agent/respondent) relatif terbatas/ sedikit.

Kemudian muncul pendekatan Agent-based modelling yang menawarkan sample banyak dan responden aktif. Banyak dari metode statistik diaplikasikan dalam social sciences telah mengalami perkembangan sejarah yang lama. Sebagai contoh, metode regresi punya dasar dalam kerja pertama Galton di abad 19. Keaslian dari Agent-Based Models sering dikaitkan dengan Von Neuman karena beliau mengembangkan mesin nameshake di akhir 1940an walaupun mesin-mesin Von Neuman bukan merupakan Agent-Based Models atau model2 lainnya yang sejenis, mereka membangun teori yang dibentuk fondasi untuk membangun dan memodelkan kehidupan buatan (artifisial life). Agent-Based Models menjadi sangat populer di dekade yang lalu dan juga dalam ekonomi, ilmu politik,dan ilmu sosial lainnya.

Nigel Gilbert, ahli internasional dalam Agent-Based Models dan editor dalam Journal of Artificial Societes da Social Simulation, sangat relevan untuk menulis sebuah buku seri. Gilbert menjelaskan prinsip-prinsip dasar dan diskusi Agent-Based Models software dengan menggunakan contoh-contoh dalam seluruh buku nya. Beliau menulis dengan jelas dan tepat, penting untuk membuat topik yang tidak umum menjadi dapat diakses untuk peneliti2 yang ada dalam teritori familiar dengan metode tipe regresi.

Formalnya, agent-based modelling adalah bentuk komputasional ilmu sosial. Melibatkan model2 bangunan yaitu program2 komputer. Ide modeling familiar dalam ilmu sosial: satu menciptakan beberapa representasi yang disederhanakan dari kenyataan sosial yang cocok untuk mengungkapkan semirip mungkin dengan percaya bahwa operasi sungguhan. Sebagai contoh, jika ada satu variable dependen dan satu variable independen, persamaan regresi cocok sebagai model hubungan antar variable tersebut. Sebuah jaringan simpul (node) dan tepi (edge) dapat memodelkan persahabatan. Bahkan bahasa biasa menggambarkan hubungan,seperti itu antara kekuatan proteksi HKI (Hak Kekayaan Intelektual) dengan tingkat inovasi dalam sebuah negara, dapat dipertimbangkan sebuah model, walaupun sederhana dan lebih tidak formal dibanding yang satunya.
Model2 komputasi diformulasikan sebagai program-program komputer dimana ada beberapa input (apa itu variabel independen) dan beberapa output (seperti variabel dependen). Program itu sendiri mewakili proses-proses yang dipikirkan untuk ada dalam dunia sosial (Macy and Willer, 2002). Sebagai contoh, kita mungkin punya sebuah teori bagaimana teman mempengaruhi dalam membuat keputusan bagi konsumen. Seperti yang bisa kita lihat, kita bisa menciptakan sebuah program dimana terdapat individu (agent) yang membeli merujuk pada preferensi mereka. Hasilnya menarik karena apa yang dibeli satu agent akan mempengaruhi pembelian buat temannya, dan apa yang temannya beli akan mempengaruhi agent pertama. Semacam perkuatan timbal balik yang relatif mudah untuk model menggunakan agent-based modelling.