文摘
现有的观点动力学模型主要集中在意见的影响其他意见和忽略的影响社会个体之间的相似性。社会个体之间的相似性和他们的邻居也会影响在现实生活中他们的意见。因此,一个观点演化模型考虑社会相似性(简称social-similarity-based香港模型、SSHK模型)介绍了。使用个人属性和社会相似性计算是用来测量个体之间的社会关系。通过考虑置信界限的联合效应和社会相似性在这个模型中,邻居的选择改变的作用显著的过程中进化的观点。数值结果表明,新模型不仅可以获得意见结果的特征,即分裂,极化,和共识,但也更容易取得共识下合适的相似度阈值。此外,改进后的模型与异质和同质信心和相似性阈值范围进行了讨论。我们发现改进的异构SSHK模型可以获得舆论共识结果更容易比均匀SSHK模型和经典模型绑定与相似度阈值的信心。这个发现提供了一种新的思维方式和理论依据的指导公众舆论在现实生活中。
1。介绍
在过去的几十年中,舆论动力学作为一种特殊类型的复杂的人类行为吸引了大量不同的科学领域的研究者的兴趣(1]。观点动力学,包括舆论的形成、传播和演变,对政治有很大的影响(2)、经济学(3),和社会4]。现有研究已经检查了舆论的传播的内在机制通过建立一些观点演化模型来预测或影响公众舆论5]。
在现有的观点动力学研究,模型可分为离散的意见模型和连续模型(6,7]。连续的观点动力学模型被认为是更适合代表复杂的意见(7]。最受欢迎的连续舆论传播模型是Deffuant模型和Hegselmann-Krause(香港)模型(8- - - - - -10),也称为有界模型的信心。在这些模型中,信心绑定(也称为看来阈值或公差)是影响的主要因素的意见共识,推动稳定(11]。个人选择与邻居沟通根据界信心原则,他们只与邻居沟通,如果他们认为距离是以下意见阈值,也就是说,信心绑定,然后可能会改变他们的意见(12,13]。梁等人发现,一个关键的信心一定值(0.5)是影响网络拓扑;此外,整个系统达到共识的观点当所有代理商的信心必然高于临界值(13- - - - - -15]。相反,当低于阈值时,很难达成一致的意见。Deffuant模型中,每个代理只能与他的一个邻居在每个时间步长,而每一个代理可以与所有邻居香港模式,它有助于改变现状的社交网络16,17]。观点演化的主要结果是碎片,极化和共识。本研究的目的是确定如何使意见达成共识。大量的研究已经改进了经典的香港模式通过与现实的结合。梁等。13)提出了使用一个随机或指数分布来表示信心。不同的属性或环境对代理的信心会造成不同的影响。傅et al。14)提出了一种修改Hegselmann-Krause模型(MHK模型),认为自信参数,表明个人的意见和持久性的持久性其他代理的意见。事实证明自信参数有很大影响舆论共识。
然而,经典的香港模式,这些改善香港模型只考虑邻居的意见的影响一个人的意见沟通的过程。许多研究已经证明,一个人的变化的观点也受到其他代理的社会属性(18- - - - - -20.]。基地和Mas (21]研究的影响人口断层线和接触的时机对团队凝聚力,和他们的模型是基于假设代理的影响在代理与意见并不直接相关,但与人口结构的相似性。Mas et al。22)发现,跨越不同的演员可以帮助克服冲突甚至在集团拥有强大的人口断层线,和所需的时间组织个性很强的克服极化小于那些软弱的个性。考虑到这个因素,社会的影响个人的概念,即社会力量,引入舆论演化模型。社会权力是由网络拓扑的一些特性,如节点度和介数中心和遵循幂律分布。仿真结果表明,适当的社会权力分配可以使意见很容易收敛(19,20.]。然而,个人的社会网络是如此的复杂,使用网络拓扑来表示社会力量远远不够。每个人都有不同的社会属性和资源,可以受到不同的影响。在模型与similarity-biased影响,只有足够相似的个人可以减少意见分歧,相互作用和相似性阈值取决于额外的心理机制(例如,社会身份、自信)23]。任何人都可以拥有相同的社会力量在所有其他的邻居,忽略两个个体之间的交互。
本文结合的联合影响邻居的意见对个人的舆论和社会属性。同样,一些代理的意见外的信心,也可以交流,被认为是。节2,social-similarity-based Hegselmann-Krause模型(SSHK),提出了通过引入社会相似性选择邻居交流。均匀的仿真结果及分析(信心绑定和相似性阈值显示平等)和异构模型(绑定和相似性阈值显示不平等)的信心了3。部分4提供了一个讨论和结论。
2。方法
2.1。相似性社会关系
人与人之间的社会关系的亲密关系可以被描述为他们的社会相似性。“鸟以群分”是说这意味着同样显示更强的人际吸引的人。人际吸引是一种相互依赖状态,是一种积极的关系。人际吸引的一个最重要的原则是相似原理(20.]。人们倾向于交朋友和信任的人共享相同的兴趣爱好或者自己一样的社会地位20.]。因此,基于一个人的社会属性的相似性介绍了描述社会关系。现有的基于主体对舆论演化的研究总是视个人为一个简单的节点。不同的社会属性的人,如年龄、性别、教育水平、财富、和地理位置,在自然科学研究相对较少。这些属性是不可分割的一部分的描述独特的个人,不容忽视。因此,本文介绍了社会属性,经典的有界模型(香港模型)来识别个人的信心。
每个社会属性的可能值是有限的,和每个社会属性的值的范围根据实证分析总结了。为了便于建模计算,每个属性值就是量化。有两种定量methods-one一定数量的离散值对应的价值属性,和其他量化社会属性连续值的范围,和社会属性本身是由一系列值。很明显,后面的方法具有更好的表现效果,这样连续的值用来表示个人属性。每个代理将被指派属性形成一个属性集,包括年龄、性别、教育水平、经济状况、地理位置中国第五次人口普查的数据显示。例如,年龄是一个非负整数表示为0到100之间的数,和教育水平可以表示为一个浮点数在0和1之间,0代表的最低教育程度(文盲),1代表最高的教育水平。可以指定性别为男性或女性,地理位置的经度和纬度可以表示为一个人的住宅。
具体来说,代理可以表示为一组值吗 。此外,它可以被视为一个节点维空间的社会属性。
个人之间的亲密的社会关系可以被描述为他们的社会相似性 。节点之间的相似性和节点()是基于个人属性向量计算。根据不同类型的值,分为相同相似之处(),相似性程度()和反向相似()。只有两个值被定义为属性。在这里,只包括性别。定义属性与一个浮动的号码。在这里,年龄相似(),教育相似),经济相似()是包括在内。定义测量地理位置。这是两个节点之间的距离成反比,即基于汉明距离。可以找到的细节上面的定义在[24]。
通过结合 , ,和 , 是计算 在哪里 的重量是 , ,和 ,分别按照专家。为方便计算,相似中归一化的值 。节3、社会属性简化的在这个版本和两个属性的重视社会关系在现实生活中(地理位置和教育水平)被认为是在这里为了方便分析;例如,教育水平在发达地区普遍高于发展中地区。地理位置属于属于和教育水平 ,和两个属性密切相关;例如,教育水平在发达地区普遍高于发展中地区。因此,设置的值为0, 分别设置为0.5的水平。
2.2。模型
在经典的香港模型中,每个代理选择另一个代理的意见是有限的信心绑定通信的邻居(12,25]。代理然后平均他和他的邻居的意见作为他的新观点。傅(14)提出一个MHK模型,认为自信基于经典的香港模式。他使用一个自信参数代表代理的程度的保留自己的意见。因此, 是代表代理的程度的考虑他的邻居的意见。两个极端情况下 代表一个非常顽固的人只相信他自己的意见,和 ,它描述了一个完全开放的特工只有信任他的邻居的意见。的交换规则MHK模型如下: 通信的邻居的代理商吗是 ,在那里绑定和信心是他的自信参数。有影响的意见趋同,这意味着一个小对应于一个收敛时间短,一个社会系统需要。
MHK模型基础上,本文提出了SSHK模型,介绍了社会相似性代表社会代理和他的邻居之间的关系。可以选择代理的邻居,他们的社会相似性和信心。SSHK模式代理。每个代理意见 和有社会属性设置。在每个时间步,每个代理改变他的意见根据公式(2)。选择沟通的邻居在接下来的讨论分析。
经典的有界信心模型显示,当相互通信,代理可能会说服他们的邻居分享与他类似的意见,和每个人都向他的邻居可能会改变他的观点。然而,代理也改变他的意见对他的或可靠的近邻不管自己的意见,这表明人们对社会的依赖关系和客观判断的意见在沟通的过程中交换意见。同时考虑上述两种情况,介绍了社会相似性代理绑定扩展信心。社会相似性阈值设置在这里代表社会关系或代理之间的信任程度。代理人认为信心和相似度阈值在选择通信的邻居。
在邻居的过程中选择,同时建立两个约束: 。选择规则的要求比经典的模型,这是不现实的。通常情况下有一些代理商有着强大的社会关系或高社会相似性有矛盾的看法,他们也会相互沟通,交换意见。因此,权重的方法和 用于整合社会相似性的加权和的信心同时绑定,代表不同的影响 。因此,邻居的设置代理可以计算如下:
本文忽略了网络拓扑结构的影响,假定网络是完全连接。因此,每个代理可以与系统中所有其他代理沟通。然而,每个代理只能与邻居交流计算公式(3限制)和 。社会相似性与自信参数不同。自信是代理的个人属性的描述,是个体的内在本质。显然,它不会改变当面对不同的邻居。由于社会相似性是用来描述个人和他的邻居之间的关系和相互作用,同一代理的社会相似性的变化当面临不同的邻居。
3所示。仿真分析和结果
SSHK模型是使用基于主体建模和仿真研究。仿真结果是平均100次。该系统假定一个完全连接的网络 。意见是一个连续的值在0和1之间,和每个人遵循一个均匀分布的初始意见(14]。代理分为三类:不稳定的代理( ),他们很容易受到邻居的意见,一个温和的代理( ),他们认为自己和他的邻居的意见,固执的代理( ),他们坚持自己的观点和其他代理疲软的影响。在接下来的研究中,两个社会属性选择(地理位置和教育水平)为了方便分析和每个代理都有一个二维的属性 ,地理位置和教育水平等。代理可以通过公式计算(之间的相似性1)。
稳态时定义的所有代理的意见不再变化;也就是说,系统是稳定的(13]。观点动力学研究的一个重要的观察指标是最后的意见,集群 。达到稳定状态时,显示三种不同意见的碎片,极化和共识。分裂是指整个人口情况分为许多子组和这些子组的意见是不同的。极化是指整个人口情况分为几个子组,和这些子组的意见是不同的。如果两个观点之间的差异小于10−4,他们可以被视为相同的意见或意见集群。另一个观察指标是仿真时间——次系统需要达到稳定状态。
同构和异构模型将在以下部分中讨论。齐次模型意味着信心绑定和相似性阈值是相等的。异构模型意味着信心绑定和相似性阈值是不平等的。
3.1。齐次SSHK模型
齐次模型研究了在这一节中。信心会被忽视的影响来分析社会动力学相似的意见。绑定的影响信心,同时社会相似性阈值进行比较,当他们工作。SSHK模型验证通过比较它与经典的香港和MHK模型。
3.1.1。社会相似性的影响
首先,我们假设 ;也就是说,我们只研究社会相似性的影响。不同的观点演化的结果是通过改变从0.01到0.1的相似之处。几个有代表性的结果如图1。
图1说明了进化观点在不同条件下的社会相似性。从结果可以看出,舆论极化是不能实现的。意见就变得支离破碎的社会相似性阈值很小( )。随着社会相似性增加,大多数意见可以收敛于一个观点而另一些则在一个分散的状态( )。当相似度足够大( 和 ),意见遵循法治逐渐收敛,最后达成共识。因此,社会舆论动力学相似性影响达到两厢情愿的稳定的意见相似度阈值的增加。这一发现是由于相似度阈值,在沟通并不直接改变意见,只是用于选择通信的邻居。相似性阈值间接影响的观点,而信心必然有直接影响的意见。此外,一些代表值的相似度阈值为0.01,0.03,0.05和0.1。
3.1.2。相互影响的相似性和信心
的合理价值社会相似性阈值的影响以及信心界限比较在这一节中。
的影响分析了基于信心绑定之间的差异和不同的相似度阈值。通过模拟香港,MHK SSHK模型,以下代表信心绑定值可以得到: (意见分裂), (意见极化), (意见一致)。以下仿真中使用的值。自认为目标影响人们之间的关系超过社会相似性,忽略极端相似的重量的模型( 。9 ~ 1)。
基于假设大多数人一般都是客观的,我们假设信心绑定的重量大于相似的重量( 和 );具体来说,信心绑定和相似性同时在舆论演变中发挥作用。我们分析权重的影响在不同置信界限和相似度阈值,获得最合适的重量值。因为信心的重量之和绑定和相似性是1,我们只讨论相似的重量和分析意见上的不同的权重进化的影响。图2显示了舆论上的相似性阈值数据的影响下几种不同的相似度阈值。
相似度阈值很小( )。当相似性很小的重量( ),也就是说,当信心绑定的重量大,意见的最终状态是完全由绑定的信心。当 和信心很小( ),仿真结果是意见分裂。当信心绑定适中( ),可获得舆论极化和一个足够大的信任半径( )可以确保将达到收敛的一些看法。
相似度阈值(大 )。当意见达到共识是非常小的,稳定的意见相似度阈值增加而增加。当 价值的,不管 ,认为不会实现偏振和碎片。因此,意见并不完全取决于相似,和信心仍然是相关的。值得注意的是当 ,一个意见可以取得共识,即使信心一定非常小;这是因为SSHK模型增加了代理的沟通机会约束之外的信心,使整个系统更容易取得共识。
可以看出,当相似的重量在中间值( 3 ~ 0.7),信心和相似的联合影响,和意见比较随机的状态;例如,当 , , ,意见达到极化而不是共识和碎片。从图可以看出2,当相似的重量在0.3和0.7之间,信心绑定和相似性一起工作。理论上,当信心绑定的重量很大,认为主要是由信心绑定,当相似的重量很大,认为主要是由相似。此外,适当的体重可以让这两个因素同时工作。考虑到这一事实的信心应该起到主导作用观点演化在接下来的研究中,我们仍然选择前面的假设的价值;也就是说, 。
值得注意的是当不是很小吗很大,即使信心一定很小,意见能达成共识,如黑色区域如图所示2。自模型增加了交流的机会的代理意见差异大于信心绑定,它是整个系统更容易取得共识。
相似性阈值在不同置信界限的影响也进行了研究。结果如图所示3。
(一)
(b)
(c)
在图3(一个),最终意见数量逐渐减少( )的增加 。意见从分裂状态改变极化的增加( )(图3 (b))。意见从极化状态改变与增加的共识( )(图3 (c))。的意见结果fragmentation-polarization-consensus的共同影响社会相似性和绑定可以通过改变的信心 。因此,社会相似性也影响舆论动力学。
3.1.3。模型验证
核实SSHK模型的可行性,我们比较它与经典的香港和MHK模型。意见分布的三个模型与不同边界如图的信心4。
图4表明这三个模型的最终意见状态(即相同。碎片,极化或共识)。的主要特征的意见结果三个模型时意见分裂 极化,当 ,和共识 。无论如何变化,经典的香港模型需要的最短时间达成共识,和SSHK模型需要最长的时间达到稳定状态很小( )。MHK模型显示了香港模式完全相同的结果,而舆论SSHK模型的结果是不同于MHK模型。下面讨论的差异。图5显示SSHK模型之间的差异( )和MHK模型时 。表1比较稳定的时间()和舆论集群数量()和相对大小最大的集群 。
(一)
(b)
(c)
在图5(一个)MHK模型的,代理集群每一项法律意见的数量几乎是一样的,一样的人物5 (c)。然而,在图5 (b)SSHK模型的,有些意见集群包含明显增大代理数量,而其他人则只有几个代理。代理集群的数量最大的意见几乎是相同的两个模型(表中1)。当相似度阈值增加从0.1到0.2,SSHK模型的意见数量明显低于意见MHK模型的数量。相似度阈值的增加使代理人以外的信心一定会与他人沟通。意见很容易达到共识。
表1显示了稳定的时间SSHK模型 长于MHK的模型。相比之下,SSHK模型的稳定时间 几乎只要MHK模型。这是可能的,因为适当的增加外的通信代理的时候信心,容易使意见达成共识。外代理的沟通时间的信心 和 比较图6来验证假设。
在图6,沟通时报1700年略有增加 。当 通信倍增加到超过10000人。它可以证明,的几率增加,代理之间的通信在信心必然提高,达到共识意见集群数量却降低了。这个结果验证假设社会相似性机制的引入使绑定外的通信代理的信心,影响舆论的进化。
外的通信代理的时候信心必然大大降低和减少50 0后一步。这一发现可以归因于意见,逐步过渡到几簇以极大的差异在时间和受制于信心一定会只允许代理具有类似的意见交流。
3.2。异构SSHK模型
通常,每个代理的信心必然和社会相似性阈值是不同的。因此,SSHK异构信心束缚和社会相似性阈值模型研究了在这一节中。此外,异构模型与均匀模型进行比较。
的幂律分布现象广泛存在,异构信心必然和社会相似性阈值本文跟随它。幂律分布 标度指数的影响吗和最小值(13]。
每个人可能会影响到他的邻居的意见和社会关系。这两个是不同的和相关的影响。这三种关系类型如下:(1)信心必然和社会相似性阈值有正相关。当做出决定时,代理很容易受到他的邻居的意见和他们的社会关系。(2)信心必然和社会相似性阈值有一个负相关。代理是极端的心理。他们改变他们的观点,因为沟通与他们的邻居和他们的社会关系。(3)信心必然和社会相似性阈值是不相关的。这些因素对代理是随机的影响。
在图7,上述相关类型对舆论的影响反映在进化(意见集群数量)。
从图7,可以看出没有相关性显示大多数意见数字当信心很小(信心绑定= 0.05),其次是负相关,和意见正相关的数量略低于负相关。此外,舆论没有相关类型的数字大于那些积极的和消极的相关类型。它可以得出结论,没有相关性获得最大数量的意见不管信任半径和相似度阈值的值。
在图8,上述相关类型对舆论的影响反映在进化(稳定时间)。
从图可以看出8的影响信心绑定和相似性阈值之间的相关性看来数字是一致稳定的时间。没有相关要求稳定时间最长,其次是负相关和正相关。积极的和消极的相关性在最短的时间内达成共识信心绑定时它们之间没有显著差异小。随着信心必然增加,可以看出正相关类型股票完全相同的结果为负相关,这两个相关类型的和稳定的时间少得多比没有相关性。
结合意见集群数量和稳定时间,获得的结果可以得出结论,观点演化总是最糟糕的在任何情况下当相似度阈值和信心是无关紧要的;即实现大多数意见集群数量和需要最长的时间稳定。然而,只要有这两个因素之间的相关性,无论是积极的还是消极的相关性,结果没有显著的不同。结果是相同的,当信心并不小。
现在的同构和异构模型相比。异构模型( 和 )代表不同的异质性。一个小标度指数对应于一个分布更不均匀。鉴于信心束缚和社会相似性阈值之间的关系可能影响意见收敛在这项研究中,选择不相关和负相关的异构模型。
首先,齐次模型比较与异构模型之间的负相关信心和社会相似性阈值。结果如图9。
(一)
(b)
(c)
图9(一个)标度指数显示,当很小( , ),最后意见集群异构SSHK模型的数量是齐次模型的多,而舆论的异构SSHK模型( , )小于均匀的模型。因此,异质性可能并不总是推动舆论共识而均匀模型。当信心必然增加不是小( 和 ),异构模型总是促进意见趋同,而不能均匀模型。它可以得出结论,异构模型获得舆论共识的结果比均匀模型,除了当标度指数、信心一定是足够小。
齐次模型现在与异构模型的相关性如图10。
(一)
(b)
(c)
在数据10 ()和10 (b)当信心一定很小,小的标度指数的模型( )获得更多的意见集群数量比均匀模型。然而,齐次模型显示了一个更大的价值比模型与一个更大的标度指数( )。图9 (c)显示了近似的结果。
总之,与齐次模型相比,异构模型认为集群的数量会导致减少,促进达成一致的意见。这一发现与信心束缚和社会相似性阈值的分布以及它们的相互关系。
4所示。结论
提出了一种改进的SSHK模型基于经典的有界信心模型通过引入社会相似性代理到MHK模型,同时考虑到邻居的意见和他们的社会关系的影响。SSHK模型考虑特殊情况,一个小数量的代理以外的信心有机会交换意见。同类和异类SSHK模型也是研究和比较。结果表明,新模型还获得意见的结果的主要特征,即分裂、极化和共识。
通过研究齐次SSHK模型中,可以得出结论,新模型可以很容易地达成一致在一个适当的社会相似性阈值相比,古典模型;即社会相似性也影响舆论动力学(15]。社会相似性阈值的增加改变了舆论从分裂到共识。此外,减少社会相似性阈值很难使意见达成共识。当信心绑定的影响和社会相似性比较,前者展示了一个更强的影响比后者意见趋同。此外,SSHK模型的比较结果与香港和MHK模型显示,SSHK模型可以更容易地达成共识,因为代理以外的信心可以沟通和交换意见。
异构模型与相关性的影响讨论的信心必然和社会相似性阈值并与齐次模型。齐次模型相比,异构模型促进了意见达成共识。当信心必然与社会相似性阈值,异构模型允许意见容易收敛,尤其是当信心束缚和社会相似性阈值呈正相关。这一发现表明,意见很容易达成共识,当个体治疗的影响邻居的意见和社会关系作为平等。当所有人意见更容易收敛在极端的环境中;他们只是受到邻居的意见,或者他们只是受社会关系的影响。然而,看来是很难预测的,达成共识是很困难的,当没有相关性。因此,信心束缚和社会相似性阈值之间的相关性影响舆论的状态稳定。这一发现可能提供了理论依据和方法控制或引导舆论。一些代理积极或消极的相似性阈值之间的相关性和信心可能加入,导致社区达成协议。
总之,不管结果的性质(即。,reality or experimental), social similarity between individuals also influences the opinion evolution result. The impact of social relationships between individuals on opinion dynamics cannot be ignored. Introducing the social relationship and social attributes of individuals into the opinion evolution model makes the model more realistic. Moreover, the introduction of these concepts provides a theoretical framework for the opinion dynamics model, which considers complex individual social attributes and relationships. This study ignores the influence of network topology. The influence of complex social networks and heterogeneous individual social attributes on public opinion evolution needs further research.
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关这篇文章的出版。
确认
这项工作得到了国家自然科学基金(批准号71571081,没有。61540032,没有。91324203)。