【综述】美外籍院士Brian Anderson: 社交网络中舆论动力学研究进展

Original 好文分享机器智能研究MIR 2022-05-21

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2月初，IJAC上线了控制与系统科学领域国际著名学者、美国工程院外籍院士、澳洲科学院院士、IEEE终身会士Brian D. O. Anderson教授的特约综述，集中讨论了社交网络中，舆论动力学模型的最新研究进展。文章部分内容整理自Brian教授在CCC2018大会上的主题报告。

Brian Anderson

作者简介：

美国工程院外籍院士

澳洲科学院院士

IEEE终身会士

伦敦皇家学会院士

浙江大学名誉教授

中文导读

社会生活中，人与人之间的交流必不可少，无论是在公司会议室，还是在中学教室、线上社交媒体，都普遍存在着意见交流，这其中就涉及了"舆论动力学"研究。

来自网络

过去十年间，在社交网络分析(social network analysis)这一大的研究领域中，"舆论动力学"(opinion dynamics)的概念得到了系统与控制工程领域研究者们的广泛关注。舆论动力学旨在构建和分析动力学模型(dynamical models)，借助这些模型可得出个体在社交网络中交流及交换意见的方式；在听取他人意见后，一个人对某件事的看法可能会随着时间而不断改变。

很多舆论动力学模型，包括其中最受欢迎的，都是以主体为基础(agent-based models)，一个人即代表一个主体，其就某件事的意见由一个数值(real value)表示，这个数值会随着时间的变化而变化。通过图表(graph)可以很便捷地捕捉到个体间的交流网络，图表中的节点(node)代表单个个体，边界(edges)代表两个个体间的交流。

Recent Advances in the Modelling and Analysis of Opinion Dynamics on Influence Networks

Brian D. O. Anderson, Mengbin Ye

SpringerLink(开放获取):

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-019-1169-8

本文首先对多数基础的舆论动力学模型做了简单介绍，这些模型可以从数学层面上解读观察到的社会现象(observed social phenomena)。而后，基于一些基本想法，作者对最近关注的几个相关研究主题做了讨论。

第一个主题：研究在群体讨论中，个人自信心得以增长的方式。人们参与一系列话题讨论，最终，讨论的每个话题都能得出一致意见(consensus)。某种程度上，达成一致意见的价值在于可反映出个人对最终结论所做出的贡献。在整个过程中，网络中的个体及个体交流的方式都会发生改变。

第二个主题：介绍了一种全新的舆论动力学离散时间模型(discrete-time model)，用以研究在个人性格倔强但受社会规范胁迫时，个体向外表达的意见与个人私下想法间是如何产生差异的。通过该模型，还可看出少数过激分子(extremists)会带来一种"多数无知"(pluralistic ignorance)的现象，即群体多数成员私下拒绝一种行为模式，但却错误地想象其他大多数人都会接受它。

第三个主题：研究一组人如何讨论一组逻辑相关的话题。研究发现：对于逻辑相关性呈级联结构(cascade structure)的话题，若在各个话题如何关联这一点上，不同人存在着相反和/或多样的看法，那么在讨论话题时便会出现意见分歧，因为不同人对逻辑关联结构有着不同的认知。

全文信息

Recent Advances in the Modelling and Analysis of Opinion Dynamics on Influence Networks

Brian D. O. Anderson, Mengbin Ye

SpringerLink(开放获取):

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-019-1169-8

摘要：

A fundamental aspect of society is the exchange and discussion of opinions between individuals, occurring in situations as varied as company boardrooms, elementary school classrooms and online social media. After a very brief introduction to the established results of the most fundamental opinion dynamics models, which seek to mathematically capture observed social phenomena, a brief discussion follows on several recent themes pursued by the authors building on the fundamental ideas. In the first theme, we study the way an individual′s self-confidence can develop through contributing to discussions on a sequence of topics, reaching a consensus in each case, where the consensus value to some degree reflects the contribution of that individual to the conclusion. During this process, the individuals in the network and the way they interact can change. The second theme introduces a novel discrete-time model of opinion dynamics to study how discrepancies between an individual′s expressed and private opinions can arise due to stubbornness and a pressure to conform to a social norm. It is also shown that a few extremists can create “pluralistic ignorance”, where people believe there is majority support for a position but in fact the position is privately rejected by the majority. Last, we consider a group of individuals discussing a collection of logically related topics. In particular, we identify that for topics whose logical interdependencies take on a cascade structure, disagreement in opinions can occur if individuals have competing and/or heterogeneous views on how the topics are related, i.e., the logical interdependence structure varies between individuals.

关键词：

Opinion dynamics, social networks, influence networks, agent-based models, multi-agent systems, networked systems.

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