领域大小依赖的观点动力学模型：新特征和新普适类

谈判动力学中的非平衡相变

Non-equilibrium phase transition in negotiation dynamics

我们引入了一个模型的谈判动力学，其目的是模仿的机制，导致意见和公约的形成，在人口的个人。谈判过程，而不是“羊群般”或“有限的信心”驱动的过程，是基于一个微观的动态记忆和反馈发挥核心作用。我们的模型显示了一个非平衡的相变从吸收状态，所有的代理商达成共识，以一个活跃的固定状态，其特征在于无论是极化或不同意见的代理商集群的碎片。我们证明了至少存在两个不同的普适类，一个是有两种可能的意见的情况，另一个是有无限多意见的情况。对智能体交互网络的各种拓扑结构进行了相变的解析和数值研究。在这两种情况下，普适性类似乎并不依赖于特定的交互拓扑，唯一相关的特征是系统中存在的不同意见的总数。

动态意见交换模型中的渗流

Percolation in a kinetic opinion exchange model

本文研究了正方格子LCCC模型（Lallouache et al. in Phys. Rev. E 82 056112（2010）中提出的一种观点交换动力学模型）中几何团簇随信念和影响参数变化的逾渗转变.所述聚类包括具有大于或等于意见的预定阈值（Ω）的意见值的相邻站点。该转变点与Lallouache等人发现的序参量（平均意见值）的转变点不同。虽然转变点随意见阈值的变化而变化，但从最大团簇尺寸、团簇尺寸分布和Binder累积量的数据崩溃中获得的逾渗转变的临界指数保持不变。的指数也是独立的信念和影响参数的值，表明这种过渡的鲁棒性。这些指数与任何其他已知的渗透指数（例如静态伊辛、动态伊辛、标准渗透）不匹配，因此表征了LCCC模型属于单独的普适类。

度依赖的阈值模型：更好地理解在线社交网络上的意见动态

The Degree-Dependent Threshold Model: Towards a Better Understanding of Opinion Dynamics on Online Social Networks

随着在线社交媒体的快速发展，人们越来越被环境中存在的信息的数量和内容所淹没。阈值模型是目前最常用的方法之一，以捕捉人们对他人的意见和情绪的影响。虽然许多研究采用并试图改进阈值模型，但寻找一个合适的阈值函数来定义人类行为是一个必不可少的，但尚未实现的追求。个体阈值的异质性的定义通常定义得很差，这导致了统一和二元函数的使用相当简单，尽管它们远远不能代表现实。在这项研究中，我们使用Twitter数据大小为30，704，025条推文来模拟新观点的采纳。我们的研究结果表明，阈值不仅与节点的出度相关，这与其他研究相反，还与节点的入度相关。因此，我们模拟了两种情况下，其中阈值是出度和入度依赖，分别。我们的结论是，当阈值依赖于度时，系统更有可能达成共识;然而，在这种情况下，直到所有节点修复其意见所花费的时间明显更高。此外，我们没有观察到一个显着的影响，平均度的平均意见或固定时间的意见，这两种情况下，增加种子大小有负面影响，达成共识。虽然阈值异质性对平均意见有轻微的影响，但当阈值依赖于程度时，异质性对达成共识的积极影响更为明显。

基于比率的反众激活在意见动力学中

Ratio-Dependent Contrarian Activation in Opinion Dynamics

本文研究了混合反众对异质群体意见动力学的影响，通过Galam多数模型分析，推导了反众激活函数，得出了固定点、稳定性及意见动态的二维景观。

意见依赖网络上的多数投票模型

Majority-vote model on Opinion-Dependent Networks

本文研究了意见依赖网络或Stauffer-Hohnisch-Pittnauer网络上具有上下对称性和噪声参数$q$的M. J. Oliveira $1992$的多数投票模型.通过MonteCarlo模拟和有限尺寸标度关系，得到了临界指数$β/ν$、$γ/ν$和$1/ν$以及点$q_{c}$和$U^*$.经过大量的模拟，我们得到了$β/ν=0.230(3)$，$γ/ν=0.535(2)$和$1/ν=0.475(8)$。临界噪声参数和Binder累积量的计算值分别为$q_{c}=0.166(3)$和$U^*=0.288(3)$。在误差条内，指数服从关系$2β/ν+γ/ν=1$，这里给出的结果表明，多数票模型与Stauffer-Hohnisch-Pittnauer网络上的均衡伊辛模型属于不同的普适类，但与其他一些网络上的多数票模型属于同一类。

意见依赖网络上的逃税动力学与Zaklan模型

Tax evasion dynamics and Zaklan model on Opinion-dependent Network

在基于主体的蒙特卡罗模拟的背景下，我们研究了著名的多数投票模型（MVM）与噪声应用于逃税的Stauffer-Hohnisch-Pittnauer（SHP）网络。为了控制Zaklan提出的经济学模型中的逃税波动，在临界噪声$q_{c}$附近应用MVM对Zaklan模型进行演化。Zaklan模型最近使用平衡伊辛模型进行了研究。在这里，我们表明，Zaklan模型是强大的，因为这可以研究，除了使用平衡动力学的伊辛模型，也通过非平衡MVM和各种拓扑结构，无论这里使用的动态或拓扑结构给出相同的行为。

具有度依赖阈值的社会传染

Social contagion with degree-dependent thresholds

我们研究的情况下，人们的影响力是异质分布的阈值模型的意见传播。我们专注于平均意见的响应，作为出度（邻居的数量）之间的趋势-有效地影响节点的强度-和采用新产品或意见的阈值之间的函数。我们发现，如果耦合是非常积极的，系统的最终状态将是不同意见的混合，否则它将收敛到一个共识状态。我们发现，这不能简单地解释为一个相变，但出现的组合机制和它们的相对优势，在不同的区域的参数空间。

反整合Sznajd模型的相变和普适性

Phase transitions and universality in the Sznajd model with anticonformity

在这项工作中，我们研究的动态意见形成的Sznajd模型与反一致的正规格在二维和三维。反从众行为类似于在人群中引入加拉姆的逆向行为。该模型以前在全连接网络中进行了研究，并发现了一个有序-无序转变与序参量指数$β=1/2$解析计算。然而，没有估计其他相变指数，也没有讨论相变可能的普遍性。我们在这项工作中的目标是数字估计的其他指数$γ$和$ν$的全连接的情况下，以及三个指数的模型定义在正方形和立方格。我们的结果表明，该模型属于伊辛模型普适类在各自的维度。

电影收视率分布的普遍性

Universality in movie rating distributions

在本文中，直方图的用户评级的电影（1，…，10)进行了分析直方图的演变稳定形状遵循所有都是双峰或三峰的规则。此外，最多一个峰值可以在中心仓2，.，9和这些箱中的分布看起来平滑的“高斯样”，而在极端（1和10）的变化往往看起来突然。它表明，这是很好的近似下，直方图的限制和离散概率密度函数的Lévy斜α-稳定分布的假设。这些分布是唯一的稳定分布，可能会出现由于一个广义的中心极限定理，从各种独立的随机avriables的平均值，其中一个可以看到用户的初始意见。平均化也是一个关于社会过程的适当假设，而社会过程是持续意见形成过程的基础。令人惊讶的是，在网络上观察到的直方图中，正态分布并没有达到最佳拟合，而是具有胖尾的分布，其衰减为指数为-（1+alpha）（alpha=4/3）的幂律。Levy偏α稳定分布的尺度和偏度参数似乎取决于与平均电影的偏差（平均值约为7.6）。这种平均电影的直方图没有偏斜，并且是最窄的直方图。如果一部电影偏离了平均水平，分布就会变得更广泛和倾斜。偏度表示偏差。这是用来构建一个参数的拟合，它给出了一些证据的普遍性的过程中的连续观点动力学的味道。

一个动态演化与领域大小相关的随机观点动力学模型

A stochastic opinion dynamics model with domain size dependent dynamic evolution

我们引入了一个一维二元观点动力学的随机模型。二元观点$\pm 1$类似于上下伊辛自旋，并且在等效自旋系统中，只有域边界处的自旋可以翻转。取边界上自旋为上的概率为$P_{up} = \frac {s_{up}} {s_{up} + δs_{down}}$，其中$s_{up} (s_{down})$表示上（下）自旋邻近的畴的大小，用上自旋的$x$分数初始时，根据退出概率观察到相变，并在$δ-x$平面上得到相边界.此外，我们调查的粗化行为从一个完全随机的状态;常规的缩放只观察到在相变点$δ= 1$。的标度行为相比，其他动力学现象，该模型显然属于一个新的动力学university类至于持久性而言，虽然动力学指数，等于1，是相同的类似模型没有随机性。

具有随机动力学交换的观点动力学双参数模型的相变

Phase transitions in a two parameter model of opinion dynamics with random kinetic exchanges

最近，人们提出了一个具有动力学交换的意见形成模型，其中报道了一个自发对称性破缺跃迁[M。Lallouache等人，Phys. Rev. E，{ \bf 82} 056112（2010）]。我们概括的模型，将两个参数，$λ$，代表信念和$μ$，代表个人的影响能力。由$λ=1-μ/2$给出的相界将对称相和对称破缺相分开：影响项的作用增强了社会达成共识的可能性。时间尺度在相边界附近以幂律方式发散。序参量和凝聚体也显示出接近相边界的幂律增长，尽管具有不同的指数。指数一般沿相界变化，表明非普适性。然而，弛豫时间，成为常数与系统的大小增加的相边界附近，表明没有任何发散的长度尺度。一致的，波动仍然有限，但显示出强烈的依赖于沿其估计的轨迹。

基于一个意见模型的两群体竞争策略

Strategy of Competition between Two Groups based on a Contrarian Opinion Model

我们引入了一个逆向观点（CO）模型，其中一个组内的一小部分P的逆向持有强烈的意见相反的意见，其余的组。在初始阶段，存在两种观点A和B的稳定集群。然后，我们将持有强B意见的逆向投资者引入到意见A组中。通过他们的互动，逆向者能够减少最大的A意见集群的大小，甚至摧毁它。我们看到这种方法在操作中，例如，当公司向潜在客户发送免费的新产品，以说服他们采用该产品并影响他人。我们研究了CO模型，使用两种不同的策略，ER和无标度网络。在策略I中，逆向投资者的位置是随机的。在策略II中，逆向者被选择为最高度的节点。我们发现，对于这两种策略的最大的A集群的大小减少到零，因为在相变中的p增加。在临界阈值p_c处，系统经历二级相变，属于平均场渗流的同一普适类。我们发现，即使对于ER型模型，节点的程度不是那么明显，策略II是显着更有效地减少最大的意见簇的大小，并在非常小的p值，最大的意见簇被摧毁。

广义Sznajd模型中独立性的作用

Independence role in the generalized Sznajd model

本文研究了广义Sznajd模型中独立智能体在完全图和二维方格子上的作用，发现系统宏观状态仅取决于成对智能体数量，且不同拓扑结构下分别属于平均场和二维Ising普适类。

关于具有合作与对抗意见动态的网络SIS流行病模型

On a Network SIS Epidemic Model with Cooperative and Antagonistic Opinion Dynamics

本文提出耦合意见动态的SIS网络流行病模型，引入意见依赖再生数分析稳定性，并展示通过重塑意见根除流行病的控制策略。

具有观点依赖性感染力的竞争性社会传播

Competing Social Contagions with Opinion Dependent Infectivity

本文提出一种带内部观点和认知偏差的两种竞争信念传播模型，通过智能体模拟与平均场分析揭示认知偏差会丰富瞬态动力学，并研究外部招募传播者如何促成某一信念最终主导。

格上随机行走主体的观点动力学

Opinion dynamics of random-walking agents on a lattice

研究有限二维格上随机行走主体的观点动力学。在该模型中，意见是连续的，并且格和意见可以是周期的或非周期的。在每一个时间步，所有的代理随机移动的格子，并更新他们的意见的基础上，与邻居的意见的差异不大于一个给定的阈值。由于重复平均的影响，意见首先局部收敛，并最终达到稳定状态。与其他有界置信度的模型一样，稳定状态通常是具有一个或多个意见组的状态，其中所有代理人都有相同的意见。然而，当格子和观点都是周期性的时候，就会出现亚稳态，在这种状态下，所有依赖于位置的观点都可以共存。这一结果表明，当一组连续的意见形成一个结构，如一个圆形，而不是一个典型的线性意见，丰富的动态行为可以出现。当现实中存在地理限制时，很少达成完全的共识，这里的亚稳态可以成为这些情况的解释之一，特别是当意见不是线性的时候。

在负面偏见下的决策：在依赖意见的q-投票模型中的双滞后效应

Decision-Making under Negativity Bias: Double Hysteresis in the Opinion-Dependent $q$-Voter Model

本文研究了依赖意见的q-投票模型，引入了意见依赖的影响群体大小，揭示了双滞后效应及不可逆路径依赖机制。

论具有极化观点动力学的离散时间网络化SIV传染病模型

On a Discrete-Time Networked SIV Epidemic Model with Polar Opinion Dynamics

本文研究社交网络中受观点演化影响的传染病传播问题，提出耦合双层网络下的SIV模型与极化观点动力学模型，引入依赖观点的基本再生数分析平衡点稳定性，探讨干预观点抑制传染病的可行性。

Non-Markovian models of opinion dynamics on temporal networks

Traditional models of opinion dynamics, in which the nodes of a network change their opinions based on their interactions with neighboring nodes, consider how opinions evolve either on time-independent networks or on temporal networks with edges that follow Poisson statistics. Most such models are Markovian. However, in many real-life networks, interactions between individuals (and hence the edges of a network) follow non-Poisson processes and thus yield dynamics with memory-dependent effects. In this paper, we model opinion dynamics in which the entities of a temporal network interact and cha…

不灵活性和独立性：多数规则模型中的相变

Inflexibility and independence: Phase transitions in the majority-rule model

在这项工作中，我们研究的意见形成的人口参与的公开辩论有两个不同的选择。我们考虑了社会互动和个人行为的三种不同机制：从众、不从众和顺从。从众行为是由多数规则的动力学所决定的，而不从众行为则是作为一种独立的行为被引入群体的，这意味着群体影响力的尝试失败。最后，在种群中以给定的密度引入非柔性代理。这些人表现出一种独特的行为，在某种程度上，他们的无知使他们不愿意改变自己的观点。我们考虑这些影响单独和所有在一起，目的是分析系统的临界行为。我们进行了数值模拟，在一些晶格结构和不同的人口规模，我们的结果表明，不同配方的模型进行有序-无序相变在同一普适类的伊辛模型。我们的一些结果是补充分析计算。

交叉接触激进化引擎：观点动力学随机复合模型中的平台设计、注意力与地理因素

Radicalization Kinetics under Algorithmic Exposure in a Stochastic Multiplex Model of Opinion Dynamics

该研究构建随机复合观点动力学模型，分析社交媒体平台设计、注意力与地理因素对激进化的影响，发现算法同质性可悖论性抑制极端主义，未策划接触是激进化饱和水平的决定因素。

Opinion dynamics involving contrarian and independence behaviors based on the Sznajd model with two-two and three-one agent interactions

We investigate the opinion evolution of outflow dynamics based on the Sznajd model on a complete graph involving contrarian and independence behaviors. We consider a group of four spins representing the social agents with the following scenarios: (1) scenario two-two with contrarian agents or independence agents and (2) scenario three-one with contrarian or independence agents. All of them undergo a second-order phase transition according to our simulation. The critical point decreases exponentially as $λ$ and $f$ increases, where $λ$ and $f$ are contrarian and flexibility factors, respectivel…

表征网络化大语言模型的意见演化

Characterizing Opinion Evolution of Networked LLMs

研究经典意见动力学模型能否描述多智能体系统中大语言模型（LLM）的意见传播，发现引入偏置项可显著提升建模精度，将平均意见误差降低高达88%。

有界置信意见模型中的随机时间交互

Bounded-confidence opinion models with random-time interactions

本文研究网络上交互时间随机的有界置信意见模型，利用更新过程刻画随机交互，建立与确定性时间模型的联系，分析交互间隔分布对瞬态和稳态动力学的影响，并推导近似主方程及数值比较期望序参量和收敛时间。

利用动力学Ising模型推断意见动态的微观机制

Inferring the microscopic mechanisms of opinion dynamics using a kinetic Ising model

本研究利用动力学Ising模型从在线社交网络数据中推断意见更新机制，验证了热浴动力学的有效性，并揭示了持久性、社会影响与网络拓扑的定量关联。

基于话题模型的媒体议程和舆论时间依赖性量化研究

Quantifying time-dependent Media Agenda and Public Opinion by topic modeling

大众媒体在形成公众舆论方面发挥着根本性的作用，无论是通过确定讨论的主题，还是通过强调某些问题。人们直接或间接地从媒体上获取信息。自然，出现了两个问题：议程的动态是什么，人们如何对他们的不同主题感兴趣？如果不对议程动态和公众注意力进行适当的量化衡量，就无法回答这些问题。在这项工作中，我们研究了报纸的议程相比，公共利益进行主题检测的新闻。我们将媒体议程定义为报纸对话题报道的分布，将公共议程定义为公共利益在同一话题空间中的分布。我们测量议程的多样性作为时间的函数使用香农熵和议程之间的差异使用詹森-香农距离。我们发现，公共议程的多样性低于媒体议程，特别是当有一个非常有吸引力的话题，观众自然只关注这个话题时。使用同样的方法，我们发现报纸的报道偏见。最后，有可能确定一个给定的主题内的一个复杂的报纸设置动态，其中销售量最少的报纸通过一个积极的反馈机制与社交网络的讨论，安装在媒体议程的问题引发了公众辩论。

基于认知偏差的观点动力学模型

Opinion dynamics model based on cognitive biases

我们提出了一个新的个人和群体观点动力学模型的介绍，考虑到不同的方式，不同的信息来源被过滤，由于认知偏见。基于代理的模型，使用贝叶斯更新的个人信念分布，是基于最近的心理学工作的丹Kahan。该模型的开放性允许研究静态和时间依赖性偏差以及信息处理过滤器的影响。特别是，本文比较了两个重要的心理机制的影响：确认偏见和政治动机的推理。根据信息过滤的有效性（代理人偏见），面对客观信息源的代理人可能会根据真相达成共识，或者尽管有证据，但仍然存在分歧。总的来说，该模型可能会提供对日益两极分化的现代社会的理解，特别是因为它允许混合不同类型的过滤器：心理，社会和算法。

异构网络中的观点动力学研究

On Opinion Dynamics in Heterogeneous Networks

本文研究了Hegselmann和Krause最近提出的观点动力学模型：群体中的每个主体保持一个描述其观点的实数，并且每个主体通过平均在给定置信范围内的所有其他观点来更新其观点。每个代理的置信范围是不同的。这种异质性和状态依赖的拓扑结构导致了人们对复杂动态行为的理解不足。我们通过他们的互连拓扑分类代理，并相应地，计算系统的平衡。我们推测，该模型的任何轨迹最终收敛到一个稳定的状态下固定的拓扑结构。为了建立这个猜想，我们得到了两个新的充分条件：这两个条件都保证收敛和恒定拓扑的无限时间，而一个条件还保证单调的收敛。在固定拓扑下的无限时间演化中，我们定义了领导群，领导群决定了追随者的收敛速度和收敛方向。

局部多数意见对Sznajd模型动力学的影响

The influence of local majority opinions on the dynamics of the Sznajd model

在这项工作中，我们研究了一个Sznajd样的观点动力学的正方形晶格的线性尺寸$L$。为此，我们认为，每个代理人有一个令人信服的权力$C$，这是一个时间依赖量。每一个高说服力的四个代理人共享相同的意见组可能会说服它的邻居遵循群体的意见，这导致增加群体的说服力。此外，我们认为，一个群体的局部多数意见（3向上/1向下旋转或1向上/3向下旋转）可以说服代理相邻的群体的概率$p$，因为该群体的说服力足够高。这两种机制（说服力和概率$p$）导致意见之间的竞争增加，这避免了独裁（完全一致，所有自旋平行）的广泛模型的参数，并有利于民主国家（偏序，大多数自旋指向一个方向）的发生。我们发现该模型的弛豫时间服从对数正态分布，平均弛豫时间$τ$随系统尺寸的增加而增加，与$p$无关，为$τ\sim L^{5/2}$。我们还讨论了Sznajd模型通常的相变的发生。

Trust in the CODA model: Opinion Dynamics and the reliability of other agents

A model for the joint evolution of opinions and how much the agents trust each other is presented. The model is built using the framework of the Continuous Opinions and Discrete Actions (CODA) model. Instead of a fixed probability that the other agents will decide in the favor of the best choice, each agent considers that other agents might be one one of two types: trustworthy or useless. Trustworthy agents are considered more likely to be right than wrong, while the opposite holds for useless ones. Together with the opinion about the discussed issue, each agent also updates that probability f…

广义Krause观点动力学模型的保序性

Order preservation in a generalized version of Krause's opinion dynamics model

Krause的观点动力学模型最近已经成为几个研究的对象，部分原因是它是最简单的多智能体系统之一，涉及位置相关的变化拓扑结构。在这个模型中，代理人有一个由实数表示的意见，他们通过平均那些代理人的意见来更新它，这些代理人的意见与他们的意见相距小于一定的交互半径。在这个模型上获得的一些结果依赖于这样一个事实，即在迭代下意见顺序保持不变，这一属性与在全连接通信拓扑上同时更新的模型中的直觉一致。已经提出了该模型的几种变型。我们发现，一些自然的变化是不保序的，因此导致潜在的问题与理论分析和直觉的一致性。我们认为一个通用版本的克劳斯的模型参数化的影响函数，封装在文献中提出的大部分变化。然后，我们推导出一个必要和充分条件，这个功能的意见秩序被保存。

具有时变翻转率的选民模型

Voter Model with Time dependent Flip-rates

我们在选民模型的翻转率中引入时间变化。这种类型的概括与语言变化中的年龄模型有关，允许代表说话者一生中学习率的变化，并且可以应用于任何其他类似的模型，其中微观水平的交互率随时间变化。达到共识所需的平均时间随着翻转率的变化率以非平凡的方式变化，在静态均匀（原始选民模型）和静态非均匀翻转率的平均共识时间给出的界限之间变化。通过考虑每个代理之间的交互的平均时间，我们得到了很好的估计的平均共识时间和退出概率的任何时间尺度的翻转率变化。在复杂网络上，共识时间随人口规模的缩放被正确预测，并且与普通选民模型的预期一致。意见初始分布的异质性有很强的影响，大大减少了达成共识的平均时间，同时增加了最初占据最缓慢变化的代理人的意见的生存概率。不同国家达成共识的平均时间是非常不同的。最初由变化最快的代理人持有的意见成功的机会较小，并且比均匀分布的意见需要更长的时间。

群体压力的凝聚力量：非线性观点动力学中的共识

Coalescing Force of Group Pressure: Consensus in Nonlinear Opinion Dynamics

本文将群体压力驱动的观点动力学推广到一般时变权重和多维观点情形，证明正从众水平下共识必然形成并给出更紧收敛速率，同时允许公共舆论在观点凸包内任意取值。

网络上的意见动力学量子模型

A quantum model of opinion dynamics on networks

提出基于密度矩阵的量子意见动力学模型，通过非对易算符解释认知矛盾与顺序效应，并识别量子相干性等非经典量，在乘积态近似下退化为经典Friedkin-Johnsen模型。

正方形格上多数投票模型的意见域统计

Statistics of opinion domains of the majority-vote model on a square lattice

不同文化的并列区域的存在，尽管事实上，人们的信仰有一种趋势，成为更相似的，因为个人的互动反复是一个令人困惑的现象，在社会科学。在这里，我们研究一个极端版本的频率依赖偏差模型的社会影响力，其中一个人采用的意见，其扩大的邻居，其中包括个人本身的大多数成员共享。这是多数投票模型的一个变体，在多数投票模型中，如果邻居的意见一致，个人保留自己的意见。我们假设个体固定在线性尺寸$L$的正方形晶格中，并且它们只与最近的邻居相互作用。在一个平均场的框架内，我们推导出的运动方程的密度的个人采用一个特定的意见，在单站点和对近似。虽然单点近似预测一个单一的意见域，接管整个晶格，对近似产生一个定性正确的图片与共存的不同的意见域和强烈的依赖于初始条件。广泛的蒙特卡罗模拟表明存在丰富的意见域或集群的分布，其数量与$L^2$增长，而最大的集群的大小与$\ln L^2$增长。的意见域的大小的分析表明，它们服从幂律分布的大小不太大，但它们是指数分布的限制非常大的集群。此外，类似于其他著名的社会影响力模型-阿克塞尔罗德的模型-我们发现，这些意见域是不稳定的热噪声的影响。

由社会活动驱动的意见动态动力学模型的控制策略与趋向平衡的趋势

Control strategies and trends to equilibrium for kinetic models of opinion dynamics driven by social activity

研究由社会活动驱动的意见动态动力学模型，提出新动力学方程，表明社会互动对防止极端意见形成的重要性，给出控制策略并证明受控模型趋向平衡的结果，还利用相关技术估计方程解向平衡的松弛。

自适应选民模型中的狂热对观点动力学的影响

Zealotry Effects on Opinion Dynamics in the Adaptive Voter Model

自适应选民模型作为一个概念模型，在时间演化的社交网络上的意见形成过程中得到了广泛的研究。过去对狂热者（即旨在将其固定观点传播到整个系统的节点）的影响的研究仅考虑了静态网络上的选民模型。在这里，我们扩展的狂热的研究的情况下，自适应网络拓扑结构与节点的状态共同发展，并调查意见传播引起的狂热者取决于他们的初始密度和连通性。数值模拟表明，在碎片阈值以下，低密度的狂热者足以将他们的观点传播到整个网络。在过渡点之外，狂热者必须表现出比普通节点更高的度，以有效地传播他们的观点。我们使用平均场近似的模型产生一组低维的耦合常微分方程来验证数值结果。我们的研究结果意味着，传播的狂热分子的意见，在自适应选民模型是强烈依赖于链路重布线的速度和正常节点的平均程度相比，狂热分子。为了避免狂热者的观点完全占据主导地位，剩下的节点有两种可能的策略：分别调整重新布线的速度和/或与其他节点的连接数量。

两极分化之路：极端观点、误解和随机机会如何驱动观点动力学

Paths to Polarization: How Extreme Views, Miscommunication, and Random Chance Drive Opinion Dynamics

了解倾向于增加或减少两极分化的社会条件是重要的，原因有很多。我们研究了一个基于网络结构的基于代理人的观点动力学模型，扩展了Flache和Macy（2011）之前引入的模型，他们发现两极分化似乎随着远程关系的引入而增加，但随着数量的增加而减少。突出的观点，他们称之为人口的“文化复杂性”。“我们发现以下情况。首先，偏振是强烈的路径依赖性和敏感的随机变化。第二，两极分化在很大程度上取决于人口中意见的初始分布。在没有极端分子的情况下，两极分化可能会有所缓解。第三，嘈杂的交流会驱使人们走向更极端的观点，甚至导致严重的两极分化。最后，在“文化复杂性”增加的情况下，两极分化的明显减少是由于两极分化测量的一个特殊性质造成的，根据这一性质，极端观点多样性更大的人口被认为两极分化程度较低。这项工作的影响，了解人口动态的信念，意见和两极分化，以及更广泛的影响，分析基于代理的模型的社会现象。

意见动力学建模：不同的吸引与排斥拓扑结构突显了 trolling 的定量效应

Opinion dynamics modelling: distinct attraction and repulsion topologies highlight quantitative effects of trolling

该研究提出了一种基于网络非线性微分方程的意见动力学模型，通过不同拓扑结构模拟 trolls 引入争议的影响，并推广了聚类检测算法。

传染动力学中的临界行为

Critical behaviors in contagion dynamics

我们研究了一般传染模型的临界行为，其中节点是活跃的（例如，意见A，或功能）或不活跃的（例如，意见B，或损坏）。这两个状态之间的跃迁由以下各项决定：（i）独立于邻域的自发跃迁，（ii）由相邻节点诱导的跃迁，以及（iii）自发反向跃迁。由此产生的动态是非常丰富的，包括极限环和随机相位切换。我们导出了统一的平均场论.具体来说，我们分析表明，系统的动力学是由过程（一至三）的临界行为只能表现出三个不同的制度：（a）不相关的自发跃迁动力学（b）接触过程动力学和（c）尖点灾难。这结束了一个长期存在的辩论的普遍性类的复杂传染动力学的平均场，并大大加深了其数学理解。

社会网络中共演的意见领袖模型研究

On a Co-evolving Opinion-Leadership Model in Social Networks

本文提出一种动态系统，探讨意见与领导力在社会网络中的共演机制，扩展了Friedkin-Johnsen框架，分析了领导力与说服力的平衡关系及收敛条件。

网络上涉及非从众行为的非线性 $q$-voter 模型

Nonlinear $q$-voter model involving nonconformity on networks

研究在完全图与无标度网络上构建含反从众、独立及怀疑参数 $s$ 的非线性 $q$-voter 模型，揭示其相变条件并证明二者均属平均场 Ising 普适类。

意见形成的集体影响对基于智能体的流行病动力学

Collective impact of opinion formation on agent-based epidemic dynamics

本研究提出耦合意见动力学与流行病模型的智能体框架，揭示行为反馈对疫情演变的定量影响，改善流行病解释。

具有自适应置信区间的观点动力学有界置信模型

Bounded-Confidence Models of Opinion Dynamics with Adaptive Confidence Bounds

本文提出了两种具有异构和自适应置信区间的离散时间观点动力学有界置信模型（推广了HK和DW模型），发现自适应机制导致更少的主要观点集群、更长的收敛时间，并产生基线模型中不存在的相邻节点同观点但不接受的定性现象。

具有自适应交互概率的有界置信意见动力学模型

A Bounded-Confidence Model of Opinion Dynamics with Adaptive Interaction Probabilities

本文扩展了Deffuant-Weisbuch有界置信模型，引入异质自适应边权重来调节交互概率，并证明了收敛性、边权重长期动力学及有效图的性质，数值模拟显示自适应边权重对不同网络类型的收敛时间有不同影响。

Disappearing errors in a conversion model

The same basic differential equation model has been adapted for time-dependent conversions of members of a population among different states. The conversion model has been applied in different contexts such as epidemiological infections, the Bass model for the diffusion of innovations, and the ideodynamic model for public opinion. For example, the ideodynamic version of the model predicts changes in public opinions in response to persuasive messages extending back to an indefinite past. All messages are measured with error, and this chapter discusses how errors in message measurements disappea…

意见驱动的流行病动态的动能模型：受图论调节

Kinetic models of opinion-driven epidemic dynamics modulated by graphons

本文提出动能模型模拟流行病传播，考虑个体对防护行为的意见。通过图论表示社交网络，研究意见领袖的存在与否。证明在强L^1范数下收敛，并设计保持结构的方案，突出图论效应，分析意见领袖对疾病传播的影响及流行病波的生成机制。

Contrarian Voter Model under the influence of an Oscillating Propaganda: Consensus, Bimodal behavior and Stochastic Resonance

We study the contrarian voter model for opinion formation in a society under the influence of an external oscillating propaganda and stochastic noise. Each agent of the population can hold one of two possible opinions on a given issue --against or in favor, and interacts with its neighbors following either an imitation dynamics (voter behavior) or an anti-alignment dynamics (contrarian behavior): each agent adopts the opinion of a random neighbor with a time-dependent probability $p(t)$, or takes the opposite opinion with probability $1-p(t)$. The imitation probability $p(t)$ is controlled by …

当你的AI智能体屈服于同伴压力：研究大语言模型的观点变化动力学

When Your AI Agent Succumbs to Peer-Pressure: Studying Opinion-Change Dynamics of LLMs

本研究探究同伴压力对大语言模型智能体观点的影响，发现其从众行为呈S型曲线、不同模型阈值有别且存在说服不对称性，提出了审计多智能体AI社会认知行为的新框架。

意见形成动态-未实现的期望引发的迅速集体幻灭

Opinion formation dynamics -- Swift collective disillusionment triggered by unmet expectations

我们提出了一个微观模型来描述交互代理之间共享的个人意见如何引发对新想法或创新的过度集体期望，然后迅速崩溃到一个戏剧性的集体幻灭。构成动态基础的基本假设是，信息收集过程不是瞬时的，而是需要成熟。代理人通过定期咨询存储信息令牌（IT）的公共池来不断完善和更新他们的个人意见。通过计算存储的IT数量，实时监控对创新想法的期望。它的流动动力学被同化到一个单节点排队系统（QS）的反馈回路。它包括信息池（等候室）、IT流入和服务流出，使信息收集过程风格化。与基本排队论相反，这里漫游QS的IT被赋予了时间依赖的内部变量。这种额外的动态信息用于构建信息成熟过程。这种信息的成熟将反应延迟引入到动态中，最终产生集体幻灭。我们说明了引入的通用建模框架，详细考虑炒作周期动态，一个关键的管理主题时，处理创新扩散。在本文的第二部分，我们引入了一个程式化的框架，以检测，尽快，集体幻灭阶段的发病，同时尽量减少误报的频率。

文化结构中的普遍性标志

Signs of universality in the structure of culture

要理解观点、偏好和文化的整体动态，需要比迄今为止更多地使用经验数据。显然，社会影响力在推动这一动态方面发挥了重要作用，这是许多量化模型的基本要素。这种模式要求在指定“初始文化状态”时所有特征都是固定的。通常，这个初始状态是随机生成的，从一组可能的特征组合的均匀分布。然而，最近的研究表明，社会影响力动态的结果强烈依赖于初始状态的性质。如果后者是从经验数据中取样，而不是以均匀随机的方式产生的，那么在长期动态之后，对于短期内相同水平的集体行为倾向，会发现更高水平的文化多样性。此外，如果初始状态是随机的，通过洗牌的经验特性之间的人，长期的文化多样性的水平是在经验和均匀随机的同行之间。目前的研究重复了对多个经验数据集的分析，结果非常相似，尽管文化变量之间的相关性矩阵在数据集之间存在明显差异。这指向经验文化状态中固有的强大结构属性，可能是由于现实世界中文化动态的普遍规律。研究结果还表明，这种动态的特点可能是临界性，并涉及超越社会影响的机制。