How to be an extremist
我们提出了一个玩具模型的意见传播的社会，结合了自我强化机制与扩散。这两种机制的相对强度-称为系统的可影响性-是模型的自由参数。该模型是运行在一个无标度网络和它的渐近行为进行了研究。一个令人惊讶的新兴效应被观察到：如果每个人都变得更加关注他人的意见，那么整个社会就会从多元的细微差别的意见转变为对极端意见的绝对共识。这种反直觉的涌现行为可能有助于解释人类历史上的某些悖论。
2022-01-25 cs.SI physics.soc-ph
Propagation of epidemics in a polarized society: impact of clustering among unvaccinated individuals
关于疫苗接种的意见两极分化可能对大流行控制产生负面影响。在这项工作中，我们量化了这种对COVID-19传播的负面影响，使用基于代理的模拟，在具有多种类型网络的异质人群中，代表不同类型的社会互动。我们表明，未接种疫苗的个人的聚类，与意见的两极分化，可以导致大流行的演变相比，确定性模型的预测显着差异。在我们的现实基线情景下，这些差异是有效繁殖数量增加33%，高峰期感染增加157%，最终累积发病率增加30%。
2022-06-01 cs.MA cs.SI physics.soc-ph
Opinion Formation Threshold Estimates from Different Combinations of Social Media Data-Types
被动消费与主题相关的可量化数量的社交媒体信息可能会导致个人形成意见。如果这些人中有相当一部分人出于他们最近确立的观点而采取行动，那么无论信息的真实性如何，都可能引发一场运动或公众舆论的转变。鉴于社交媒体在现代社会中无处不在，我们必须了解社交媒体数据导致意见形成的门槛。本研究通过询问2222名参与者关于各种社交媒体数据类型的数量来估计人口意见形成阈值（即，图像、视频和/或消息），他们将需要被动地消费以形成意见。意见的形成是通过三个维度来评估的：1）数据类型，2）背景，3）来源。这项工作为估计通过社交媒体信息影响人群所需的数据量提供了理论基础。
2018-10-02 cs.SI
Moral foundations in an interacting neural networks society
道德基础理论支持人们，在不同文化中，倾向于在道德基础上对问题进行分类时考虑少数维度。数据还显示，每个道德维度的权重统计数据与自我宣称的政治派别有关，而最近的神经科学和心理学文献又将其与认知学习风格联系起来。受这些数据的启发，我们提出了一个简单的统计力学模型，其中交互神经网络对向量进行分类，并从其社会邻居的成员那里学习他们对大量问题的平均意见。学习的目的是减少代理人之间的分歧，即使不同意。我们考虑一个由δ参数化的学习算法族，它代表了对确证（相同符号）意见的重要性。我们定义了一个序参量，用于量化具有同质学习风格的群体中意见的多样性。使用蒙特卡罗模拟和平均场近似，我们发现在一个温度下，序参量和学习参数δ之间的关系，我们将其与给定群体中社会影响的重要性联系起来。与数据一致，更强烈地依赖确证证据的群体维持的意见多样性更少。我们讨论的模型的预测，并提出可能的实验测试。
2013-07-11 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Topological bifurcations in a model society of reasonable contrarians
人们通常分为顺从者和反对者，前者倾向于与社区中的大多数人意见一致，后者倾向于不同意大多数人的意见。然而，在实践中，当绝大多数人持某种意见时，很少会出现相反的趋势，这表明了一种社会规范。这种合理的逆向行为通常被认为是独立思考的标志，在金融市场上可能是一种有用的策略。我们提出的观点动力学的社会合理的逆向代理。该模型是一个元胞自动机的伊辛型，反铁磁对相互作用建模逆向和plaquette项建模社会规范。我们引入集体变量的熵作为比较确定性（平均场）和概率（模拟）分岔图的一种方式。在平均场近似下，该模型表现出分岔和混沌相，解释为整个社会的相干振荡。然而，在一维空间排列中，人们观察到非相干振荡和恒定平均。在具有小世界效应的Watts-Strogatz网络的模拟中，平均场行为被恢复，具有类似于平均场的分叉图，但使用重新布线概率作为控制参数。无标度网络也有类似的分岔图，我们可以计算出这种网络的有效连通性。
2013-08-19 cs.SI nlin.CD nlin.CG
Deciphering Social Opinion Polarization Towards Political Event Based on Content and Structural Analysis
有一些证据表明，社会意见的两极分化导致了关系的破裂，有些在小社区的规模，但其他人可以分裂大型组织，甚至一个国家。传统的方法，以回答社会上的意见两极化的根源，通常使用随机抽样或基于问卷的方法，认为在时间和金钱方面昂贵。相反，利用社会媒体数据的大数据方法提供了一个丰富的资源来研究几个问题，如：社会意见极化如何形成，动态社会网络机制在时间窗口观察，识别主导行为者和社区。大数据方法的力量在于分析的数据数量，其中过程中涉及的数据越多，描述人口状况就越准确。如今，计算能力不再成为处理大规模数据的障碍，从而使观察社会意见极化过程成为可能。
2021-02-16 cs.SI
How does public opinion become extreme?
我们通过统计物理建模和分析调查，调查了宗教，经济，政治，堕胎，婚外性行为，书籍，电影和选举投票等广泛问题，调查了社会中极端舆论趋势的出现。这些调查清楚地表明了极端观点的抬头。前兆是持有某种极端观点的个体的比例与也包括温和派的个体的比例之间的非线性关系，例如，在政治上，“非常保守”与“温和到非常保守”的人。我们提出了一个激活模型的观点动力学与互动规则的基础上存在的个人的“brongness”，模仿经验观察。根据我们的模型，非线性的发作可以与突然的自举-渗透过渡相关联，并伴随着社会中极端观点的级联。因此，它是一个预警信号，可以预测从温和到极端的转变。此外，通过相图，我们可以根据极端分子的关键部分和人们的联系，根据他们所属的分裂政权对社会进行分类。
2014-12-15 cs.SI physics.soc-ph
Can Few Lines of Code Change Society ? Beyond fack-checking and moderation : how recommender systems toxifies social networking sites
随着过去几年网络敌意和两极分化的增加，我们需要超越对社交网站（SNS）的检查反射或对更好的适度的赞扬，并调查它们对社会结构和社会凝聚力的影响。特别是，Facebook或Twitter等数字平台大规模部署的推荐系统的作用一直被忽视。本文借鉴了认知科学，数字媒体和意见动力学的文献，提出了一个忠实的副本之间的纠缠推荐系统，意见动力学和用户的认知biais在SNS如Twitter的校准超过一个大规模的纵向数据库的推文从政治活动家。这个模型使得比较各种推荐算法对社会结构的影响成为可能，并量化它们与一些主要认知偏见的相互作用。特别是，我们证明，推荐系统，寻求完全最大限度地提高用户的参与度，必然会导致用户的过度负面内容（其中一些高达300\%），一种现象称为算法的负面偏见，意见景观的两极分化，并集中在最有毒的用户手中的社会权力。后者在最具影响力的前1%用户中的数量是总人口的两倍多。总的来说，我们的研究结果强调了识别推荐系统对个人和社会有害的实施的紧迫性，以便更好地规范它们在系统性SNS上的部署。
2023-03-27 cs.DM cs.SI
Subreddit R/unpopularopinion: Against the Spiral of Silence
人作为社会性动物，遵从社会的风俗习惯，其行为和观点受到社会规范的极大影响[5]。因此，当人们觉得自己的想法与大多数人的观点相悖时，他们会选择在别人面前隐藏自己的观点。这种社会现象被称为沉默的螺旋[4]。最近，互联网技术和在线交流的出现使人们站起来，在网络空间公开表达自己的意见，并打破沉默的螺旋墙[12]。reddit r/unpopularopinion的设计初衷是让用户能够坦率地分享和讨论社会上不受欢迎的观点。在这项研究中，我们引入了一项描述性研究，以展示reddit子网站r/unpopularopinion如何帮助其用户克服沉默的螺旋。根据社区观察和参与者访谈的结果，分析了r/unpopularopinion。尽管r/unpopularopinion的环境鼓励用户自由表达他们的意见，但这个社区的主要人群是年轻的白人男性，代表他们群体的意见得到了普通用户的支持，并出现在头版。因此，少数人的意见被忽视，这导致了另一种螺旋式的沉默现象。在未来的研究中，
2019-12-09 cs.SI
Opinion fluctuations and disagreement in social networks
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Lund University（隆德大学）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）
本文研究了一个易处理的意见动力学模型，该模型通过包含固执代理人的非齐次随机八卦过程，解释了长期分歧和持续意见波动，并证明了在高度流动的大规模社会中会出现同质影响现象。
2012-10-13 cs.SI cs.SY eess.SY
Why We Experience Society Differently: Intrinsic Dispositions as Drivers of Ideological Complexity in Adaptive Social Networks
Binghamton University, State University of New York（纽约州立大学宾汉姆顿分校）；Waseda University（早稻田大学）
本研究通过分析适应性社会网络模型，揭示了内在行为倾向如何驱动意识形态复杂性，发现不同认知倾向导致个体意见轨迹的非直观动态差异。
2026-02-07 cs.SI physics.soc-ph
Multi-choice opinion dynamics model based on Latane theory
本文重新考虑了Nowak-Szamrej-Latané模型。这种观点形成的计算机化模型基于Latané的社会影响理论。我们修改这个模型，以允许多（两个以上）的意见。通过计算机模拟，我们发现在改进的模型中仍然可以观察到有序/无序相变的特征。可以在共享第$i$意见的行动者的平均分数、其变化以及具有相同意见的行动者集群的平均数量和共享相同意见的行动者的最大集群的平均大小中观察到转变。此外，模型控制参数对仿真结果的影响进行了简短的评论。对于一个具有相同行动者的说服力和说服力的同质社会，临界社会温度$T_C$随着可用意见$K$的增加而降低，从$T_C=6.1$（$K=2$）到$K=3$，4，5，分别为4.7，4.1到$T_C=3.6$。
2019-02-09 cs.SI physics.soc-ph
Conformity, anticonformity and polarization of opinions: insights from a mathematical model of opinion dynamics
理解和量化社会系统中的两极分化是重要的，原因有很多。例如，它可以帮助避免社会中的隔离和冲突，或控制两极分化的辩论并预测其结果。在本文中，我们提出了一个版本的$q$ -选民模型的观点动力学与两种类型的社会影响的反应：符合（如在原来的$q$ -选民模型）和反符合。我们把模型的社会网络的双团拓扑结构，以检查这些反应之间的相互作用如何影响的观点动力学的人口分为两个对立的部分。该模型进行了分析，数值模拟和蒙特卡罗模拟。我们的研究结果表明，系统经历了两个分支的集团之间的交叉链接的数量的变化。在第一个临界点以下，整个系统的共识是可能的。因此，两个对立的集团只有在松散地联系在一起时才可能有相同的意见。在该点以上，系统最终处于极化状态。
2017-07-13 cs.SI physics.soc-ph
Efficient Algorithms for Relevant Quantities of Friedkin-Johnsen Opinion Dynamics Model
本文针对Friedkin-Johnsen观点动力学模型，提出一种确定性局部算法，结合逐次超松弛技术高效计算平衡观点向量及相关指标，适用于千万级节点网络，显著提升了计算效率与可扩展性。
2025-07-20 cs.CC cs.SI
Pre-Construction of Opinion Dynamics Considering Structural Inequality: Interdisciplinary Analysis of Complex Social Stratification, Media Influence, and Functionalism
本研究跨学科分析精英统治、媒体影响和预定理论如何作为机制维持社会阶层不平等，并探讨不平等的构建、再生产及其理论辩护。
2024-04-19 cs.SI physics.soc-ph
The Effect of Social Media on Shaping Individuals Opinion Formation
在本文中，社会媒体的意见形成过程中的影响是在竞选期间建模。在所提出的模型中，点对点互动和有针对性的在线宣传信息被假设为意见形成动态的驱动力。目标消息的说服力是基于收集和处理的私人信息。在这项工作中，模型是基于一个人工社会，最初平均分为两方。有界置信度模型用一个导致共识的置信度参数值来管理对等交互。目标信息被建模为一个外部交互信息源，它会转化一些弱承诺的个体，从而打破这种均衡。双方使用相同的宣传方法。结果表明，一个很小的外部影响打破了意见分布的均匀性，对选举结果起着重要作用。所得到的民意波动时间序列与实际选举调查结果有很好的相似性。
2021-03-13 cs.SI physics.soc-ph
Linking theory and empirics: a general framework to model opinion formation processes
我们引入了一个最小的意见形成模型，这是非常灵活的，可以重现各种各样的现有的微观影响的假设和模型。与此同时，该模型可以很容易地根据实际数据进行校准，它只对实际数据提出了一些要求。从这个角度来看，我们的模型可以被认为是一个桥梁，连接理论研究的意见形成模型和实证研究的社会动力学。我们研究模型解析使用平均场近似和数值。我们的分析是例证最近报道的经验数据来自一个在线社交网络。利用这些数据进行模型校准，我们证明了该模型可以重现碎片化和两极分化的社会系统。此外，我们设法生成一个人工社会，其特征属性的定量和定性类似于在宏观尺度上观察到的经验。这种能力成为可能后，我们已经先进的模型与两个重要的通信功能：选择性和个性化算法。
2022-04-02 cs.SI physics.soc-ph
Incorporating social opinion in the evolution of an epidemic spread
为控制COVID 19在不同国家的流行传播，往往需要对公民的流动性施加限制。最近的例子表明，这些政策的有效性在很大程度上取决于人民是否愿意遵守这些政策。这是一个很难测量和控制的参数。我们在这篇手稿中展示了一种系统的方法来检查一个社会的情绪，并将其纳入流行病传播的动力学模型。我们考虑西班牙的情况下，虽然结果和方法可以直接外推到其他国家的过程。
2020-07-09 cs.SI nlin.PS physics.soc-ph
Consensus Emerging from the Bottom-up: the Role of Cognitive Variables in Opinion Dynamics
意见研究$-$，例如，它们的形成和变化，以及它们通过理论和数值模型对我们社会的影响$-$一直是迄今为止社会物理学的主要目标之一，但它是社会心理学和复杂性科学的定义主题之一。尽管不同的模型和理论蓬勃发展，一些关键问题仍然没有答案。本文的目的是提供一个认知接地的计算模型的意见，他们被描述为心理表征和定义的独特的心理特征。我们还定义了这些表征如何通过不同的过程动态变化，描述了观点的心理动态和社会动态之间的相互作用。我们提出了两个版本的模型，一个离散的意见（选民模型），一个连续的（Deffuant）。通过数值模拟，我们比较我们的认知模型与经典的社会物理模型的行为，我们确定有趣的差异，在动态的共识，为每个模型考虑。
2015-09-02 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Modelling Opinion Dynamics in the Age of Algorithmic Personalisation
现代技术已经彻底改变了我们互动和消费信息的方式。例如，在线社交平台允许以前所未有的规模进行无缝通信交流。然而，我们仍然受到认知和时间的限制。我们的注意力是有限的，但非常宝贵。网络个性化已成为解决信息过载问题的标准方法。因此，我们对朋友的意见和我们对重要问题的看法可能会被扭曲。然而，算法守门对我们超连接社会的影响却知之甚少。在这里，我们设计了一个观点动力学模型，其中个人通过社会网络连接，并采用意见作为他们所接触的观点的函数。我们应用各种过滤算法，选择显示给用户的意见i）随机ii）考虑时间排序或iii）他们当前的信念。此外，我们研究了这些机制和真实网络的关键特征之间的相互作用。我们发现算法过滤可能会影响意见的分享和分布，特别是在信息偏向每个用户当前意见的情况下。这些效应在具有拓扑和空间相关性的网络中得到加强，其中出现回声室和极化。相反，连接模式的异质性降低了这种趋势。我们还考虑一种情况下，一个意见，通过轻推，集中推给所有用户。有趣的是，即使是最小的推动也能够改变现状，使其朝着所需的观点发展。我们的研究结果表明，简单的过滤算法可能是调节社交网络上发生的观点动力学的强大工具
2018-11-08 cs.SI physics.soc-ph
Mapping the Spiral of Silence: Surveying Unspoken Opinions in Online Communities
Stanford University（斯坦福大学）
研究通过对比公开和私下意见，揭示社交媒体中沉默螺旋现象，发现少数意见者更沉默，社区设计因素影响自我沉默，提出积极强化等对策。
2026-03-16 cs.CY cs.HC cs.SI
Social Influence and the Collective Dynamics of Opinion Formation
社会影响力是个人通过与他人的社会交往来调整自己的观点、修正自己的信念或改变自己的行为的过程。在我们这个紧密相连的社会中，社会影响力在许多自组织现象中发挥着重要作用，例如文化市场中的羊群效应、思想和创新的传播以及流行病期间恐惧的放大。然而，意见形成的机制仍然知之甚少，现有的基于物理的模型缺乏系统的经验验证。在这里，我们报告了两个对照实验，展示了回答事实问题的参与者在接触到他人的意见和信心水平后如何修改他们的初步判断。基于对59名被试15个不同项目的同伴意见的观察，我们绘制了一张影响图，描述了互动过程中同伴影响的强度。一个简单的过程模型，从我们的观察，演示了如何在一组相互作用的人的意见可以收敛或分裂重复的互动。特别是，我们确定了两个主要的吸引力的意见：（一）专家效应，诱导一个高度自信的个人在组中的存在，和（二）多数效应，由一个临界质量的外行人共享类似的意见。额外的模拟揭示了一个临界点的存在，在这个临界点上，一个吸引子将主导另一个吸引子，从而将集体意见推向一个给定的方向。这些研究结果的影响，了解公众舆论的形成机制和管理冲突的情况下，自信和更好地了解少数挑战的意见，一个庞大的不知情的大多数。
2013-11-14 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Dynamics of bounded confidence opinion in heterogeneous social networks: concord against partial antagonism
观点动力学的有界置信度模型近年来得到了广泛的研究，特别是在社会动力学的观点形成和极端主义传播等方面。在这项工作中，Deffuant-Weisbuch（DW）有限的信心，相对协议模型的局限性分析后，我们提出了混合模型，考虑到两种心理类型的个人。Concord agents（C-agents）是友好的人;他们以一种他们的意见总是变得更接近的方式进行交互。其他心理类型的代理人在相互作用中表现出部分拮抗作用（PA代理人）。在不同的社交网络上，研究了由两类主体组成的异质社会群体中的观点动力学。极限情况下的混合模型，纯C-和PA-社会，也进行了研究。我们发现，群体意见的形成，定性，几乎独立的拓扑结构的网络中使用的这项工作。意见碎片化，极化和共识观察在混合模型中，在不同比例的PA-和C-代理，取决于初始意见容忍的代理。至于意见的形成和产生的“异议”，观点动力学的C-agents社会被发现是类似的DW模型，除了意见的收敛率。然而，混合社会的动态和分叉模式显着不同的DW模型。偏见的初始条件的影响，在异质社会群体的意见形成的意见不确定性的初始值，不同的PA-C-代理的比例进行了研究。分歧图显示了令人印象深刻的集体意见的演变，特别是，激进的变化，从左到右的共识，反之亦然，在一个意见的不确定性值等于0.7的模型与PA/C混合人口接近50/50。
2011-03-02 cs.SI nlin.AO nlin.PS
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。
2025-02-01 cs.SI math.DS physics.soc-ph
Confirmation Bias in Social Networks
在这项研究中，我提出了一个理论社会学习模型，来研究当代理人通过社交网络交换信息时，确认偏差如何影响观点。因此，除了与朋友交换意见外，代理人还观察到一系列潜在的模糊信号，并根据包含确认偏差的规则对其进行解释。首先，这项研究表明，无论是人还是网络社会的模糊程度如何，只能形成两种类型的意见，而且都是有偏见的。然而，根据世界的状态，一种意见类型比另一种更少偏见。这两种偏差的大小取决于模糊性水平以及状态偏差和确认偏差的相对大小。因此，即使人们公正地解释歧义，也无法实现长期学习。最后，当人们相互联系并且有不同的先验知识时，很难分析确认偏见较少的共识出现的概率。因此，我使用模拟来分析其决定因素，并发现三个主要结果：i）某些网络拓扑结构更有利于共识效率，ii）即使在确认偏差下，一定程度的党派也会提高共识效率，iii）开放性（即当党派同意与反对党派交换意见时）在某些情况下可能会抑制效率。
2023-02-24 cs.SI econ.TH physics.soc-ph
Noise-based control of opinion dynamics
University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）；Beijing Jiaotong University（北京交通大学）；Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院）
本文研究了如何通过噪声驱动机制在复杂社会动态中实现有效控制，提出了一种仅影响部分个体的噪声干预策略，并证明了该策略在有限时间内能达成近似共识。
2019-02-26 cs.MA cs.SI cs.SY
The interplay between conformity and anticonformity and its polarizing effect on society
在许多领域都可以看到导致两极分化的激烈辩论。虽然实证研究结果表明，这种现象和模块化的社会网络之间有很强的相关性，仍然知之甚少的实际机制驱动社区的意见冲突。在本文中，我们使用了一个基于代理的模型，以检查极化可能会引起的竞争之间的两种类型的社会反应：一致性和反一致性。所提出的模型建立在q-选民模型（Castellano et al. 2009 b）的基础上，并使用双团拓扑来捕获社区的分割。我们的结果表明，集团内整合和集团间反整合之间的相互作用确实可能导致整个系统的极化状态。我们已经发现了一个动态的相变控制的分数$L$之间的交联团。在小的制度值的$L$系统是能够达到总的积极的共识。如果$L$的值足够大，反整合就会占据主导地位，系统总是以极化状态结束。换句话说，网络的分割并不是极化出现的充分条件。在我们的模型中，需要适当水平的片段之间的拮抗相互作用来达到极化稳态。
2016-08-31 cs.SI physics.soc-ph
Decoding Echo Chambers: LLM-Powered Simulations Revealing Polarization in Social Networks
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
本文提出基于大语言模型的社会观点网络仿真框架，通过构建典型网络结构并引入主动与被动助推方法，有效模拟并缓解社交网络中的观点极化与回音室现象。
2025-03-11 cs.CL cs.SI
Emergence of polarization in networks of large language model agents
Tsinghua University（清华大学）；Tianjin University（天津大学）；University of Chicago（芝加哥大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）
本研究模拟数千个基于多种大语言模型的智能体网络交互，发现其自发形成社交网络并涌现观点极化，行为与人类社交网络及观点动力学模型一致，可作为干预策略的合成测试平台。
2026-09-09 cs.CY cs.SI
Learning hidden influences in large-scale dynamical social networks: A data-driven sparsity-based approach
从经验数据中估计人际影响力是社会结构和动态研究中的一个核心挑战。意见动力学理论是一门研究社交网络中意见形成的新兴交叉学科，在市场营销、广告和推荐等方面有着巨大的应用潜力。社会影响力是指个体在社会系统中与他人的相互作用所引起的行为变化，例如组织，社区或一般社会。互联网的出现使大量数据易于获得，可用于衡量社会对大量人口的影响。在这里，我们的目标是定性和定量地推断社会影响力的数据使用系统和控制的观点。首先，我们介绍了一些意见动力学的定义和模型，并回顾了在线社交网络的结构约束，基于稀疏性的概念。然后，我们回顾了从一组观测数据推断网络结构的主要方法。最后，我们提出了一些算法，利用引入的模型和结构约束，重点放在样本的复杂性和计算要求。
2020-07-23 cs.SI cs.SY eess.SY
Committed activists and the reshaping of status-quo social consensus
最近，在多主体模型的帮助下，探讨了坚定的少数群体在塑造公众舆论方面的作用。然而，以前的研究集中在同质人群中，狂热者只是因为他们的愚蠢而脱颖而出。在这里，我们考虑更普遍的情况下，个人的特点是不同的倾向，以沟通。特别是，我们将承诺与更高的推动意见的倾向相关联，承认这样一个事实，即对事业坚定不移的奉献精神的个人也更积极地尝试推广他们的信息。我们发现，这些\textit{activists}不仅更有效地传播他们的信息，但他们的努力需要一个数量级更少的个人比一个随机选择的少数承诺，使人口的一个新的共识。最后，我们讨论了社区的作用，表明社会中的党派分歧会使致力于改变现状的个人更难达成社会共识。
2015-10-30 cs.SI physics.soc-ph
The effect of social balance on social fragmentation
随着手机、互联网、社交媒体等的普及，大多数社会中人们的相互联系在过去三十年中急剧增加。在同一时间段内，我们观察到的现象是，社会分裂成相对较小和孤立的群体，这些群体被称为过滤气泡或回声室。这些对开放社会构成了一系列威胁，特别是在政治、社会或文化问题上的激进化，以及对事实的有限了解。在本文中，我们表明，这两种现象可能是密切相关的。我们研究一个简单的随机共同进化模型的社会相互作用的人。人们不仅能够在他们的社会背景下更新他们的观点，而且还可以将他们的社会联系从合作更新为敌对，反之亦然。后者的实施是为了实现社会平衡。我们发现，存在着一个临界水平的相互联系，超过这个水平，社会分裂成小的亚社区，这些社区内部积极联系，对其他群体怀有敌意。我们认为，存在一个临界通信密度是一个普遍现象，在所有的社会，表现出社会平衡。这种必要性来自于一种相变现象的基本数学结构，这种现象是从一种称为自旋玻璃的无序磁体的理论中得知的。我们讨论的后果，这种相变的社会分裂的社会。
2020-05-04 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Dynamics of deceptive interactions in social networks
在本文中，我们研究谎言在人类社会关系中的作用，通过实施欺骗性互动的一些显着特征到一个意见形成模型，以便更真实地描述社会网络的动态行为。在这个模型中，我们考虑了社交网络的基本属性，如互动强度的动态变化、公众舆论的影响，以及在每一次人类互动中，根据网络中每个人的即时情况，欺骗或隐瞒信息可能是方便的。我们发现，谎言塑造了社交网络的拓扑结构，尤其是形成了紧密联系的小社区，而这些社区之间的联系是松散的。我们还发现，具有较大比例欺骗性交互的代理是连接不同意见的社区的代理，从这个意义上说，它们在网络中具有实质性的中心地位。然后，我们讨论了这些结果对人类社会行为的影响，并预测了由于社会对谎言的不同容忍度而可能产生的变化。
2015-09-14 cs.CY cs.SI nlin.AO
Minimizing Polarization and Disagreement in Social Networks
MIT（麻省理工学院）；Boston University（波士顿大学）
社交媒体和在线社交网络的兴起一直是社会中的一股破坏性力量。意见越来越多地受到在线社交媒体互动的影响，包括分歧和两极分化在内的社会现象现在与日常生活紧密相连。在这项工作中，我们开始研究以下问题：给定$n$代理，每个代理都有自己的初始意见，反映了其核心价值的主题，和意见动态模型，什么是社会网络的结构，最大限度地减少{ \em极化}和{ \em分歧}同时？这个问题是推荐系统的核心：推荐系统应该倾向于两个具有相似思维模式的在线用户之间的链接建议，以保持低分歧，还是两个具有不同意见的用户之间的链接建议，以使每个用户都了解对方对世界的看法，并降低总体极化水平？我们的贡献包括这个问题的数学形式化作为一个优化问题和一个精确的，时间效率高的算法。我们还证明了总是存在一个具有$O(n/ε^2)$边的网络，该网络是最优值的$(1+ε)$逼近。对于一个固定的图，我们还展示了如何在多项式时间内优化我们的目标函数。我们对我们提出的方法进行了实证研究，验证了它们作为挖掘工具的价值，以更好地理解分歧和极化之间的权衡。我们发现，在现实世界的网络中，有很大的空间来减少极化和分歧;例如，在Reddit网络上，用户交换对政治的评论，我们的方法实现了极化和分歧的$\sim 60\,000$倍减少。
2017-12-28 cs.DS cs.LG cs.SI
Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Zhongguancun Academy（中关村学院）；Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院）；Shenzhen University（深圳大学）；Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）；Tsinghua University（清华大学）；Fudan University（复旦大学）
本文提出Light Society框架，通过结合大语言模型与优化算法，实现高效模拟十亿级智能体的社会现象，验证了其在信任游戏和意见扩散中的高保真度与效率。
2026-06-28 cs.AI cs.CL cs.CY
