Combining opinion and structural similarity in link recommendations to counter extreme polarization
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
研究结合意见和结构相似性机制，探讨社交网络与意见的协同演化，揭示不同相似性对网络碎片化和意见多样性的影响，为设计更平衡的推荐算法提供依据。
2026-04-22 cs.SI
Quantifying Extreme Opinions on Reddit Amidst the 2023 Israeli-Palestinian Conflict
Cardiff University（卡迪夫大学）
本文基于Reddit超45万条帖子，提出基于词典的无监督方法，结合愤怒、极性和主观性量化极端观点，并揭示现实冲突事件与在线极化话语之间的关联。
2024-12-14 cs.CL cs.SI
Opinion Dynamics Incorporating Higher-Order Interactions
针对现有观点动力学模型仅考虑最近邻交互的局限，提出融合高阶随机游走长程交互的新模型，证明其收敛性，并设计近线性复杂度的估计算法，经多社交网络实验验证兼具高效性与有效性。
2024-08-14 cs.CY cs.SI
Opinion Network Modeling and Experiment
我们提出了一个模型，描述了由于个人网络之间的交互而导致的观点的时间演变。这种接受-转移-约束（ASC）模型是由观点和不确定性的耦合非线性微分方程组成的。ASC模型动态允许多数立场的出现和持续，因此即使对于对称网络，平均意见也可以发生变化。该模型还制定了意见和修辞之间的区别，根据最近提出的理论的群体极化效应。这使得讨论导致的极端转变的建模没有典型的建模假设，即极端分子对说服的抵抗力更大。描述了一个实验，其中黑社会参与在线讨论。模拟结果表明，ASC模型与实验数据在定性和定量上是一致的。
2020-04-08 cs.SI physics.soc-ph
Opinion Manipulation in Social Networks
在这项工作中，我们感兴趣的是找到最有效的使用预算，以促进一个意见，支付代理人在一个组内取代他们的真实意见。我们将意见建模为从0到1的连续标量，1（0）代表非常积极（消极）的意见。我们专注于代理之间的不对称信任。代理的迭代更新对应于对其他代理的动作的最佳响应。由此产生的置信矩阵可以看作是一个等价的马尔可夫链。我们提供了简单而有效的算法来解决这个问题，我们通过一个例子来说明如何在实践中解决所述的问题。
2016-08-30 cs.GT cs.SI
Algorithmic Approaches to Opinion Selection for Online Deliberation: A Comparative Study
médialab, Sciences Po Paris, France（媒体实验室，巴黎社会科学高等研究院，法国）
本文提出了一种结合多样性和平衡代表性的算法，用于在线辩论中意见选择，以优化民主标准的权衡。
2026-02-17 cs.AI cs.CY cs.SI
Adversarial attacks on voter model dynamics in complex networks
这项研究调查了在复杂网络中扭曲选民模型动态的对抗性攻击。具体而言，提出了一种简单的对抗性攻击方法，以使个人的意见状态更接近选民模型动态中的目标状态。这表明，即使一个意见是多数，投票结果也可以逆转（即，结果可以倾向于另一个意见）。对抗性攻击在复杂（大型和密集）网络中相对更有效。这些结果表明，观点动力学可以在不知不觉中被扭曲。
2022-06-16 cs.SI physics.soc-ph
Static and Dynamic Strategies for Influencing Opinions in Social Networks
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
研究通过实验比较静态和动态干预策略在社会网络中影响意见的效果，发现动态策略更有效，能逐步招募中间节点并扩展影响范围。
2026-05-14 cs.CY cs.SI
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
Hierarchical Consensus Formation Reduces the Influence of Opinion Bias
我们研究了层次结构的作用，在一个简单的集体共识形成的基础上有界的信心模型与连续的个人意见。对于本文所考虑的这个模型的特定变化，我们假设，每当两个人相互作用并形成共同的决定时，都会引入对极端意见的偏见。作为一个简单的代理等级社会结构，我们介绍了一个两步决策过程中，在第二步中，志同道合的个人群体被取代的代表，一旦他们达成了当地的共识，和代表反过来形成一个集体决策的下游过程。我们发现，引入这样一个分层决策结构可以提高共识的形成，在这个意义上，最终的集体意见是更接近真正的平均个人意见比没有它。特别是，我们数值研究如何由代表个人代表的群体的大小的志同道合的个人影响的偏见的影响，最终的人口范围内的共识。这些结果是感兴趣的组织政策的设计和优化层次结构的背景下，群体决策。
2012-07-21 cs.SI physics.soc-ph
Unique Nash equilibrium of a nonlinear model of opinion dynamics on networks with friction-inspired stubbornness
本文提出带摩擦启发固执性的非线性网络观点动力学模型，利用 Brouwer 拓扑度与非凸分析证明其适定性、收敛性及唯一 Nash 均衡，并表明其更能刻画极端观点者的固执行为。
2023-09-28 cs.SI math.DS nlin.AO
Polarization and Consensus in a Voter Model under Time-Fluctuating Influences
本研究探讨时间波动社会影响下三方选民社区的极化与共识形成，揭示外部影响变化率对最终状态概率及平均达成时间的关键作用。
2023-05-09 cond-mat.stat-mech cs.SI nlin.AO
Opinion Dynamics in Social Networks: A Local Interaction Game with Stubborn Agents
新思想、创新和行为在大型社会网络中传播的过程可以被认为是一个网络互动游戏：每个代理从他的朋友邻居中的一定数量的代理那里获得信息，并调整他的想法或行为以增加他的利益。在本文中，我们感兴趣的意见，对某一主题，形成在社交网络。我们将意见建模为从0到1的连续标量，1（0）代表非常积极（消极）的意见。每个代理人都有一个初始意见，并根据他的邻居的意见，他的初始意见以及他对他的初始意见的无知而产生一些成本。智能体根据自己的初始意见和观察邻居的意见迭代更新自己的意见。代理的迭代更新可以被视为近视成本最小化响应（即，所谓的最佳对策）。我们研究是否可以出现这样的局部相互作用的结果，以及这种平衡可能如何取决于网络结构，代理的初始意见，以及顽固代理的位置和他们的谨慎程度。我们还研究了收敛到这种平衡点的速度，并将收敛时间描述为上述因素的函数。我们还讨论了这些结果在一些著名的图，如Erdos-Renyi随机图和小世界图的影响。
2012-08-24 cs.GT cs.SI
Who creates trends in online social media: The crowd or opinion leaders?
在线社交媒体的趋势总是反映了整个网络中大量个人的集体关注。例如，网络俚语可以在极短的时间内因社会模因和网络传播而无处不在。通过对中国微博的研究发现，网络流行语的使用在时间演变过程中经历了两个高峰，其中前者的使用率远低于后者。事实上，这一有趣的现象提供了一个体面的窗口，揭示了推动在线社交媒体大规模扩散趋势的基本因素。具体而言，通过对不同峰值所代表的传播效果进行深入比较，发现在传播初期，人群的关注度越高，传播效果越好;而在传播初期，意见领袖的主导参与度越高，传播效果越差。我们的研究结果在定量上挑战了传统的影响者假设。并讨论了这些新发现对营销实践和社交网络中影响力最大化的影响。
2014-09-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Ensemble of Opinion Dynamics Models to Understand the Role of the Undecided in the Vaccination Debate
我们提出了三个模型来描述招聘的未决定的人口亲vax和无vax派别。从Facebook页面的真实数据出发，我们比较了三个观点动力学模型，这些模型捕捉了未决定人群的不同行为。第一个是SIS模型的变体，其中未决定的位置被认为是无关紧要的。中立者可能会被两个极端派别中的一个“感染”，加入他们的阵营，当他们对辩论失去兴趣并回到中立状态时，他们就会“恢复”。第二个模型是三方选民模型：中立页面代表中间立场。他们倾向于自己的原创思想，这与其他两个政党不同。最后一个是适应疫苗接种辩论的双语模式：中立的个人同意支持和反对疫苗接种的两个派别，在两个极端之间采取妥协的立场（“双语主义”）。如果他们有一个片面的邻居，那么双方都同意的便利就出来了，双语者可以成为单语者。我们的结果描绘了三种模型之间的协议：反vax意见传播比亲vax，由于在在线社交网络的初始战略地位（即使他们开始与一个较小的人口）。虽然大多数支持疫苗的节点都被隔离在自己的社区中，但无疫苗的节点则纠缠在网络的核心，那里是大多数未决定人口的所在地。在最后一节中，我们提出并比较了一些可以在网络上应用以防止反vax克服的政策：它们使我们得出结论，审查策略是无效的，以及基于不遵循决策的隔离场景，而在网络中添加链接有利于遏制pro-vax域，减少pro-vaxxers和未决定的人口之间的距离。
2022-01-21 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Modeling echo chambers and polarization dynamics in social networks
最近在几个社会政治背景下和不同社交媒体上量化的回音室和意见两极分化，引起了人们对它们对错误信息传播和辩论公开性的潜在影响的担忧。尽管作出了越来越多的努力，但导致这些现象出现的动力仍然不清楚。我们提出了一个模型，介绍了激进化的动态，作为一种强化机制，推动从温和的初始条件演变到极端的意见。受社会互动动力学的实证研究结果的启发，我们认为代理人的特点是异质性活动和同质性。我们表明，全球共识和新兴的激进国家之间的过渡主要是由社会影响力和所讨论的话题的争议性。通过与Twitter上两极化辩论的实证数据比较，该模型定性地再现了用户参与度与意见之间的关系，以及交互网络中的意见隔离现象。我们的研究结果揭示了社交媒体中回声室和两极分化出现的核心机制。
2020-02-27 cs.SI physics.soc-ph
Strategic Opinion Manipulation in Multiplex Networks
University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
本文提出多路网络上的策略性意见操纵模型，证明博弈存在闭式纳什均衡，揭示合并层对操纵的双刃剑效应，并刻画平台最优注意力权重选择。
2026-09-22 cs.GT cs.SI
On the Impact of Social Media Recommendations on Opinion Consensus
我们认为一个离散的意见形成问题，在设置代理人的影响，由他们的社会关系和直接从社会媒体经理收到的建议扩散的信息。我们研究了社交媒体的影响力和同质性比率的“强度”如何影响达成共识的代理人的概率，以及这些因素如何决定达成共识的类型。在一个简单的2-对称块模型中，我们证明了代理收敛到一个共识或持续的分歧。特别是，我们表明，当同性恋比例是大的，社会媒体有一个非常低的能力，确定的结果的意见动态。另一方面，当同性恋比例较低时，社交媒体的影响力可以对动态发挥重要作用，要么使达成共识变得更加困难，要么诱导极端意见。最后，为了将我们的分析扩展到更一般和现实的环境中，我们给出了一些实验证据，证明我们的结果在一般网络上仍然成立。
2022-04-27 cs.GT cs.MA cs.SI
The Effects of Communication Burstiness on Consensus Formation and Tipping Points in Social Dynamics
当前的观点动力学模型通常利用泊松过程进行说话人选择，使得事件之间的等待时间呈指数分布。然而，人类的互动往往是突发性的，等待时间极短或沉默时间较长的可能性更高。为了量化突发性对社会模型动态的影响，我们将两组呈现不同发言者等待时间分布的群体置于竞争中。这些比赛中实施的二进制的等待时间的游戏，并表明，相关方面的等待时间分布是头部的密度，而不是尾部。我们发现，即使相同的平均等待时间，一组具有较高密度的短等待时间是有利于在竞争中超过其他组。这种效应仍然存在于持有一个永远不会改变的观点的节点中，因为当他们拥有比竞争观点持有者更高的头部密度时，实现共识所需的这种承诺的个体的比例急剧下降。最后，为了量化突发性的差异，我们引入了小时间激活的预期数量，并用它来表征系统的早期状态。
2017-07-26 cs.SI physics.soc-ph
Exploring the Role of Randomization on Belief Rigidity in Online Social Networks
本文通过实验框架实证研究随机化社交网络结构对信念刚性的影响，发现多样化推荐能促使用户纳入更多不同意见的同伴，表明更具随机性的网络可能有助于人们走出回音室。
2024-07-01 cs.SI
A normative approach to radicalization in social networks
本研究提出基于循环信念传播的规范性方法，证明降低消息相关性可避免社交网络中的激进化与极化，并利用Facebook和Twitter数据验证其有效性。
2024-03-07 cs.SI
A Spreader Ranking Algorithm for Extremely Low-budget Influence Maximization in Social Networks using Community Bridge Nodes
Delhi Technological University（德里理工大学）；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
近年来，社交网络平台在大众中获得了显著的普及，如与人联系，传播思想和观点。这为这些平台上的用户特定广告和推荐打开了大门，并带来了对社交网络上影响力最大化（IM）的极大关注，因为它在目标广告，病毒式营销和个性化推荐中具有广泛的适用性。IM的目的是识别网络中的某些节点，这些节点可以帮助通过扩散级联最大化某些信息的传播。虽然已经提出了几个工程IM，大多数是低效的，充分利用社区结构。在这项工作中，我们提出了一个社区结构为基础的方法，它采用了K-Shell算法，以产生一个分数的种子节点和社区之间的连接低预算的情况下。此外，我们的方法在社区内使用熵，以确保社区内信息的正确传播。我们选择了独立级联（IC）模型来模拟信息传播，并在四个评价指标上对其进行评价。我们在八个公开可用的网络上验证了我们提出的方法，并发现它在这些指标上的表现明显优于基线方法，同时仍然相对有效。
2022-11-17 cs.AI cs.SI
How does homophily shape the topology of a dynamic network?
我们考虑一个动态的网络的个人可能持有两个不同的意见，在一个两党社会。作为一个动态模型，代理可以无休止地创建和删除链接，以满足一个首选的程度，和网络的形状由\emph{homophily}，社会互动的形式。以参数$J \in [-1,1]$为特征，后者扮演着类似于伊辛自旋的角色：代理以$(1+J)/2$的概率创建与其他相同观点的链接，并以$(1-J)/2$的概率删除它们。利用蒙特卡罗模拟和平均场论，我们集中在网络结构的稳定状态。我们研究了$J$对度分布和跨党派链接的影响。虽然同质性或异质性（$J= \pm 1$）的极端情况很容易理解为导致完全极化或反极化，但$J$的中间值会导致网络的有趣特征。我们的模型表现出一个有趣的功能时，不同规模的社区受到足够的heterophily发生的“压倒性的转变”：代理人的少数群体超额认购，他们的平均程度大大超过了多数群体。此外，我们引入了一个原始的措施，显示出显着的优势，通常使用的平均边缘均匀性的偏振。
2021-10-24 cond-mat.stat-mech cs.SI nlin.AO
Generation and Influence of Eccentric Ideas on Social Networks
本研究聚焦社交网络中异质想法的产生与影响，通过社交媒体与受控实验数据发现异质性越高的想法获赞概率越高，且社交邻域会掩盖个体观点异质变化并推动集体层面异质想法产生，为理解社会两极分化提供了新视角。
2023-04-27 cs.SI
