Validation of Twitter opinion trends with national polling aggregates: Hillary Clinton vs Donald Trump
从实时社交媒体中测量和预测意见趋势是大数据分析的长期目标。尽管社交媒体活动很重要，但到目前为止，还没有确凿的科学证据表明社交媒体活动可以捕捉普通民众的意见。在这里，我们开发了一种方法来推断Twitter用户对2016年美国总统大选候选人的意见，通过使用复杂网络的统计物理学和基于标签共现的机器学习的组合来开发一个接近100万条推文的域内训练集。我们调查了数以百万计的Twitter用户之间的互动所形成的社交网络，并推断出每个用户对总统候选人的支持。由此产生的Twitter趋势遵循《纽约时报》全国民意调查平均值，该平均值代表了数百项独立传统民意调查的总和，具有惊人的准确性。此外，Twitter的民意趋势比《纽约时报》的综合民意调查早10天，这表明Twitter可以成为全球民意趋势的早期信号。我们的分析释放了Twitter的力量，揭示了从选举、品牌到政治运动的社会趋势，而成本只是全国民意调查的一小部分。
2017-04-26 cs.SI physics.soc-ph
Semi-quantitative predictions for the Polish parliamentary elections (October 25, 2015) based on the Emotion/Information/Opinion mode
基于代理人的意见变化模型，在最近的论文（\arXiv：1507.00126）中详细描述，我们试图预测，提前三个月，波兰议会选举，定于2015年10月25日的可能结果的范围。该模型再现半定量的民意调查结果为三个政党主导最近的总统选举，并允许估计一些变化的选举宣传活动的政党。
2015-08-08 physics.soc-ph
Kinetic exchange opinion dynamics for the battleground-states in the 2024 US presidential elections
针对2024年美国大选摇摆州决定最终结果的情况，构建考虑摇摆州民意动态与非摇摆州固定选民的动力学交换意见模型，经解析与模拟发现高噪声环境反而提升民主党获胜概率。
2024-11-04 physics.soc-ph
Voter demographics and socio-economic factors in kinetic models for opinion formation
本文重新审视Düring和Wright（2022）的动力学意见形成模型，基于Toscani（2006）及Düring等人（2009）的模型，详细比较不同人口统计因素和初始条件的影响，并结合英国2024大选“红墙”地区情况与其他选举预测对比。
2024-12-03 nlin.AO physics.soc-ph
Correlations between political party size and voter memory: A statistical analysis of opinion polls
本文介绍了应用统计方法的政治民意调查数据，以寻找相关性和记忆效应。我们提出的措施，量化的政治记忆使用的关联函数和尺度分析。这些方法分别揭示了时间相关性和自仿射标度特性，并将其应用于挪威的民意调查数据。幂律依赖关系已被发现之间的相关措施和党的大小，不同的缩放行为已被发现为大型和小型政党。
2007-12-12 physics.data-an physics.soc-ph
On the Empirical Relevance of the Transient in Opinion Models
虽然解释意见交换动态的模型的数量和种类是巨大的，但使用经验数据来证明模型结果的尝试相对较少。由于与真实数据的联系对于建立模型可信度至关重要，因此这封信开发了一个实证确认实验，通过该实验，意见模型与真实选举数据相关。该模型是基于一个表示的意见作为一个矢量的$k$位。个体之间的相互作用遵循这样的原则：相似性导致相互作用，而相互作用又导致更多的相似性。在与真实数据的比较中，我们专注于动态过程中形成的瞬时意见概况。一个人工的选举程序，它允许相关的瞬时意见配置的候选人的选举表现的数据是可用的。选举程序的基础上完善的原则，邻近投票反复进行过渡期间和显着的统计协议的经验数据进行观察。
2010-03-29 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Block size dependence of coarse graining in discrete opinion dynamics model: Application to the US presidential elections
美国总统选举的选举团投票系统类似于通常用于研究物理系统中的相变的粗粒化过程。在最近的一篇论文中，表现出相变的观点动力学模型被证明能够解释在选举团制度的基础上，赢得更多民众选票的候选人仍然可能在大选中失败的情况。我们探讨了这种可能性对各种因素的依赖性，如国家的数量和总人口（即，系统大小），并得到一个有趣的缩放行为。在与真实数据的比较，它表明，少数赢的概率，计算模型假设内，确实是接近最高可能的值。此外，我们还实现了一个两步粗粒化过程，相关的观点动力学和信息论。
2020-12-21 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Rationalizing systematic discrepancies between election outcomes and opinion polls
布拉德利效应是指当候选人没有表现出意识形态、性别或种族的主流特征时，民意调查与实际选举结果之间的差异。这种效应在1982年加州州长选举中首次观察到，尽管黑人民主党候选人汤姆·布拉德利在民意调查中领先，但他还是输了。有人认为，民意调查的受访者可能倾向于掩盖他们真正的政治倾向，而倾向于社会普遍认为更能接受的政治倾向。我们提出了一个完全可解的统计力学模型，它允许定量探索这种现象。该模型包括三个主要成分：（i）个人倾向于将自己的真实偏好与其他人宣布的（公开）意见相一致，（ii）一个说明个人诚信因素的术语，该术语促使选民在其公开和私人意见之间保持一致，以及（iii）自我监督成分，它调节个体受社会规范影响并希望公开遵守社会规范的力量。我们观察到出现的秩序在广泛的参数范围内的模型，并讨论了噪声的影响隐藏和公众偏好之间的相关性。最后，我们提出了一个应用该模型的预测选举结果。
2022-07-17 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Dislike of general opinion makes for tight elections
研究通过在Ising模型中引入民意调查对选民的影响，揭示了选民对普遍民意的反感导致选举势均力敌的新相变，解释了大规模国家选举结果异常接近的现象。
2024-02-19 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Negative Representation and Instability in Democratic Elections
理解社会系统的集体行为的挑战可以从物理学的方法和概念中受益[1-6]，这不是因为人类与电子相似，而是因为某些大尺度行为可以在不理解小尺度细节的情况下理解[7]，就像声波可以在不理解原子的情况下理解一样。民主选举就是这样一种行为。在过去的几十年里，物理学家已经探索了投票的缩放模式和政治观点形成的动力学，例如[8-13]。在这里，我们定义的概念，消极的代表性，在选民意见的转变产生了在相反的方向上的选举结果的转变，和选举的不稳定性，在选民意见的任意小的变化可以显着摇摆的选举结果，并证明不稳定的选举必然包含消极的代表意见。此外，在选民投票率低的情况下，选民日益两极化可能会推动选举从稳定过渡到不稳定，类似于相变，某些材料在低于其临界温度时会变成铁磁性。经验数据表明，美国总统选举在1970年代经历了这样一个相变，此后变得越来越不稳定。
2020-08-19 cond-mat.stat-mech cs.MA cs.SI
Emergence, Evolution and Manipulation of Swing Voters in Presidential Election
针对传统一维意见模型无法刻画摇摆选民动态的问题，本研究提出二维意见模型与对抗效应，探究政治竞选与人际意见动态的耦合作用，发现极端对抗可能反噬，为分析极化话语下的意见动态提供可推广框架。
2025-10-30 physics.soc-ph
Electoral Forecasting Using a Novel Temporal Attenuation Model: Predicting the US Presidential Elections
选举预测是一项持续的科学挑战，具有很高的社会影响力，因为目前的数据驱动方法试图将统计数据与经济指数和机器学习有效地结合起来。然而，最近的研究在网络科学指向的重要性，时间特性的意见传播。因此，我们结合微观观点动力学和时间流行病的概念，并开发了一种新的宏观尺度的时间衰减（TA）模型，它使用选举前的民意调查数据，以提高预测精度。我们的假设是，公布民意调查的时间在民意振荡中起着重要作用，特别是在选举之前。因此，我们定义的势头的意见作为一个时间函数，反弹时，意见被注入到一个多意见系统的选民，并在放松的状态下抑制。我们验证了TA的调查数据，从美国总统选举之间的1968-2016年，TA优于统计方法，以及最好的民意调查在他们的时间，在10出的13个总统选举。我们提出了两种不同的实现TA模型，在48年的时间内，累积的平均预测误差为2.8-3.28点。相反，统计方法累积误差为7.48分，最好的民意调查者累积误差为3.64分。总体而言，TA提供了23-37%的预测性能相比，国家的最先进的。我们表明，TA的有效性不下降时，相对较少的民意调查是可用的，此外，随着越来越多的可用性的选举前调查，我们相信，我们的TA模型将成为一个参考与其他现代选举预测技术。
2020-04-30 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Measuring relative opinion from location-based social media: A case study of the 2016 U.S. presidential election
社交媒体已成为民意调查的新兴替代品，用于收集民意，但作为被动数据源，它仍然面临许多挑战，如无结构性，可量化性和代表性。带有地理标签的社交媒体数据为揭示表达意见的用户的地理位置提供了新的机会。本文旨在回答两个问题：1）是否可以从社交媒体获得可量化的民意测量，以及2）与民意调查相比，它是否可以产生更好或补充的措施。本研究提出了一种新的方法来衡量Twitter用户对公共问题的相对意见，以适应更复杂的意见结构，并利用地理有关的公共问题。为了确保这种新措施在技术上可行，开发了一个建模框架，包括通过采用最先进的方法构建训练数据集，并设计了一种新的深度学习方法，称为Opinion-Oriented词嵌入。通过对2016年美国总统大选中所选推文的案例研究，我们展示了我们相对观点方法的预测优势，并展示了它如何帮助视觉分析和支持观点预测。虽然相对意见措施被证明是更强大的民意调查相比，我们的研究也表明，前者可以有利地补充后者的意见预测。
2020-04-20 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Critical Transitions in Public Opinion: A Case Study of American Presidential Election
在临界点，众所周知，小事件可以引发戏剧性的社会转变。获得这些变化的早期预警信号对于避免骚乱或国家崩溃等有害后果是有价值的。然而，在现实世界中捕捉这种转变的过程是非常困难的。在这里，我们展示了公众舆论在政治支持方面的重大转变。而不是简单的执政党的交换，我们研究政权转移的政党的人气基于其吸引力，通过检查美国总统选举在1980年至2012年。在1991年检测到一个不可逆的转变。一旦过渡发生，恢复到原来的吸引力水平并不能使政党的受欢迎程度恢复。值得注意的是，这种转变得到了临界减速的早期预警信号的证实。我们的方法适用于任何社会制度中公众态度的转变。
2016-10-18 cs.SI physics.soc-ph
How Democracies Polarize: A Multilevel Perspective
民主国家通过各种规模的选举来选择相应级别的行政官员。政治观点的地理分布、下放到每一级的政策问题以及选举之间的多层次互动都可以极大地影响这些代表机构的构成。这种观点并不新鲜：采用联邦制的动机是，联邦制具有单一规模的民主政体所不具备的理想特征。然而，大多数现有的极化模型并没有捕捉到嵌套的地方和国家选举如何与异质的政治地理相互作用。我们首先开发一个框架来描述意见的多级分布，并分析地理尺度之间的方差流，将其应用于美国1912年至2020年的历史数据。我们描述了如何不稳定的选举可能会出现由于空间分布的意见，以及如何权衡国家和地方选举之间发生。我们还研究了多维空间的政治观点，我们表明，在地方显着性的下降可以限制沿选举发生的尺寸，防止联邦制作为一个有效的保障，防止两极分化。这些分析以不同规模的选举和民意分布之间的相互作用为基础，为如何加强民主以缓解两极分化和增加选举代表性提供了见解。
2022-11-02 physics.soc-ph stat.AP
Entrenched time delays versus accelerating opinion dynamics: are advanced democracies inherently unstable?
现代社会面临的挑战是，与政治决策的时间尺度相比，意见形成的时间尺度不断加快。由于选举周期的顺序仍然是后者，我们在这里考察的情况是，一个社会的政治状态是由选民不断演变的价值观决定的。鉴于这一假设，我们表明，在选举周期中固有的时间滞后将不可避免地导致政治不稳定的先进民主国家的特点是加速步伐的观点动力学和高度敏感性（政治正确性）偏离主流价值观。我们的结果是基于观察到的动力系统变得一般不稳定时，时间延迟变得可比的时间，它需要适应的稳定状态。此外，在接近过渡期时，从外部冲击中恢复所需的时间急剧增加。我们对所涉时间尺度的数量级的估计表明，一旦选民政治价值观演变的总时间尺度低于7-15个月，社会政治不稳定可能会发展。
2017-10-02 nlin.AO physics.soc-ph
The Spread of Opinions and Proportional Voting
选举结果取决于影响选民意见形成的许多社会因素，包括选民之间的互动网络和意见影响的动态。在这项工作中，我们研究了比例选举的结果，使用观点动力学模型类似于简单的意见传播在一个复杂的网络。Erdos-Renyi、Barabasi-Albert、正则格和随机增广格被认为是底层社交网络的模型。该模型再现了幂律行为的候选人的数量与一个给定的票数在真实的选举中发现正确的斜率，截止大量的选票和一个平台的少量选票。研究发现，底层网络的小世界特性是幂律机制出现的基础。
2006-03-06 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
On the Robustness of Democratic Electoral Processes to Computational Propaganda
本文构建数学选举模型研究民主选举对计算宣传的鲁棒性，发现无偏或弱偏选民群体在低两极分化、高互动及比例代表制下更具弹性，并定性验证了美国众议院选举波动性。
2024-01-02 physics.soc-ph
From 2000 Bush-Gore to 2006 Italian elections: Voting at fifty-fifty and the Contrarian Effect
观点动力学的社会物理学模型体现了一系列最近的西方悬国民投票都设置在一个意想不到的和非常不可能的边缘的50分。它始于2000年布什-戈尔美国总统选举，其次是2002年施托伊伯-施罗德，然后是2005年施罗德-默克尔德国选举，最后是2006年意大利普罗迪-贝卢斯科尼选举。在每一种情况下，国家都面临着激烈的选择，竞选的竞争政党都在倡导非常不同的计划，数百万选民参与其中。此外，民意调查显示，预测的获胜者有很大的优势。虽然所有这些事件都被认为是偶然和孤立的，但我们的模型表明，它们确实是决定性的，并且服从于一个与逆向行为对意见形成动态的影响相关的单一普遍现象。布什-克里2005年总统选举的不挂被证明属于同一个普遍框架。总而言之，逆向投资者的存在暗示着在不久的将来会再次出现悬选。
2007-03-08 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
Order-disorder-order transitions and winning margins' scaling in kinetic exchange opinion model
本研究探讨动力学交换意见模型中噪声增加引发有序-无序-有序转变，并发现获胜差距的标度行为在有序与无序相中不同，可解释选举中势均力敌与压倒性胜利的差异。
2025-08-08 physics.soc-ph
The Importance of Disagreeing: Contrarians and Extremism in the CODA model
在本文中，我们研究的影响，引入逆向的观点动力学模型中的代理人有内部连续的意见，但交换的信息只有一个二元选择，是他们的连续意见的函数，CODA模型。我们观察到，悬选的情况仍然存在，但它是较弱的，它不应该在每次选举中预期。最后，我们还表明，逆向的引入，使原来的模型的极端主义的倾向较弱，这表明，代理人的存在，宁愿不同意可能是一个重要的方面，并帮助社会减少极端主义的意见。
2009-01-18 physics.soc-ph
On quantum models for opinion and voting intention polls
本文通过密度算符和Perron-Frobenius定理建立量子投票模型与民意调查之间的联系，提出从民调概率完整确定密度矩阵的数值方法，并在合成数据与2012年法国总统选举数据上验证了算法。
2024-11-18 physics.soc-ph
Hydrodynamic models of preference formation in multi-agent societies
本文研究多智能体社会中偏好形成的流体动力学模型，通过从底层动力学模型推导局部平衡分布，将包含个人偏好微观变量的意见形成动力学方程过渡到流体动力学方程，数值实验揭示了意见与偏好区分在选择过程中的关键作用。
2019-02-13 cs.NA math-ph math.MP
