Motif-based mean-field approximation of interacting particles on clustered networks
图上的相互作用粒子通常用于研究物理学中的磁行为，流行病学中的疾病传播以及社会科学中的观点动力学。关于大型图的这种系统的平均场近似的文献仅限于无簇图，对于无簇图，基于度和对的标准近似通常是相当准确的。在这里，我们提出了一个基于图案的平均场近似，认为高阶子图结构在大型集群图。数值上，我们的方程同意随机模拟现有的方法失败。
2022-07-14 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
The Evolution of Beliefs over Signed Social Networks
我们研究的意见（或信仰）的演变在一个社会网络建模为一个有符号的图。在这个图中，连接到边的符号表征了相应的个体或端节点是朋友（正链接）还是敌人（负链接）。节点对是随机选择的，随着时间的推移进行交互，当两个节点交互时，每个节点都会根据另一个节点的意见和相应链接的符号更新自己的意见。该模型将DeGroot模型推广到负链接：当两个敌人互动时，他们的意见会朝着相反的方向发展。我们提供的条件收敛和发散的期望，在均方，几乎肯定的意义上，并表现出相变现象，这些概念的收敛取决于参数的意见更新模型和基础图形的结构。我们建立了一个{ \it no-survivor}定理，指出当网络中的观点作为一个整体出现分歧时，任何两个节点的观点差异就会出现分歧。我们还证明了一个{ \it live-or-die}引理，表明几乎可以肯定，意见要么收敛到一个协议或分歧。最后，我们将我们的分析扩展到意见有严格的下限和上限的情况。在这些情况下，我们研究何时以及如何意见可能会成为渐近聚集到信念边界，并强调这种聚集现象的关键影响（强或弱）的基础网络的结构平衡。
2015-08-14 cs.SI physics.soc-ph
A multi-type branching process method for modelling complex contagion on clustered networks
复杂的传染采用动态的特点是一个节点更有可能采用后，多个网络邻居已经通过。我们展示了如何构建多类型的分支过程，以近似复杂的传染采用动态网络与基于聚类。这涉及到通过不同类别的团基序来跟踪级联的演变，这些团基序说明了不同数量的活动节点、非活动节点和移除节点。这种离散时间模型假设活动节点在下一个时间步中立即被删除。这种描述允许进行广泛的蒙特卡罗模拟（比基于网络的模拟更快）、级联尺寸的精确分析计算、临界行为的确定和其他感兴趣的量。
2022-01-18 physics.soc-ph
Doppelgänger Model: Emergence of polarization in opinion dynamics
本研究提出一种包含消极互动动态的“分身”意见形成模型，通过将消极互动建模为对分身用户的吸引，涌现出极化等四种动态机制，复现了经验数据中的同质集群结构。
2025-01-24 physics.soc-ph
A generating-function approach to modelling complex contagion on clustered networks with multi-type branching processes
了解复杂网络拓扑上的级联过程对于疾病、信息、假新闻和其他媒体如何传播的建模至关重要。本文推广了Keating等人提出的多型分支过程方法，2022，它依赖于同质网络属性，更一般的集群网络类。使用模型的社会启发的复杂传染，我们得到的结果，不仅是平均行为的级联，但级联属性的全部分布。我们介绍了一种新的方法，反演概率生成函数，以恢复其潜在的概率分布，这种推导自然延伸到更高的维度。这种反演技术与多类型的分支过程一起使用，以获得级联特性的单变量和双变量分布。最后，使用团覆盖方法，我们将该方法应用于合成和现实世界的网络和比较广泛的数值模拟的结果的级联大小的理论分布。
2022-12-01 physics.soc-ph
Benefits of Diversity, Communication Costs, and Public Opinion Dynamics
我们研究了一个模型，在该模型中，代理人改变他们的意见，作为随机二进制遇到的结果，如果意见差异低于他们的个人阈值，随着时间的推移而演变。我们在一个简单的个人成本效益分析与线性效益的多样性和二次通信成本的基础上，这些阈值。我们澄清并深化了早期连续观点动力学模型的结果（Deffuant等人，Adv复杂系统2000; Weisbuch等人，复杂性2002），并建立了几个新的结果，在渐近状态和团簇形成时间的意见模式。
2007-12-07 physics.soc-ph
Highly Clustered Complex Networks in the Configuration Model: Random Regular Small-World Network
我们提出了一种方法，使一个高度集群的复杂网络的配置模型。利用这种方法，我们生成了高度聚集的随机规则网络，并分析了它们的性质。我们发现，具有适当参数的高度聚集的随机规则网络满足小世界网络的所有条件：连通性，高聚集系数和小世界效应。我们还研究了聚类如何影响随机规则网络中的逾渗阈值。此外，研究了囚徒困境博弈，讨论了集群和度异质性对合作水平的影响。
2019-11-27 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Diversity mitigates polarization and consensus in opinion dynamics
Banaras Hindu University（贝拿勒斯印度教大学）
该研究通过Kuramoto模型变种探讨多样性对意见动态的影响，发现多样性有助于缓解极化并促进共识形成。
2025-12-03 nlin.AO physics.soc-ph
How Recommendation Algorithms Shape Social Networks: An Adaptive Voter Model Approach
University of Graz（格拉茨大学）
本文通过自适应投票模型研究推荐算法对社交网络极化和碎片化的影响，发现局部重连线机制加剧了网络极化和回声室效应。
2026-01-19 physics.soc-ph
Convex Regions of Opinion Dynamics, Approaches to the Complexity of Binary Consensus with Reference to Addiction and Obliviousness: Integrated Dimer Model Perspective
本文提出集成二聚体模型，通过计算凸区域的Castellain矩阵、分布函数和二聚体构型概率，并引入依赖性与遗忘因素，研究意见动力学中的二元共识复杂性，为理解社会意见形成提供新方法。
2024-04-19 physics.soc-ph
Opinion Dynamics on Complex Networks
社交媒体已经成为人们重要的信息来源。由于代理人通过社交媒体平台彼此互动，他们创建了许多复杂的社交网络。在这些网络中，信息在代理人之间传播，他们的观点可能会受到邻居的影响而改变。本文探讨了社交网络上的观点动力学，这是由复杂的网络结构，确认偏见，并讨论了具体问题的影响。我们提出了一个新的模型，基于以前的模型来模拟公众舆论如何从共识演变到激进和两极分化。我们还分析了代理如何改变他们的邻居的影响下，他们的立场。我们的模型揭示了意见群体的出现，并显示了不同的因素如何影响观点动力学。本文有助于理解社交网络上的观点动力学及其在金融、营销、政治和社交媒体中的可能应用。
2023-03-05 physics.soc-ph stat.AP
Consensus Formation on Simplicial Complex of Opinions
观点的几何实现被认为是一个单纯形，一组个体的观点空间是一个单纯复形，其拓扑特征在观点形成过程中受到监控。代理物理上位于无标度网络的节点上。社会互动包括主流模型中存在的所有社会动态概念，这些概念由四种额外的互动机制增强，这些机制取决于意见的局部属性及其重叠属性。与形成共识有关的结果特别令人感兴趣。通过应用高维组合拉普拉斯算子，建立了与量子力学纯态的类比。
2012-12-06 cs.SI physics.soc-ph
Influence of random opinion change in complex networks
人口中的意见形成引起了广泛的研究兴趣。已经引入和研究了各种模式，包括个人自由意志允许他们改变意见的模式。然而，这些模型没有考虑到这样一个事实，即持有不同观点的个人可能有不同的忠诚度，因此，改变他们观点的概率也不同。在这项工作中，我们研究了意见改变概率的非均匀分布可能会影响意见分布的最终状态。通过模拟几个不同的情况下，不同的对称和非对称的非均匀模式的意见改变概率，我们证明了显着的影响，不同的忠诚度水平的意见分布的最终状态。
2017-03-07 cs.SI physics.soc-ph
Preliminary Study on Bit-String Modelling of Opinion Formation in Complex Networks
近年来，舆论形成的研究越来越受到关注，并提出了各种模型。然而，这些模型也有其局限性，其中值得注意的是：（i）通常假设持有相似观点的相邻节点会进一步减少它们之间的差异，而持有显著不同观点的相邻节点要么什么也不做，要么切断它们之间的联系;（ii）意见突变（opinion mutation）是指在现实生活中，“并非因邻里关系而引起的意见改变，通常是随机的。虽然这些模型很简单，但有助于揭示许多有用的见解，但它们缺乏描述我们在现实生活中很容易观察到的许多复杂行为的能力。在本文中，我们提出了一种新的位串建模方法。对新模型的初步研究表明，该模型在揭示社会舆论演化和形成的复杂行为方面具有巨大潜力。
2017-03-07 cs.SI physics.soc-ph
Stable Boundaries of Opinion Dynamics in Heterogeneous Spatial Complex Networks
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
研究异质空间复杂网络中意见动态的稳定边界，揭示了局部意见域在竞争中持久共存的机制。
2026-03-10 cs.SI physics.soc-ph
Controlling symmetries and clustered dynamics of complex networks
对称性是复杂网络的一个基本特征，因为它们规范了图集体动力学如何组织成集群状态。我们在这里展示了如何控制网络对称性，以及如何以所需的方式与集群节点强制同步模式化状态。我们的方法包括扰动原始网络的连通性，无论是通过添加新的边缘或通过添加/删除链接一起修改其权重。通过解决适当的优化问题，我们进一步保证对现有拓扑结构的更改是最小的。的强制模式的稳定性的条件，推导出一般情况下，该方法的性能与范例的例子说明。我们的研究结果是相关的所有实际情况下，网络系统的协调成不同的群体可能是可取的，如机器人，无人驾驶汽车，电网和中央模式发电机的团队。
2020-11-08 nlin.CD physics.soc-ph
Comment on Consensus formation on a simplicial complex of opinions (arXiv:1212.1940, Physica A, Vol. 397 (1), pp. 111-120, 2014)
在评论的论文中，作者声明了与通过应用高维组合拉普拉斯建立的量子力学纯态的类比，认为单纯复形在由纯态集合形成时处于纯态。在他们的工作中，除了对纯粹的量子力学状态给出了一个完全错误的类比，这与量子力学的基本假设相矛盾，作者显然没有提供和解释他们的主张背后的数学形式主义。他们的目的是严格证明，在所有考虑的情况下，意见空间的存在是由纯量子态使用不正确的归一化常数，不产生等于1的迹。在这篇评论中，我们证明他们的说法是错误的。为了证明Maletic & Rajkovic模型和结论的错误性，我们计算和检验了q维单纯复形的不同组合结构与它们的Laplacian谱之间的联系，并在量子力学系统的密度矩阵的背景下分析了所得的对称和半正定矩阵。本研究的重要意义在于进一步发展精确的基于拓扑的密度矩阵可转换性和可提取性的定量表征方法。
2015-05-13 physics.soc-ph
Surviving opinions in Sznajd models on complex networks
Sznajd模型已被广泛应用于模拟许多社会物理现象。在本文中，我们应用了Sznajd模型与两个以上的意见在三个不同的网络拓扑结构，并观察了幸存的意见的演变后，许多节点之间的相互作用。结果，我们得到了一个尺度律，它取决于网络的大小和可能的意见的数量。我们还观察到，这种标度律对所有网络拓扑结构都不相同，无标度网络和Sznajd网络之间非常相似，但对随机网络则不同。
2005-05-23 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Manipulating Collective Opinion through Social Network Intervention
Kagoshima University（鹿儿岛大学）；University of Oxford（牛津大学）；Institute of Science Tokyo（东京科学大学）；The University of Tokyo（东京大学）
本文针对社交媒体中集体意见形成的极化与操纵问题，通过分析意见集群的出现与稳定性识别集体行为相变阈值，并探索网络干预策略，揭示减少智能体互动可能导致意外不可逆意见转变，为干预策略双刃剑性质提供理论见解。
2025-11-16 physics.soc-ph
Non-consensus opinion models on complex networks
我们专注于非共识的意见模型，其中超过一定的阈值，两种意见共存于一个稳定的关系。我们重新审视并扩展了Shao提出的非一致意见（NCO）模型。我们推广的NCO模型，增加了一个权重因子W，以个人的意见，当确定其未来的意见（NCOW模型）。我们发现，随着W的增加，少数意见持有者倾向于形成稳定的集群，与NCO模型相比，初始少数比例较小。我们还重新审视了另一种非共识观点，即不灵活的反向观点（ICO）模型，该模型引入了不灵活的反向观点来模拟稳定状态下两种观点之间的竞争。在ICO模型中，不灵活的反向投资者有效地减少了竞争意见的最大集群的大小。所有上述模型以前都是在单个网络中探索的。然而，意见不仅在单个网络中传播，而且在网络之间传播，我们在这里研究耦合网络中的观点动力学。我们应用NCO规则对每个单独的网络和全球多数规则的相互依赖的对。我们发现，相互依赖的链接有效地迫使系统从二阶相变，这是一个单一的网络上的NCO模型的特点，混合相变，即，一个二阶和跳跃式突变的混合，当我们增加相互依赖的代理的百分比时，最终变成一个纯粹的突变。我们的结论是，对于耦合网络上的NCO模型，通过相互依赖的链接的相互作用可以推动非共识意见类型模型的共识意见类型模型，这模仿了现实，即大众传播的增加导致人们持有越来越相似的意见。
2012-10-03 cs.SI physics.soc-ph
Advertising and irreversible opinion spreading in complex social networks
在小世界和无标度网络上，利用磁伊甸园模型研究了不可逆的意见传播现象，磁伊甸园模型是一种用于与热浴接触的二元混合物生长的非平衡动力学模型。在这个模型中，一个人的观点会受到他们熟人的影响，但观点的改变（类似于伊辛模型中的自旋翻转）是不允许的。我们关注的是广告的影响力，这是由外部磁场来表示的。温度和场之间的相互作用和竞争导致有序-无序转变，发现这也取决于连接密度和复杂网络衬底的拓扑结构。广告活动的效果与可变的持续时间，以及最佳的成本效益的战略，以实现共识，在不同的情况下，也进行了讨论。
2009-02-07 physics.comp-ph physics.soc-ph
Diffusion-driven pattern formation in an opinion dynamical network model
Helmholtz Institute for Functional Marine Biodiversity (HIFMB)（赫尔姆霍兹功能海洋生物多样性研究所）；Carl-von-Ossietzky University, Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment（卡尔·冯·奥西茨基大学，海洋环境化学与生物学研究所）；Alfred-Wegener Institute (AWI), Helmholtz Center for Polar and Marine Research（阿尔弗雷德·魏格纳研究所（AWI），赫尔姆霍兹极地海洋研究中心）
本文研究了在复杂系统中保持多样性的重要因素，通过基于网络的方法研究意见形成，发现局部动态与社区结构的相互作用能够生成空间模式，使少数意见通过局部主导而得以持续。
2026-06-04 physics.soc-ph
How opinion dynamics generates group hierarchies
我们最近提出了一个模型耦合的个人意见的演变与本地网络拓扑结构。观点动力学是基于有界置信模型。社交网络基于群体概念，其中每个个体完全连接到其群体的成员，并且以给定的概率连接到其他群体的个体。在一个时间步长中，个体必须决定是与自己网络中的成员讨论，还是应用观点动力学，或者因为他的观点与自己群体的平均观点相去甚远而移动群体。我们得到的主要结果之一是，从均匀情况开始的群大小在平衡态可以是强非均匀的。这种异质性可以在许多真实的网络中找到。在本文中，我们提出了一套完整的行为，这个复杂的模型可以表现出，在组的水平。特别是，我们将集中在机制，导致稳定的群体和外观的异质性的大小。
2010-03-18 physics.soc-ph
Scale-free interpersonal influences on opinions in complex systems
人类大脑进化的一个重要副作用是，在一个非常大的问题领域形成观点的能力增强了，这成为了攻击性人际争端的焦点。值得注意的是，这种争端往往是激烈的小分歧的意见比大分歧。可以用实数线衡量的意见分歧可能不直接对应于问题的主观重要性和对意见改变的抵制程度。这是一个很难解决的问题，舆论动力学领域，一个领域，已经变得越来越突出，因为它吸引了更多的贡献，它从自然科学和工程科学的研究人员。本文贡献了一个无标度的方法来评估个人的程度，未知的异质性阻力的影响，已受到他人的意见。
2014-01-12 cs.MA cs.SI physics.soc-ph
Opinion formation on social networks with algorithmic bias: Dynamics and bias imbalance
本文构建含算法偏见、社区结构、噪声及群体交互的网络观点演化模型，揭示偏见失衡如何决定最终舆论状态、相变及收敛时间。
2021-08-03 physics.soc-ph
Universality of opinions disappearing in sociophysical models of opinion dynamics: From initial multitude of opinions to ultimate consensus
本文通过 voter、Sznajd 和 Latané 三种舆论模型模拟发现，即使初始观点极度分散，系统最终也几乎总能达成单一共识，但不同模型的观点消减动力学和共识时间随系统规模的增长方式存在显著差异。
2024-05-08 physics.soc-ph
The fragility of opinion formation in a complex world
海量高质量信息触手可及，怎么可能有很多人相信地球是平的，接种疫苗有害？出于这个问题，我们量化的意见形成机制的影响，即一个不知情的观察者逐渐形成的意见，由相互信任和不信任的签署网络相互关联的主题组成的世界。我们通过数值和分析表明，观察者得出的观点高度不一致（它们往往独立于观察者的初始观点）且不稳定（它们表现出很大的随机变化）。意见的不一致性和不稳定性增加与世界的复杂性所代表的主题的数量，这可以通过适当地扩大观察者的初始信息量来防止。我们的研究结果意味着，即使一个人谁最初信任可信的信息来源可能最终信任的欺骗性的，如果至少有少量的信任关系之间存在的可信和欺骗性的来源。
2020-10-23 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Opinion dynamics on directed complex networks
提出推广 DeGroot 和 Friedkin-Johnsen 的有向复杂网络意见演化数学模型，证明平稳分布存在条件，并基于局部弱极限为标记 Galton-Watson 树的图序列，揭示了共识达成、意见极化及固执智能体影响等现象的机制。
2024-01-10 cs.SI math.PR physics.soc-ph
Reducing complexity of multiagent systems with symmetry breaking: an application to opinion dynamics with polls
在本文中，我们研究了减少系统的复杂性，由大量的相互作用的代理，其动力学特征对称性破缺。我们考虑一阶随机微分方程描述系统在粒子处的行为（即，拉格朗日）水平，我们得到它的连续（即，欧拉）对应物通过动力学描述。然而，所得到的连续模型本身无法充分描述系统的演化，由于粒度的损失，这阻止了它再现粒子系统的对称性破缺。通过适当地耦合这两个模型，我们能够大大减少所需的粒子数，同时仍然保持对称性破缺和它的一些大尺度统计特性。我们描述了这样一个多尺度技术的背景下，观点动力学，对称性破缺是由媒体报道的一些民意调查的结果。
2017-06-15 math.DS physics.soc-ph
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
Opinion polarization from compression-based decision making where agents optimize local complexity and global simplicity
University of Limerick（利默里克大学）
本文提出一种新的基于代理模型，结合独特性追求与信息压缩机制，揭示了局部复杂性与全局简洁性平衡对群体极化的影响，展示了极化现象的形成条件及机制。
2026-04-20 cs.MA nlin.AO physics.soc-ph
Machine learning for the prediction of voter model opinions through complex network structures
从系统的结构特征推断动态过程的结果是网络科学的一项重要工作。最近的研究提出了一种基于机器学习的方法来解释复杂网络系统中出现的动态模式。本研究将假设应用于复杂网络的拓扑特征，以显示意见可以在投票模型中进行分类。首先使用来自投票者模型的2（0或1）个意见进行分析，然后扩展到来自同一模型的3个意见，然后是4个意见。提供了用于估计的关键网络拓扑特征的分解，并且以高精度按照重要性的顺序对网络度量进行排名。我们的推广方法适用于复杂网络上运行的动态过程。这项研究是机器学习方法应用于复杂网络系统的动态模式研究的一步。
2022-11-14 math-ph math.MP physics.soc-ph
Ignoring Extreme Opinions in Complex Networks: The Impact of Heterogeneous Thresholds
我们考虑一类网络上的意见动态，在每个时间步，网络中的每个节点忽略一定数量的最极端的邻居的意见，并更新自己的意见作为剩余意见的加权平均值。当所有节点忽略相同数量的极端邻居时，以前的工作表明，当且仅当网络满足某些拓扑性质时，才会达成共识。在本文中，我们考虑了允许每个节点对可忽略的极端邻居数量设置个人阈值的影响。我们提供的图形条件下，保证这种动态的共识。然后，我们研究随机网络，其中每个节点的阈值是从一定的分布，并提供该分布的条件，连同条件的边缘形成概率，保证共识将达到渐近几乎肯定。
2016-09-28 cs.DM cs.SI physics.soc-ph
Opinion diversity and community formation in adaptive networks
研究网络结构如何与观点共同进化是一件有趣而又重要的事情。这种共同进化的现有模型通常会导致最终状态，其中网络节点要么达成全局共识，要么分裂成独立的社区，每个社区都拥有自己的社区共识。然而，这样的结果很难解释现实生活中的丰富观察，即意见总是多样化的，没有全球甚至社区共识，人们很少，如果不是从来没有，完全切断自己与持不同意见者的联系。在这篇文章中，我们表明，一个简单的模型集成共识形成，链接重新布线和意见改变允许复杂系统动力学出现，驱动系统进入一个动态平衡与共存的多样化的意见。具体而言，类似的意见持有者可能形成社区，但没有严格的社区共识;不同的社区仍然通过非平凡的社区间联系而相互联系，而不是被分离成不相连的社区。更重要的是，我们表明，复杂的动态可能会导致不同数量的社区在稳定状态与不同的意见持有人之间的给定的宽容。我们构建了一个框架，从理论上分析的协同进化过程。理论分析和大量的仿真结果揭示了复杂的协同进化过程，包括动态平衡的形成，不同社区数下不同稳态之间的相变，以及意见分布与网络模块性之间的动态关系等。
2017-05-12 cs.SI physics.soc-ph
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
Clusters and the entropy in opinion dynamics on complex networks
在这项工作中，我们研究了复杂网络上的修改后的Hegselmann-Krause意见模型的异质人口。我们引入香农信息熵的所有相对意见集群来表征在最终配置的集群配置文件。独立于网络结构，存在一个子种群的最优聚集度，使最大的簇数和最高的熵。此外，对于最小的聚类数和最小的熵，存在一个子种群的最优有界置信度（或子种群比）。然而，网络结构确实影响集群配置文件。大的平均度有利于达成共识，使不同的网络与完全图更加相似。网络规模对无标度网络上异质种群的聚类分布影响有限，但对小世界网络上异质种群的聚类分布影响显著。
2019-09-11 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Diffusion of complex contagions is shaped by a trade-off between reach and reinforcement
本研究通过可调模型揭示，随机网络通常比聚类网络更利于行为扩散，聚类仅在少数条件下因强化效应略占优势，体现可达性与强化的权衡。
2025-07-10 cs.SI physics.soc-ph
Averager-copier-voter models for hybrid opinion dynamics in complex networks
School of Electrical Engineering and Computer Science at Washington State University（华盛顿州立大学电气与计算机工程学院）
本文提出了一种混合意见动态模型，其中一些连续值代理通过平均邻居意见来更新自身意见，而其他离散值代理则使用随机复制和投票协议。通过对模型进行统计和图论分析，证明了当网络矩阵是遍历的时，达成共识是可能的，并且共识所需的时间在不同类型的代理分布和网络结构方面得到了表征。
2019-03-29 cs.SY eess.SY math.OC
Opinion dynamics: models, extensions and external effects
近年来，在复杂系统科学这一新兴的交叉学科领域，社会现象不仅受到社会科学家的广泛关注，也受到物理学家、数学家和计算机科学家的广泛关注。观点动力学是研究的过程之一，因为观点是人类行为的驱动力，在我们复杂的世界和社会面临的许多全球挑战中发挥着至关重要的作用：全球金融危机，全球流行病，城市发展，城市化和移民模式，最后但并非最不重要的是，气候变化和环境可持续性和保护。意见的形成是一个复杂的过程，受到不同因素的相互作用的影响，包括个人的倾向、积极和消极的同伴互动的影响（社交网络在这方面发挥着至关重要的作用）、每个人接触到的信息，以及许多其他因素。受物理学中使用的模型的启发，已经开发出了几种模型，以涵盖其中的许多要素，并允许识别意见形成过程中所涉及的机制，并理解它们的作用，其实际目的是模拟各种条件下的意见形成和传播。这些建模方案的范围从二元简单模型，如选民模型，多维连续的方法。在这里，我们提供了一个审查最近的方法，专注于模型采用同行互动和外部信息，并强调的作用，研究较少的机制，如分歧，在驱动的观点动力学。[...]
2016-05-20 cs.SI physics.soc-ph
Hysteresis and disorder-induced order in continuous kinetic-like opinion dynamics in complex networks
在这项工作中，我们解决了一个类似动力学的网络人口的意见动态模型与淬火的多元化和极化。此外，我们认为成对的相互作用是限制性的，这是建模与平滑有界的信心。我们的研究结果表明，有趣的非平衡滞后和异质性辅助有序的出现。这种违反直觉的现象对不同类型的网络架构（如随机，小世界和无标度）具有鲁棒性。
2020-02-21 cond-mat.stat-mech cs.MA cs.SI
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。
2018-08-02 nlin.AO physics.soc-ph
Consistent Approximation of Epidemic Dynamics on Degree-heterogeneous Clustered Networks
现实的人类接触网络能够传播传染病，例如在社会接触调查中的研究，表现出显着的程度异质性和聚类，这两者都极大地影响了流行病的动态。为了理解这两个网络属性对流行病动力学的联合影响，Lindquist等人的有效度模型被重新表述为一个新的矩闭包，以适用于高度聚集的网络。对SIR（Susceptible-Infected-Removed）流行动力学进行了模拟研究，比较了不同的ODE模型和随机模拟，包括对Pellis等人的修正误差行为的检验，提供证据表明，这种新的模型可以比现有的方法更准确地近似复杂网络上的流行病动力学。
2018-10-14 physics.soc-ph q-bio.PE
Double percolation phase transition in clustered complex networks
复杂网络的内部组织往往对它们对外部扰动的反应或对它们的动力学性质有着显著的影响。除了小世界和无标度特性外，聚类是许多真实网络系统中最常见的拓扑特征。在本文中，我们报告了一个广泛的数值研究的影响集群的结构性质的复杂网络。在异质网络中，强聚集导致了一个核心-外围组织的出现，该组织对网络的逾渗性质具有关键影响。我们观察到一个新的双相变的中间阶段，其中只有网络的核心被取代，并在最后阶段，其中的外围取代的核心无关。这一结果意味着在两个不同的控制参数值的相同的对称性的破坏，在鲜明的对比连续相变的现代理论。受这种核心-外围组织的启发，我们引入了一个简单的模型，使我们能够分析证明，这种异常的相变实际上是可能的。
2014-05-23 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
Modified Axelrod Model Showing Opinion Convergence And Polarization In Realistic Scale-Free Networks
The University of Hong Kong（香港大学）；University of Toronto（多伦多大学）
改进的Axelrod模型通过引入无标度网络和有界置信机制，研究意见收敛与极化，并探讨减少极化的有效策略。
2026-02-12 nlin.AO physics.soc-ph
A two-layer model for coevolving opinion dynamics and collective decision-making in complex social systems
基于意见动力学和进化博弈论的文献，我们提出了一个新的数学框架来模拟复杂社会系统中意见和决策相互交织的共同进化。在该框架中，社会社区的成员更新他们的意见，并修改他们的行动，因为他们了解别人的意见分享的沟通渠道，并通过影响力的渠道观察别人的行动，这些互动决定了一个两层的网络结构。我们提供了一个应用程序的建议框架，通过定制它来研究采用一种新的社会规范，表明该模型能够捕捉到出现的几个现实世界的集体现象，如范式转变和不受欢迎的规范。通过建立分析条件和蒙特卡罗数值模拟，我们阐明了意见动态和决策之间的耦合，以及网络结构，在塑造社会系统中复杂的集体行为的出现的作用。
2021-02-18 cs.MA cs.SI cs.SY
Bias, Belief and Consensus: Collective opinion formation on fluctuating networks
随着在线网络的出现，社会与能够轻松修改和维护自己的社会联系的个人成员的联系大大增加。在这里，我们表明，积极的网络维护暴露代理确认偏见，倾向于确认一个人的信念，我们探讨这如何影响集体意见的形成。我们介绍了一个模型的二进制观点动力学在一个复杂的网络与快速，随机重新布线，并表明，确认偏见导致隔离的个人与不同的意见。我们使用动态的全球意见一般分类意见更新规则，并发现确认偏见总是稳定的共识状态。最后，我们表明，达成共识的时间有一个非单调依赖的偏差的大小，这表明了一个新的途径，大规模的意见工程。
2015-12-30 cs.SI physics.soc-ph
Approach to Toric Code Anyon Excitation, Indirect Effects of Kitaev Spin in Local Social Opinion Models
本研究探讨了舆论动力学中引入图态、稳定子态和环面码等量子信息概念的进展，指出其在分析舆论复杂交互与极化时具有潜力，但面临抽象性、验证困难及理论与现实适用性差距等挑战，需进一步探索Toric Code Hamiltonian的实际应用。
2024-04-19 physics.soc-ph quant-ph
Voter model can accurately predict individual opinions in online populations
本文评估了带狂热者的多状态选民模型在Twitter数据集中捕捉个体意见的能力，发现模型平衡态分布与用户真实政治倾向高度一致，验证了该模型在用户层面的有效性。
2025-06-30 cs.SI physics.soc-ph
From mean-field to complex topologies: network effects on the algorithmic bias model
如今，我们生活在一个社会中，人们经常通过访问和讨论社交网站上分享的内容来形成自己的观点。虽然这些平台促进了信息的获取和传播，但它们也为受污染内容的扩散提供了最佳环境，这被认为是两极分化/激进化的共同原因之一。此外，旨在提高平台使用率的推荐算法可能会加剧这种现象，产生所谓的算法偏见。在这项工作中，我们研究了不同的网络拓扑结构的形成和演变的意见的背景下，最近的意见动态模型，其中包括有界的信心和算法偏见的影响。平均场，无标度和随机拓扑结构，以及网络产生的Lancichinetti-Radicchi基准，意见分裂/极化和收敛时间方面进行了比较。
2022-05-17 cs.SI physics.soc-ph
Entropic determination of the phase transition in a coevolving opinion-formation model
我们研究的意见形成模型的共同进化的复杂网络的顶点代表个人，其特征在于他们不断发展的意见，和边缘代表他们之间的相互作用。网络以两种方式适应观点的传播：不仅连接的代理人相互作用并最终改变他们的想法，而且代理人还可以将其链接之一重新连接到与他持有相同观点的邻居。动力学依赖于一个外部参数Φ，它控制着网络的可塑性。我们展示了如何与群体规模的分布相关联的信息熵，允许定位完全共识和不同意见共存的社会之间的相变。我们还确定了最具信息量的抽样的最小尺寸。在过渡期，持有相同观点的群体的规模分布是无标度的。
2014-05-30 cs.SI physics.soc-ph
Opinion Maximization in Social Networks
通过不同观点的综合和对比形成意见的过程一直是经济学和社会科学中许多研究的主题。今天，这一过程也体现在在线社交网络和社交媒体中。成功的促销活动的关键特征是，他们考虑到这种意见形成的动态，以创造一个关于特定信息项目，如一个人，一个产品，或一个想法的整体有利的意见。在本文中，我们采用了一个完善的社会意见动态模型，并正式确定一组目标个人的积极意见的信息项将最大限度地提高整体积极的意见，在社会网络中的项目的问题的广告设计问题。我们把这个问题称为“竞选”。我们研究了CAMPAIGN问题的复杂性，并设计了求解该问题的算法，在实际数据上的实验证明了算法的有效性和实用性。
2013-01-30 cs.SI physics.soc-ph
Perspective in Opinion Dynamics on Complex Convex Domains of Time Networks for Addiction, Forgetting
Rikkyo University（立教大学）
本文提出包含多层结构的观点动力学模型，引入新簇探讨遗忘与依赖行为，结合信任、媒体影响及dimerizing网络分析，揭示共识构建挑战并辅以环面可视化方法。
2024-04-19 cs.AI physics.soc-ph
Opinion dynamics on biased dynamical networks: beyond rare opinion updating
针对观点更新与网络演化时间尺度任意的情形，本文提出基于决定系数和一维稳定流形的解析近似，推导固定概率与固定时间，并揭示群体内偏见下从众反而抑制多数观点主导的反直觉规律。
2024-03-23 physics.soc-ph q-bio.PE
Co-evolving networks for opinion and social dynamics in agent-based models
本研究提出随机智能体模型，协同演化意见与社会动态，分析回音室和共识机制，并应用于综合社会调查数据，验证其捕捉社会联系与意见随时间协同演化的能力。
2024-09-19 math.DS physics.soc-ph
