[論文レビュー] Opinion dynamics under opposition

Steffen Eger|arXiv (Cornell University)|Jun 13, 2013

Opinion Dynamics and Social Influence被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、内集団への一致と外集団への反発を特徴とする、DeGrootに類似した意見動態モデルを提案する。エージェントは内集団メンバーの意見に合わせ、外集団メンバーの意見とは逆に調整する。長期的な極化を可能にする主要因として『ソフト反発』が特定され、ネットワーク構造と乖離関数が結果を決定づける。また、否定的関係が強い場合には、知恵に到達するのは困難であることを示している。

ABSTRACT

We study a DeGroot-like opinion dynamics model in which agents may oppose other agents. As an underlying motivation, in our setup, agents want to adjust their opinions to match those of the agents of their 'in-group' and, in addition, they want to adjust their opinions to match the 'inverse' of those of the agents of their 'out-group'. Our paradigm can account for persistent disagreement in connected societies as well as bi- and multi-polarization. Outcomes depend upon network structure and the choice of deviation function modeling the mode of opposition between agents. For a particular choice of deviation function, which we call soft opposition, we derive necessary and sufficient conditions for long-run polarization. We also consider social influence (who are the opinion leaders in the network?) as well as the question of wisdom in our naive learning paradigm, finding that wisdom is difficult to attain when there exist sufficiently strong negative relations between agents.

研究の動機と目的

• エージェントが内集団メンバーに一致し、外集団メンバーに反発するような意見動態をモデル化し、現実世界の極化を捉える。
• ネットワーク構造と乖離関数の選択が長期的意見結果に与える影響を分析する。
• 連結された社会において、持続的極化が発生する条件を調査する。
• この反発を伴う単純学習のモデルにおける、社会的影響力と知恵の役割を探索する。

提案手法

• DeGrootモデルを拡張し、エージェントが外集団メンバーの意見に対してどれほど反発するかを定量化する乖離関数を導入する。
• 意見更新を、内集団意見の重み付き平均と外集団意見の逆数の重み付き平均としてモデル化し、重みはネットワーク構造によって決定する。
• 連続的かつ有界な反発効果を許容する特定の乖離関数として「ソフト反発」を導入する。
• 線形代数とマルコフ連鎖解析を用いて、長期的意見の収束または発散を研究する。
• 影響力ネットワークにおける固有ベクトル中心性に基づき、意見リーダーを同定することで社会的影響を分析する。
• ノイズのある観測下で、システムの長期的合意が真の状態をどれほど近似するかを評価することで知恵を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのような条件下で、このモデルが合意ではなく長期的極化を生じさせるのか？
• RQ2 特にソフト反発が、極化の発生にどのように影響するのか？
• RQ3 ネットワーク構造は、影響力の分布と意見リーダーの出現にどのように寄与するのか？
• RQ4 エージェント同士に否定的関係がある場合、このシステムがどれほど知恵に到達できるのか？

主な発見

• ネットワーク構造が十分な内集団結束と外集団分離を支援する限り、ソフト反発下では長期的極化が可能である。
• ソフト反発下では、影響行列の固有値特性に依存した、極化の必要十分条件が導出された。
• 社会的影響力は、インデグリーが高く、内集団の結束が強いノードに集中し、それらが意見リーダーとして特定された。
• エージェント間の否定的関係が強い場合には、真の状態に対する合意形成が妨げられるため、知恵に到達するのは困難である。
• 内集団一致と外集団反発の相互作用により、連結されたネットワークでさえも二極化や多極化を生じうる。