[論文レビュー] Towards Understanding What Contributes to Forming an Opinion

Peng Wang, Jia Song+3 more|Figshare|Mar 6, 2016

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 20被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、一般化された認知的移動量、駆動力（自己または環境主導）および情報ポテンシャルを導入することで、物理学にインspiredされた運動論的モデルを提案し、意見形成を理解することを目的としている。自己駆動型と環境駆動型の力の下で、意見ダイナミクスは顕著に異なることが明らかになり、情報エントロピーは時間とともに減少する。これは、世論の進化メカニズムに関する洞察を提供する。

ABSTRACT

Opinion evolution mechanism can be captured by physics modeling approaches. In this context, a kinetic equation is established by defining a generalized displace (cognitive-level), a driving force and the related generalized potential, information quantity, altitude. It has been shown that the details of opinion evolution depends the type of the driving force, self-dominated driving or environment- dominated driving. In the former case, the participants can have their altitudes changed in the process of competition between the self-driving force and environment-driving force. In the latter case, all of the participants are pulled by the environment. Some regularity behind the dynamics of opinion is also revealed, for instance, the information entropy decays with time in a special way, etc. the results may help us to get some deep understandings to formation of a public opinion.

研究の動機と目的

• 統計力学および運動論の原則を用いて意見形成をモデル化すること。
• 内部的な認知的力と外部の環境的要因が意見形成に果たす役割を特定すること。
• 時間経過に伴う情報エントロピーのダイナミクスと意見進化を分析すること。
• 一般化されたポテンシャルおよび移動量フレームワークを通じて、意見形成における普遍的パターンを解明すること。

提案手法

• 一般化された認知的移動量を状態変数として用いた運動論的方程式を定式化する。
• 自己主導型と環境主導型の2種類の駆動力を取り入れ、個人的影響と社会的影響をモデル化する。
• 情報量と高さ（認知的水準）に基づく一般化されたポテンシャル関数を定義する。
• 統計力学の概念を応用し、意見進化を非平衡過程としてモデル化する。
• 時間発展における情報エントロピーの分析を通じて、意見の安定性と収束性を特徴付ける。
• 数学的モデリングとシミュレーションを用いて、異なる駆動力の支配領域におけるダイナミクスを比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己駆動型と環境主導型の力は、それぞれどのように意見進化に異なる影響を及えるか？
• RQ2 情報量は意見ダイナミクスにどのように寄与するか？
• RQ3 意見形成プロセスにおいて、情報エントロピーは時間とともにどのように変化するか？
• RQ4 認知的および環境的条件の変化のもとで、意見進化における普遍的パターンは何か？

主な発見

• 自己主導型の駆動力下では、自己と環境の力の間の競合により、個々の個人が動的な高さ（認知的水準）の変化を経験する。
• 環境主導型の状況では、すべての個人が外部要因によって均一に引き寄せられ、意見の同期的シフトが生じる。
• 情報エントロピーは時間とともに減少し、システム全体としての意見の一致性や予測可能性の向上を示している。
• モデルは、内部的および外部的駆動力の支配の程度に応じて、顕著な異なるダイナミカルな挙動を明らかにしている。
• 一般化されたポテンシャルフレームワークは、認知的水準と情報入力の相互作用を効果的に捉えている。