[논문 리뷰] Opinion dynamics model based on cognitive biases

Paweł Sobkowicz|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 04.

Opinion Dynamics and Social Influence참고 문헌 94인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 베이지안 업데이트를 사용하여 인지 편향—특히 확인 편향과 정치적으로 동기화된 추론—을 포함하는 에이전트 기반 모델을 제시한다. 이 모델은 개인이 정보를 어떻게 걸러내는지를 시뮬레이션한다. 모델은 편향이 강할 경우, 심지어는 압도적인 증거가 존재하더라도 객관적 진리에 대한 합의가 형성되지 않음을 보여주며, 반면에 정치적으로 동기화된 추론과 같은 유연한 편향은 규범 재구성에 의해 변화시킬 수 있어 수렴을 가능하게 한다.

ABSTRACT

We present an introduction to a novel model of an individual and group opinion dynamics, taking into account different ways in which different sources of information are filtered due to cognitive biases. The agent based model, using Bayesian updating of the individual belief distribution, is based on the recent psychology work by Dan Kahan. Open nature of the model allows to study the effects of both static and time-dependent biases and information processing filters. In particular, the paper compares the effects of two important psychological mechanisms: the confirmation bias and the politically motivated reasoning. Depending on the effectiveness of the information filtering (agent bias), the agents confronted with an objective information source may either reach a consensus based on the truth, or remain divided despite the evidence. In general, the model might provide an understanding into the increasingly polarized modern societies, especially as it allows mixing of different types of filters: psychological, social, and algorithmic.

연구 동기 및 목표

• 정보 처리에서 인지 편향을 고려한 현실적인 의견 동역학 모델을 개발하기 위해.
• 특히 확인 편향과 정치적으로 동기화된 추론과 같은 다양한 종류의 인지 편향이 합의 형성에 어떤 영향을 미치는지 조사하기 위해.
• 그룹 규범이나 정보 프레임을 변화시킴으로써 의견 분열을 어떻게나 줄일 수 있는지 탐색하기 위해.
• 베이지안 신념 업데이트에 편향된 가능도 함수를 통합함으로써 전통적인 에이전트 기반 모델을 심리학적 메커니즘과 함께 확장하기 위해.
• 심리적, 사회적, 알고리즘적 정보 필터를 포함하는 복잡한 사회적 동역학을 시뮬레이션할 수 있도록 하기 위해.

제안 방법

• 에이전트는 사전 신념과 가능도 비율에 인지 편향이 영향을 미치는 베이지안 업데이트를 통해 신념 분포를 갱신한다.
• 모델은 두 가지 핵심 편향을 포함한다: 확인 편향(사전 의존적 필터링)과 정치적으로 동기화된 추론(PMR, 가능도 평가가 정체성에 부합하는 신념에 의해 이끄는 것).
• 정보 소스는 에이전트가 내부 편향 파rameter에 따라 필터링하는 객관적 분포 S(θ)로 모델링된다.
• 정적 및 시간에 따라 변화하는 편향 함수를 허용하여 장기적 의견 안정성과 일시적 반응을 분석할 수 있다.
• 에이전트는 사회 네트워크에 통합될 수 있으며, 서로 양방향으로 소통하고, 서로 다른 필터 유형에 따라 비대칭적인 정보 처리를 할 수 있다.
• 내부 집단 규범의 동적 재정의가 가능하여 PMR 필터를 변화시키고, 그로 인해 집단 정체성 또는 의견 일치에 변화를 유도할 수 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 객관적 정보 하에서 확인 편향과 정치적으로 동기화된 추론은 합의 형성에 어떤 차이를 미치는가?
• RQ2 내용이 객관적 증거와 일치하도록 내부 집단 규범을 재정의함으로써 정치적으로 동기화된 추론을 수정할 수 있는가? 이는 객관적 진리에 대한 수렴을 가능하게 하는가?
• RQ3 동적 그룹 규범은 의견 동역학을 어떻게 변화시키며 분열을 줄이는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 다양한 상충하는 정보 소스가 서로 다른 인지 편향을 통해 필터링될 경우 의견의 진화에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 외부에서 정보 필터를 조작함으로써 사회적 분열은 증가하거나 감소할 수 있는가?

주요 결과

• 에이전트가 확인 편향에 의해 지배될 경우, 심지어 동일한 객관적 정보를 반복적으로 노출하더라도 객관적 진리에 대한 합의가 형성되지 않는다.
• 반면에 정치적으로 동기화된 추론이 주요 필터인 경우, 내부 집단 규범이 객관적 증거와 일치하도록 재정의되면 객관적 진리에 대한 의견 수렴이 가능하다.
• 모델은 PMR가 확인 편향보다 더 변화 가능하다는 것을 보여주며, 이는 고정된 사전 확률이 아닌 정체성 일치성에 의해 이끄므로 규범 변화에 민감하기 때문이다.
• 내부 집단 가치와 일치하도록 정보를 재프레임링하면, 베이지안 업데이트의 가능도 함수를 변화시켜 사전 확률을 변경하지 않고도 사후 신념을 이동시킬 수 있다.
• 모델는 의견을 직접 바꾸는 것이 아니라 정보 필터를 형성하는 사회적 맥락을 변화시킴으로써 분열을 줄일 수 있음을 지지한다.
• 내부 집단 소속의 동적 재정의는 의견 동역학의 변화를 유도할 수 있으며, 이는 의견 변화에서 집단 정체성과 유대감의 변화로 이어질 수 있다.