[论文解读] A General Model of Opinion Dynamics with Tunable Sensitivity.

Anastasia Bizyaeva, Alessio Franci+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2020

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 54被引用 13

一句话总结

本文提出一种具有可调敏感度的连续时间意见动态模型，通过注意力参数和饱和函数实现，能够实现多稳态的一致与非一致状态、对外部输入的超敏感响应，以及意见状态间的鲁棒转换——为研究网络上的集体行为提供了一个灵活且参数化的框架。

ABSTRACT

We present a model of continuous-time opinion dynamics for an arbitrary number of agents that communicate over a network and form real-valued opinions about an arbitrary number of options. The model generalizes linear and nonlinear models in the literature. Drawing from biology, physics, and social psychology, we introduce an attention parameter to modulate social influence and a saturation function to bound inter-agent and intra-agent opinion exchanges. This yields simply parameterized dynamics that exhibit the range of opinion formation behaviors predicted by model-independent bifurcation theory but not exhibited by linear models or existing nonlinear models. Behaviors include rapid and reliable formation of multistable consensus and dissensus states, even in homogeneous networks, as well as ultra-sensitivity to inputs, robustness to uncertainty, flexible transitions between consensus and dissensus, and opinion cascades. Augmenting the opinion dynamics with feedback dynamics for the attention parameter results in tunable thresholds that govern sensitivity and robustness. The model provides new means for systematic study of dynamics on natural and engineered networks, from information spread and political polarization to collective decision making and dynamic task allocation.

研究动机与目标

• 开发一种可推广的意见动态模型，以捕捉线性或现有非线性模型无法涵盖的复杂集体行为。
• 通过注意力参数和饱和函数，将生物学与心理学原理融入意见动态模型。
• 实现对自然网络与工程网络中意见形成过程的系统性研究，包括信息传播与政治极化现象。
• 通过注意力参数的反馈动态，实现对敏感度与鲁棒性的可调阈值。
• 建模在同质网络中也能实现的一致与非一致状态之间的灵活转换。

提出的方法

• 模型采用连续时间动力学，描述具有多个选项实值意见的个体在网络中的交互。
• 注意力参数调节社会影响，使个体能够聚焦于特定意见或个体。
• 饱和函数限制个体间与个体内部的意见交互，防止影响无界增长。
• 模型参数较少，便于系统探索意见动态行为。
• 引入注意力参数的反馈动态，以创建控制敏感度与鲁棒性的可调阈值。
• 该框架可推广线性与非线性模型，支持分岔理论预测的行为，而这些行为在以往模型中并不存在。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何建模意见动态，使其即使在同质网络中也能表现出多稳态的一致与非一致状态？
• RQ2 哪些机制能够实现意见形成过程中对外部输入的超敏感响应以及对不确定性的鲁棒性？
• RQ3 如何调节意见动态的敏感度，以控制一致与非一致状态之间的转换？
• RQ4 注意力参数在塑造社会影响与意见收敛过程中发挥何种作用？
• RQ5 饱和函数与反馈动态如何协同增强模型的灵活性与现实性？

主要发现

• 由于注意力机制与饱和机制的存在，该模型即使在同质网络中也能实现快速且可靠的多稳态一致与非一致状态形成。
• 通过可调注意力参数实现对外部刺激的超敏感响应，表现出尖锐的响应特性。
• 由于饱和函数限制了意见交互的范围，模型对不确定性的鲁棒性是内在固有的。
• 注意力参数的反馈动态使一致与非一致状态之间的灵活转换成为可能。
• 意见级联现象自然地从模型的非线性动力学中涌现，反映了现实世界中如信息病毒式传播等现象。
• 该模型通过捕捉分岔理论预测的更广泛意见动态行为，推广了现有的线性与非线性模型。