[论文解读] How does propaganda influence the opinion dynamics of a population ?

Jithender J. Timothy|arXiv (Cornell University)|Mar 29, 2017

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 13被引用 6

一句话总结

本研究使用有界信任模型模拟在线群体中宣传如何影响意见动态。研究发现，为防止极端化而采取的最佳反宣传策略不一定是中间立场，而更可能是一种战略性定位在温和与极端观点之间的叙事，具体取决于群体的不确定性。

ABSTRACT

The evolution of opinions in a population of individuals who constantly interact with a common source of user-generated content (i.e. the internet) and are also subject to propaganda is analyzed using computer simulations. The model is based on the bounded confidence approach. In the absence of propaganda, computer simulations show that the online population as a whole is either fragmented, polarized or in perfect harmony on a certain issue or ideology depending on the uncertainty of individuals in accepting opinions not closer to theirs. On applying the model to simulate radicalization, a proportion of the online population, subject to extremist propaganda radicalize depending on their pre-conceived opinions and opinion uncertainty. It is found that an optimal counter propaganda that prevents radicalization is not necessarily centrist.

研究动机与目标

• 理解在线互动与外部宣传如何共同塑造群体的意见动态。
• 探究极端主义宣传在何种条件下会导致在线社区中的极端化。
• 识别最有效的反宣传策略以减少极端主义观点的传播。
• 考察个体意见不确定性在决定意见集群稳定性与结构中的作用。

提出的方法

• 使用有界信任模型（BCM）在从 0（极端左）到 1（极端右）的连续意见尺度上模拟意见动态。
• 为每个个体分配一个固定的、均匀的不确定性阈值，以确定其愿意考虑的意见范围。
• 基于信任阈值内意见的平均值，进行同时且并行的意见更新。
• 将外部极端主义宣传作为固定意见源引入，影响其意见在特定距离范围内的个体。
• 通过引入替代意见源来测试各种反宣传叙事，以抵消极端主义影响。
• 采用计算机模拟，包含 25,000 名个体，并分析不同不确定性水平下的长期意见演化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无宣传的情况下，群体不确定性在多大程度上影响意见集群的形成？
• RQ2 极端主义宣传在多大程度上可通过在线互动将非极端个体引向极端观点？
• RQ3 何种反宣传叙事能将群体中极端主义者的长期比例降至最低？
• RQ4 中间立场的反宣传是否始终能为抵御极端主义宣传提供最佳防御？

主要发现

• 当群体不确定性较高（u = 0.25）时，群体倾向于在温和意见上达成共识，避免分裂。
• 当不确定性较低时，群体分裂为多个集群，包括两极分化的极端观点。
• 针对极端个体的极端主义宣传，由于在线互动效应，可能引发广泛极端化。
• 在 o_p2 = 0.2 或 o_p2 = 0.8 处引入的反宣传叙事可完全消除极端主义，即使在强烈极端主义宣传下亦如此。
• 中间立场的反宣传（o_p2 = 0.5）反而随时间推移加剧极端主义，表明其并非最优策略。
• 最有效的反宣传位于温和与极端观点之间，具体取决于群体的不确定性水平。