感知偏见下的观点极化建模
摘要：社交网络为有效交流思想或意见提供了平台，但也成为了极化的温床。虽然有很多研究试图探索意见极化的不同原因，但网络结构本身引起的感知偏见的影响在很大程度上尚未得到研究。为此，我们提出了一个阈值模型，通过考虑感知偏见来模拟观点的演变，即全局信息与网络邻域中本地可用信息之间的差距。我们的研究发现，当人口的集体固执超过一个关键值时，就会发生极化，而这一关键值很大程度上受到感知偏见的影响。此外，随着固执程度的增加，一阶和二阶相变（一致和极化之间的相互转变）的发生更加普遍，这些相变的类型取决于初始积极观点的比例。值得注意的是，对于正则网络结构，出现了一种与不同级别的极化强相关的逐步模式，这与回声室的形成密切相关。我们的研究为研究感知偏见和观点极化之间的联系提供了有价值的框架，并为在有偏信息的背景下减轻极化提供了有益的见解。
作者：Hao Yu, Bin Xue, Yanpeng Zhu, Jianlin Zhang, Run-Ran Liu, Yu Liu, Fanyuan Meng
论文ID：2305.06542
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2023-05-12