Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Luồng thông tin và sụp đổ trong mạng xã hội động
Tóm tắt
Chúng tôi phát triển một mô hình động về truyền tải và tổng hợp thông tin trong các mạng xã hội, trong đó việc duy trì tư cách thành viên trong mạng phụ thuộc vào độ chính xác của các ý kiến. Các tác nhân có ý kiến về một trạng thái của thế giới và hình thành các liên kết với những người khác theo cách có hướng một cách xác suất. Các tác nhân cập nhật ý kiến của họ bằng cách lấy trung bình các ý kiến từ các kết nối của họ, được trọng số bởi thời gian các kết nối đó đã ở trong hệ thống. Các tác nhân tồn tại hoặc biến mất dựa trên mức độ xa của ý kiến của họ so với trạng thái thực tế. Trái ngược với các kết quả trong tài liệu hiện có về học tập DeGroot, chúng tôi cho thấy qua các mô phỏng rằng, đối với một số tham số, mô hình tuần hoàn ngẫu nhiên giữa các khoảng thời gian kết nối cao, trong đó các tác nhân đạt được một ý kiến đồng thuận gần với trạng thái thực, và các khoảng thời gian kết nối thấp, trong đó ý kiến của các tác nhân rất đa dạng.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Acemoglu D, Ozdaglar A (2011) Opinion dynamics and learning in social networks. Dyn Games Appl 1(1):3–49
Bala V, Goyal S (2000) A noncooperative model of network formation. Econometrica 68(5):1181–1229
Chandrasekhar AG, Larreguy H, Xandri JP (2015) Testing models of social learning on networks: evidence from a lab experiment in the field. NBER Working Paper No. 21468, National Bureau of Economic Research, August 2015
DeGroot MH (1974) Reaching a consensus. J Am Stat Assoc 69(345):118–121
DeMarzo PM, Vayanos D, Zwiebel J (2003) Persuasion bias, social influence, and unidimensional opinions. Quart J Econ 118(3):909–968
Golub B, Jackson MO (2010) Naive learning in social networks and the wisdom of crowds. Am Econ J Microecon 2(1):112–149
Grimm V, Mengel F (2020) An experiment on belief formation in networks. J Euro Econ Assoc 18(1):49–82
Hagberg AA, Schult DA, Swart PJ (2008) Exploring network structure, dynamics, and function using NetworkX. In: Proceedings of the 7th python in science conference (SciPy2008) pp 11–15, Pasadena, CA, USA, 2008
Hegselmann R, Krause U (2002) Opinion dynamics and bounded confidence, models, analysis and simulation. J Artif Soc Soc Simul 5(3). http://jasss.soc.surrey.ac.uk/5/3/2.html
Hegselmann R, Krause U (2005) Opinion dynamics driven by various ways of averaging. Comput Econ 25(4):381–405
Jackson MO, Rogers BW (2007) Meeting strangers and friends of friends: how random are social networks? Am Econ Rev 97(3):890–915
Jackson MO, Watts A (2002) The evolution of social and economic networks. J Econ Theory 106:265–295
Lorenz J (2005) A stabilization theorem for dynamics of continuous opinions. Phys A 355(1):217–223
Lorenz J (2006a) Convergence of products of stochastic matrices with positive diagonals and the opinion dynamics background. In: Positive systems, pp 209–216
Lorenz J (2006b) Consensus strikes back in the Hegselmann-Krause model of continuous opinion dynamics under bounded confidence. J Artif Soc Soc Simul 9(1). http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/1/8.html
McKinney W (2012) Python for data analysis: data wrangling with pandas, numPy, and IPython. O’Reilly, USA
Mirtabatabaei A, Bullo F (2012) Opinion dynamics in heterogeneous networks: convergence conjectures and theorems. SIAM J Control Opt 50(5):2763–2785
Moreau L (2005) Stability of multiagent systems with time-dependent communication links. IEEE Trans Autom Control 50(2):169–182
Mueller-Frank M, Neri C (2020) A general analysis of boundedly rational learning in social networks. Forthcoming in Theoret Econ. https://ssrn.com/abstract=2933411
Pardoux E (2008) Markov processes and applications: algorithms, networks, genome and finance. Wiley, New York
Python Software Foundation. Python language reference, version 2.7. Available at http://www.python.org
Sidhu B, Tan HC (2011) The performance of equity analysts during the global financial crisis. Australian Account Rev 21(56):32–43
Skyrms B, Pemantle R (2009) A dynamic model of social network formation. In: Adaptive networks, pp. 231–251. Springer, Berlin
Staudigl M (2013) Co-evolutionary dynamics and Bayesian interaction games. Int J Game Theory 42(1):179–210
U.S. Bureau of Labor Statistics (2020) Employed full time: wage and salary workers: financial analysts occupations: 16 years and over. Retrieved from FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis; https://fred.stlouisfed.org/series/LEU0254476000A
Watts A (2001) A dynamic model of network formation. Games Econ Behav 34(2):331–341
Weisbuch G, Deffuant G, Amblard F, Nadal J (2002) Meet, discuss, and segregate!. Complexity 7(3):55–63