Robust fragmentation modeling of Hegselmann-Krause-type dynamics
Robust fragmentation modeling of Hegselmann-Krause-type dynamics
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Hegselmann-Krause 型动力学的鲁棒破碎建模
DOI：
10.1016/j.jfranklin.2019.09.012
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发表时间：
2017-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Li Jiangyun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Su Wei;Guo Jin;Chen Xianzhong;Chen Ge;Li Jiangyun
在意见动力学中，如何对社会意见中持久的碎片化现象（尤其是双方分裂）进行建模一直是一个中心问题。众所周知，以信任为基础的舆论动态提供了一个可以接受的产生分裂的机制。在这项研究中，以著名的基于置信度的Hegselmann-Krause（HK）模型，我们研究的鲁棒性的碎片来自HK动态和它的变化与偏见和顽固的代理对随机噪声。在可能有见地的解释之前，本文的理论结果明确揭示了HK动力学及其同质变化的碎片化最终在任意微小噪音的存在下消失，而只有具有异质偏见的HK模型在噪音环境中表现出坚实的分裂。此外，研究还发现，噪声可以使基团规则化，从而形成天然的二分解理。
In opinion dynamics, how to model the enduring fragmentation phenomenon (especially the bipartite cleavage) of social opinions has long been a central problem. It is widely known that the confidence-based opinion dynamics provide an acceptable mechanism to produce fragmentation. In this study, taking the famous confidence-based Hegselmann–Krause (HK) model, we examine the robustness of the fragmentation coming from HK dynamics and its variations with prejudiced and stubborn agents against random noise. Prior to possible insightful explanations, the theoretical results in this paper explicitly reveal that the fragmentation of HK dynamics and its homogeneous variations finally vanishes in the presence of arbitrarily tiny noise, while only the HK model with heterogenous prejudices displays a solid cleavage in noisy environment. Moreover, it is found that noise could help regularize the group to form the innate bipartite cleavage.
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