一种包含超级影响者的地理空间有界置信模型及其在新冠疫苗接种犹豫中的应用
社会与信息网络
2022-10-18 v1 动力系统
物理与社会
摘要
受Hegselmann和Krause启发，我们引入了一种包含超级影响者的地理空间有界置信模型。地理因素的引入使得大规模地理空间模式从随机初始数据中演化出来；即，无论初始化如何，志同道合的智能体的空间簇都会涌现。超级影响者和随机性放大了这一效应，并软化了局部共识。作为一个应用，我们考虑了全国范围内对新冠疫苗的看法。对于某一组参数，我们的模型产生的结果与2020年末关于疫苗接种犹豫的真实调查结果相当。
引用
@article{arxiv.2210.08012,
title = {A geospatial bounded confidence model including mega-influencers with an application to Covid-19 vaccine hesitancy},
author = {Anna Haensch and Natasa Dragovic and Christoph Börgers and Bruce Boghosian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08012},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2202.00630