智能体异质性在自适应社交网络模型中调节极端主义

本文扩展现有的自适应社交网络上的观点动力学模型，引入了更新策略异质性，以表征社会性动物间的个体差异会影响它们形成及受其与其他动物间社会纽带影响的倾向。与原始模型一样，模型智能体群体的观点和社会连接因三种社会过程而变化：从众性、同质性以及喜新性。然而在此，我们探讨了每个节点对这三种过程的易感性由独立地从某分布中随机抽取的节点特定值进行参数化的情况。引入这种异质性增加了最终群体中极端主义的程度和连通性（相对于可比的同质网络），并导致在节点更新策略参数以及节点观点方面出现显著的同配性。每个节点的更新策略参数还能预测它们在最终网络配置中所归属社群的属性。这些结果表明，社会群体中的更新策略异质性可能对现实世界群体中极端社群的形成产生重大影响。