类人机器人能否控制集体情绪：在线聊天的基于代理模拟

本文采用基于代理的建模方法，研究了在聊天机器人存在下相互作用代理的自组织动力学。我们考虑了具有可调“类人”属性的不同机器人，它们与代理交换情感信息，并定量分析了代理的集体情感行为。特别是，利用去趋势分形分析，我们确定了在 favoring 正面/负面情感的机器人活跃时，代理活动的时间序列以及携带代理情感信息的雪崩统计中的持久性波动和时间相关性。我们确定了机器人的影响并识别了可调节该影响的参数。我们的分析表明，通过这些度量，情感机器人通过适当改变底层随机过程的分形特征，在相互作用的代理中诱导了集体情绪。正面情感机器人略比负面情感机器人有效。此外，周期性在正面和负面情绪之间交替的机器人可以增强系统中的波动，导致代理信息的雪崩，这让人联想到自组织临界状态。