通过随机轻推实现社交网络上的观点去极化
物理与社会
2024-03-06 v2
摘要
观点极化在许多在线社交网络平台中已被经验性地观察到。基于统计物理原理的传统观点动力学模型,无法解释在线网络平台中极化与回音室的出现。近期引入的一种融合同质性因子——个体倾向于与持相似观点者连接的倾向——的观点动力学模型,捕捉到了极化与回音室效应。本工作中,我们提供一种非侵入式框架,用于轻度推动在线社群中的个体形成随机连接。研究表明,这能显著实现观点去极化并削弱回音室效应。值得注意的是,即便轻微推动也能有效避免极化,尽管强推动会导致另一种不良效应,即激进化。此外,我们求得避免极化与激进化极端结果的最优推动因子。
引用
@article{arxiv.2212.06920,
title = {Depolarization of opinions on social networks through random nudges},
author = {Ritam Pal and Aanjaneya Kumar and M. S. Santhanam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06920},
year = {2024}
}