网络拓扑与特质分布对集体决策的影响

社交网络在分析个体层面互动对社会或经济结果的影响中扮演重要角色。我们为具有不同特质的个体社区建模交互式决策，以带特质属性的节点构成社交网络表示。我们发展了一种确定性过程，基于特质属性社交网络、个体初始选择以及一组预定的依赖特质的决策规则，生成每个个体的选择序列。关注对象为所有个体选择累计和的序列，我们称之为累计序列，并视为集体决策的指标。我们观察到，在一段时间内，累计序列可能不可预测或可预测，呈现重复模式，要么升级至极端，要么持续振荡。我们认为可预测的累计序列代表社区不稳定的集体决策——要么极端化，要么内部冲突；而不可预测的累计序列显示稳定变化。我们通过仿真分析网络拓扑与特质分布对累计序列可预测、升级和振荡概率的影响。我们的发现包括：随着网络密度增大，不稳定集体决策更可能发生；中心化网络更可能出现不稳定集体决策；具有过度聚集或分散的从众者与反叛者的网络倾向于产生不稳定的累计序列。我们讨论了该模型作为直接及间接在决策中交互的异质特质个体研究框架的潜力。