社交网络意见动态的博弈论方法
计算机科学与博弈论
2022-08-31 v1 物理与社会
摘要
近年来，社交网络上的意见动态受到了相当多的关注。然而，仅有少数工作从理论上分析了某种意见能在整个结构化群体中传播的条件。本文针对二元意见模型提出一种演化博弈方法，以探究意见传播的条件。受现实观察启发，我们假设智能体选择意见并非随机，而是基于来自公共知识以及与邻居交互所得的评分。借助合并随机游走，我们得到了在弱选择极限下意见 能在社交网络上被偏好传播的条件。我们发现意见 的成功传播条件与二元意见的基础评分、意见交互的反馈评分以及结构参数（包括边权、顶点的加权度以及网络平均度）密切相关。特别地，当个体仅基于公共信息调整意见时，意见 的活力仅取决于 与 基础评分之差。当相连个体间不存在负（正）反馈交互时，我们发现意见 的成功取决于竞争意见所获正（负）反馈评分之比。为完善本研究，我们分别在完全连接、小世界和无标度网络上进行了计算机模拟，支持并证实了我们的理论发现。
引用
@article{arxiv.2208.14043,
title = {Game-theoretical approach for opinion dynamics on social networks},
author = {Zhifang Li and Xiaojie Chen and Han-Xin Yang and Attila Szolnoki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.14043},
year = {2022}
}