面向异构网络中的可持续转变：基于意见-行为耦合的数学建模与控制

理解可持续行为在异构社会中的传播效应，需将行为数据、社会影响机制与结构化控制方法相结合。本文提出一种数据驱动的社会系统中耦合意见-采纳动力学计算框架。网络中的每个节点代表一个特定年龄组和 mobility 水平的社区，源自北欧大规模调查数据中关于采纳电动汽车倾向的调查结果。该模型捕捉三种机制：通过社会与信息扩散实现的行为传染、由不满情绪驱动的放弃行为，以及通过社会影响实现的意见与采纳水平之间的反馈。通过分析耦合系统的平衡点，可推导出促成大规模采纳的条件。我们利用数据对模型进行经验校准，以构建合成人口与社会相似性网络，用于探索促进可持续转变的精准干预策略。具体分析聚焦两种控制策略：一种是基于意见的政策，作用于社会网络层面；另一种旨在改善体验、降低不满情绪的政策。仿真结果表明，后者能确保更稳定、更持久的采纳，为设计面向可持续性 sociotechnical 转型的有效干预提供了具体洞见。