多元法则在多重选择中的作用

人们经常面临在多个备选项中作出选择的挑战。这种情况不仅存在于关于复杂问题的决策中，例如政治或学术选择，也存在于关于琐碎问题的决策中，例如在超市的日常采购。我们借助统计力学的工具来处理这一场景。遵循这一方法，我们引入并分析了一个意见动力学模型，使用类 Potts 状态变量来表示多重选择，包括代表不作选择的个体的“未决定状态”。我们在 Erdős-Rényi 和 Barabási-Albert 网络上研究了该动力学，这两类网络是具有小世界特性的两个范例类，我们展示了网络类型对意见动力学的影响。根据可用选项的数量 $q$ 和接触网络的度分布，可以达成不同的最终稳态：从广泛分布的选择到一个特定选项占主导地位的状态。它们之间的突变与特定选项在许多相似选项中突然占据病毒式主导地位相一致。此外，该模型生成的概率分布已通过真实数据验证。最后，我们表明该模型也考虑了选择过剩的真实情况，即大量相似备选项使得选择过程更加困难且犹豫不决占据主导。