信念动力学的统计物理模型：理论与实证检验
物理与社会
2018-07-10 v2 社会与信息网络
摘要
我们在离散自旋统计物理模型的框架内构建了简单的信念动力学计算模型，并探讨了它们在理解和预测现实世界中个体和群体层面的信念变化方面的适用性。我们发现，对现实世界模式的精确建模需要关注人们使用的社会交互规则、他们所处的网络结构、初始信念和内在偏好的分布，以及社会信息和内在偏好的相对重要性。我们证明这些模型参数可以通过实证测量来约束，并且所得模型可用于研究实际社会中信念动力学背后的机制。我们使用了来自两项信念变化纵向研究的数据，一项针对 2008 年总统选举季期间居住在麻省理工学院宿舍的 80 名个体，另一项针对 2016 年总统选举初选季期间从 Mechanical Turk 招募的 94 名参与者。我们发现，基于简单统计物理的模型对现实世界的信念动力学具有预测价值，并能对关于底层网络结构和社会交互规则的不同假设进行实证检验。
引用
@article{arxiv.1706.02287,
title = {Statistical Physics Models of Belief Dynamics: Theory and Empirical Tests},
author = {Mirta Galesic and Daniel L. Stein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02287},
year = {2018}
}
备注
22 pages, 10 figures, 6 tables, supplementary material available on request