Latané意见形成模型中意见的消失

本文给出了基于Nowak--Szamrej--Latané模型、且系统中可用意见数为多值（二至五种）的计算机模拟结果。我们引入了噪声判别水平（用以表示多小的智能体簇可被视为可忽略）作为一个颇为有用的量，可对系统作定性刻画。我们表明，依据所引入的噪声判别水平、智能体相互作用的范围（由距离标度函数中的指数间接控制，指数越大最近邻影响越强）以及信息噪声水平（建模为社会温度，其增大会增加智能体采纳意见时的随机性），最终的意见数（度量方式为大于噪声判别水平的同意见智能体簇数）可能小于系统中可用的意见数。这在小信息噪声与大信息噪声极限下均可观察到，但分别导致意见的一致、极化或随机化。