僵尸政治：利用进化算法遏制负面观点的传播
社会与信息网络
2014-01-27 v1 物理与社会
摘要
本文旨在模拟社会中观点的传播并寻找遏制该传播的方法。为了抽象掉可能带有情感色彩的观点，我们转而模拟社会中僵尸疫情的爆发。导致此次疫情的病毒与传统方法不同：它不仅导致二元结果（健康与感染），而是导致连续结果。为了遏制疫情，可使用离散数量的特定感染水平治疗方案。这对应于观点传播用例中的温和劝说或法律诉讼威胁。本文提出了一种遗传算法和一种文化算法，用于在模拟运行过程中找到治疗方案的最优组合。我们在多种不同场景中对其进行了评估。结果表明，尽管远非完美，但文化算法以更低的计算成本提供了更优越的性能。
引用
@article{arxiv.1401.6420,
title = {Zombie Politics: Evolutionary Algorithms to Counteract the Spread of Negative Opinions},
author = {Ronald Hochreiter and Christoph Waldhauser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.6420},
year = {2014}
}