Binary Opinion Dynamics with Biased Agents and Agents with Different Degrees of Stubbornness.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the impact of random interactions between agents in a social network on the diffusion of opinions in the network. Opinion of each agent is assumed to be a binary variable and each agent is assumed to be able to interact with any other agent in the network. This models scenarios where every agent in the network has to choose from two available options and the size of the neighborhood of each agent is an increasing function of the total number agents in the network. It is assumed that each agent updates its opinion at random instants upon interacting with other randomly sampled agents. We consider two simple rules of interaction: (1) the voter rule in which the updating agent simply copies the opinion of another randomly sampled agent, (2) the majority rule, in which the updating agent samples multiple agents and adopts the majority opinion among the sampled agents and the agent itself. Under each rule, we consider two different scenarios which have not been considered in the literature thus far: (1) where the agents are 'biased' towards one of the opinions, (2) where different agents have different degrees of stubbornness. We show that the presence of biased agents reduces the consensus time for the voter rule exponentially as compared to the case where the agents are unbiased. For the majority rule model with biased agents, we show that the network reaches consensus on a particular opinion with high probability only when the initial fraction of agents having that opinion is above a certain threshold. For the majority rule model with stubborn agents, we observe metastability where the network switches back and forth between stable states spending long intervals in each state.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».