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『集智俱乐部』2020前沿综述：观点的传播动力学新进展( 二 )


引入了难以说服的个体后 ， DeGroot模型经过演化就不一定肯定会达成共识了 。 为此 ， 这篇论文还讨论了三种观点控制策略在该模型下的效果 ， 从而通过模拟找到如何帮助人群达成共识 。
改进二：引入有偏见的个体
在基本的观点模型中 ， 对于个体来说 ， 不论他人的观点和自己现有观点差距多大 ， 对自身的影响程度都是相同的 。 但现实中并不是这样 。 根据和自身观点的相近程度 ， 在模型中设定不同的影响程度 ， 可以在模型中对观点传播中的同质化现象建模 。
在另一项对DeGroot模型的改进工作[3]中 ， 研究者给每个主体加入了偏见系数 ， 探讨网络结构及网络中的节点所具有的偏见程度将如何影响人群最终达成的均衡 ， 以及这种均衡是否稳定 。 在一个紧密连接的网络中 ， 如果其中的主体具有相对较弱的偏见 ， 那么最终得到的观点均衡是不稳定的 。
改进三：引入对观点的“反感”
对于敏感话题 ， 在观点传播和演化过程中 ， 过激的言论反而会导致反作用——本来想让他人支持某一观点 ， 结果反而导致人们对这一观点产生反感 。 例如向相信转基因食品有害的人科普转基因无害 ， 因为观点差距太大 ， 反而让对方更加深了转基因有害的认识 。
如果在模型中 ， 通过将最初都是正向的影响 ， 扩展为包含正数、零或负值的影响 ， 就在模型中引入了现实中的复杂性：人对某一观点的态度包含同意、反驳或漠视 。
2019年的一篇预印本论文[4]中提出了引入反感行为的模型 ， 通过在人际网络中 ， 将连边的权重变为动态的 ， 从而在模型中同时引入个体的偏见与相反观点的反作用 。 权重是根据节点对应观点的区别 ， 以及不同节点对相反观点的接受程度来决定 。
『集智俱乐部』2020前沿综述：观点的传播动力学新进展
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式中的β代表不同个体的偏见程度 ， 之后两项代表观点传播的观点与接收者的观点 ， 如果一个是正 ， 一个为负 ， 那么就会出现反作用 。
改进四：引入噪音
噪音有很多种 ， 例如在观点传播过程中 ， 将部分节点重置为一个随机的观点 ， 或将受影响后的观点由一个固定的数值改变为一个范围 。 在原始的观点演化模型DeGroot中 ， 主体的数目是不会改变的 。 噪音 ， 可以是在模型中引入主体数量的波动 ， 也可以是在主体接触到他人观点与改变自身观点之中 ， 加入时间间隔 。 通过引入噪音 ， 能够让原本经过观点演化无法达成共识的人群 ， 避免陷入极化或分裂的最终状态 。
例如[5]中的研究 ， 讨论异质性的社会网络群体中 ， 一部分友好型主体（concordagents） ， 观念可以互动、传播 ， 另一部分人是对抗型（partialantagonismagents） ， 是对抗观念传播的 。 不同类型的agent的比例变化 ， 从而引起模型中agent数量的变化 ， 而这是模型噪音的来源之一 。
改进五：引入对相关话题的观点
现实中的不同话题之间会有相互影响 ， 例如你对于锻炼的态度会影响你对健康饮食的态度 。 在原始的DeGroot模型中 ， 主体不会有内在的心理活动 ， 对事物A的观点改变 ， 不会导致对事物B上的观点也发生改变 ， 即使事物A和B很相关 。 在2017年的一篇论文中 ， 研究者在模型中加入观点之间的相互影响矩阵 ， 从而引入真实世界的复杂性 。
改进六：表达的观点≠内心的观点
一个人表达的观点不代表其内心认可的全部观点 ， 之前的模型中没有考虑到这一点 。 2018年发表的一篇论文[7]研究了这两种观点的共演化过程：在传播网络上 ， 每个节点都有两种观点 ， 其中表达的观点是周围邻居观点的中和 ， 反映人的从众心理 ， 而其私人观点的演化 ， 则由个人初始观点和他人表达观点平均得出 。
三、当前模型应用及待解决的问题
通过观点传播和演化模型 ， 可以考察如何以最小的代价 ， 来最大程度地影响观点演化结果 。 例如通过在人机网络中加入最少的边[8] ， 来促成人群达成特定的共识（精准营销）；或者通过改变部分个体的行为 ， 使得人群无法达成共识；以及对人群的操纵 ， 让两组观点相反的人在各自给定的预算下 ， 通过博弈决定最终人群的观点光谱 。 这些都是值得研究的问题 。


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