『集智俱乐部』2020前沿综述：观点的传播动力学新进展( 三 )
从个体角度 ， 观点传播模型可以用来研究个人如何动态调整策略 ， 最大化自己的影响力 。 进而还可以根据个体影响力的演化规律 ， 推导出这将带来怎样的社会管理结构 。 其中一个有趣的结论是 ， 固执的、不愿意改变自己观点的节点 ， 会成为人际网络中的领导者或者媒体[10] 。
现实中 ， 个人会和很多人同时交流 ， 也可以多个人同时跟一个人交流 ， 比如你可以在多个话题上表达不同观点 ， 而你看到的文章也可能有多个作者 。 个体被众人观点的合力所影响 ， 不等于与个体依次被这些观点所影响 ， 这是当前模型不足的一点 。
前文从多个角度引入了现实的复杂性 ， 都会导致模型变得更为复杂 。 如果为了同时引入多种改进 ， 会导致模型丧失简洁性 。 如何用最少的参数来更多地反映前文提到的六点 ， 是观点传播建模需要解决的另一个问题 。
四、总结与展望
【『集智俱乐部』2020前沿综述：观点的传播动力学新进展】不同于信息的传播 ， 观点传播的关键不在于是否知道某个观点 ， 而在于是否相信 ， 愿意为了一个信念投入多少 。 这是观点演化和模因（meme）演化的不同 ， 研究模因的传播可以使用类似SIR这样疾病传播模型 ， 而研究观点传播 ， 则不能依靠对SIR模型的简单修改 。
然而 ， 任何一种事实或信息 ， 都可以用来支持某种观点 ， 即使信息传播者仅仅作了客观描述 ， 接收信息的人也会联想到相应的观点 。 因此研究模因在社交网络中的传播 ， 也需要考虑到对观点传播的建模 。
相关阅读：科学玩“梗”：模因（meme）如何在社交网络中传播？
社交网络在个人的生活中占据着越来越中心的位置 ， 对于政治事件的影响也越发明显 。 随着自然语言处理技术的成熟 ， 基于社交网络中消息的观点自动标注 ， 会产生大量真实世界中观点传播的数据集 ， 而这又会促进对观点传播的建模研究 ， 从而验证心理学、行为科学、政治科学的相关理论 ， 形成新的跨学科研究点 。
参考文献：
[1]DeGrootMH.Reachingaconsensus[J].JournaloftheAmericanStatisticalAssociation,1974,69(345):118-121.
[2]ZhouQ,WuZ,AltalhiAH,etal.Atwo-stepcommunicationopiniondynamicsmodelwithself-persistenceandinfluenceindexforsocialnetworksbasedontheDeGrootmodel[J].InformationSciences,2020,519:363-381.
[3]ChenX,TsaparasP,LijffijtJ,etal.OpinionDynamicswithBackfireEffectandBiasedAssimilation[J].arXivpreprintarXiv:1903.11535,2019.
[4]KurmyshevE,JuárezHA,González-SilvaRA.Dynamicsofboundedconfidenceopinioninheterogeneoussocialnetworks:Concordagainstpartialantagonism[J].PhysicaA:StatisticalMechanicsanditsApplications,2011,390(16):2945-2955.
[5]XiongF,LiuY,WangL,etal.Analysisandapplicationofopinionmodelwithmultipletopicinteractions[J].Chaos:AnInterdisciplinaryJournalofNonlinearScience,2017,27(8):083113.
[6]YeM,QinY,GovaertA,etal.Aninfluencenetworkmodeltostudydiscrepanciesinexpressedandprivateopinions[J].Automatica,2019,107:371-381.
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[8]JagerW,AmblardF.Uniformity,bipolarizationandpluriformitycapturedasgenericstylizedbehaviorwithanagent-basedsimulationmodelofattitudechange[J].Computational&MathematicalOrganizationTheory,2005,10(4):295-303.
[9]JagerW,AmblardF.Uniformity,bipolarizationandpluriformitycapturedasgenericstylizedbehaviorwithanagent-basedsimulationmodelofattitudechange[J].Computational&MathematicalOrganizationTheory,2005,10(4):295-303.
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