在观点动力学中，一个经验基础和广泛建立的驱动力是同质性，即“物以类聚”的趋势。我们的观点越接近，我们就越有可能相互交流和融合。使用这些假设的模型称为有界置信模型(BCM)，因为它们假设了一个容忍阈值，超过这个阈值之后就不太可能发生交互。已知它们会产生一个或多个集群，这取决于边界的大小，只有在确定性的情况下才可能产生多个集群。引入噪音(这在随机世界中很可能发生)，使BCM产生共识，这给我们留下了一个开放的问题，即解释意见集群和两极分化的出现和维持。我们研究了异质先验在意见形成中的作用，引入了意见联结的概念，认为它得到了社会心理学研究结果的支持，并利用它证明随机BCM确实在不需要额外假设的情况下产生了意见聚类。