2017年5月
发表在:PLoS ONE, 2017
在舆论动力学中,有一种经验建立和广泛建立的驱动力是同质性,即“物以类聚”的倾向。我们的观点越接近,我们就越有可能互动和融合。使用这些假设的模型被称为有界置信度模型(BCM),因为它们假设一个容忍阈值,在此阈值之后不太可能发生相互作用。已知它们会产生一个或多个簇,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簇。在一个随机的世界中,引入噪音可能会导致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持续。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,认为该概念得到了《社会心理学》研究结果的有力支持,并用它来证明随机BCM确实在不需要额外假设的情况下产生了意见聚类。
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