ネットワークにおける動的意見形成：複数の問題と証拠に基づくアプローチ

本研究では、同質性、確証バイアス、選択的曝露といった認知的および社会的心理学の原則を取り入れた社会ネットワークにおける意見ダイナミクスをシミュレーションするための計算モデルを提示します。信念の更新における不確実性に対処するために、ダンプスター＝シェーファー理論を用いてモデルを強化しました。数学的形式とシミュレーションを実施して、この手法が現実の意見のコンセンサスと断片化をモデル化するのにどのように有用であるかを示す実証結果を導出しました。スケールフリーネットワークを構築することで、初期の意見を割り当て、隣接する影響と信念の質量に基づいてそれらを反復的に更新します。最後に、ネットワークにおける客観的真実の影響をシミュレートするために、高接続性を持つ「真実」ノードの存在が意見をどのように変えるかを検討します。私たちのシミュレーションは、意見クラスターの形成、認知バイアスの役割、および信念の進化に対する不確実性の影響に対する洞察を明らかにし、社会システムにおける複雑な意見ダイナミクスを理解するための堅牢なフレームワークを提供します。