在线隔离的社会困境：平台选择的动力学模型

为了理解社交媒体如何塑造在线话语或加剧极化，我们需要建立集体在线选择模型，将用户的行为适应与复杂动态数字环境的涌现联系起来。本研究基于社会反馈理论（Social Feedback Theory）开发了一个平台选择的动态模型，利用多智能体强化学习来捕捉跨平台过往奖励如何塑造用户决策。一个关键参数（ μ ）决定了用户是寻求同道中人的认可，还是接触对立观点。基于智能体的仿真结合动力系统分析揭示了一种社会困境：即使当用户重视多样性时，集体动力学也会将在线环境困在降低整体用户满意度的极化回音室中。在临界多样性阈值之上，会出现另一种平衡：一个大型的综合性平台占据主导地位，而较小的平台则作为极端主义利基持续存在。在中间状态下，这两种结果共存，从而产生路径依赖和滞后现象。我们进一步展示了温和且具有战略针对性的干预措施（例如奖励少数群体参与）如何打破极化并促进融合话语。该模型将关注焦点从信念转变转向参与性选择。它将微观层面的学习动力学与宏观层面的在线碎片化联系起来，并为数字公共领域中基于机制的干预措施提供参考。