Vi utforskar en ny mekanism för att förklara polariseringsfenomen i opinionsdynamiken. Modellen bygger på idén att agenter utvärderar alternativa åsikter på grundval av den sociala återkoppling som erhållits genom att uttrycka dem. Ett starkt stöd för de gynnade och därmed uttryckta åsikterna i den sociala miljön behandlas som en positiv social återkoppling som stärker det värde som förknippas med detta yttrande. I detta dokument koncentrerar vi oss på modellen med dyadisk kommunikation och stöter på sannolikheter som definieras av ett oviktat, tid-homogent nätverk. Modellen fångar polariseringsdynamiken mer trovärdig jämfört med begränsade förtroende opinionsmodeller och undviker omfattande åsiktsflipping vanligtvis närvarande i binära åsiktsdynamik. Vi utför systematiska simuleringsexperiment för att förstå nätverksanslutningens roll för polariseringens uppkomst och analytiskt karakterisera förutsättningarna för stabil polarisering i en tvågemenskapsmiljö. Medan tidigare modeller har betonat polariseringseffekterna av deliberativ argumentbaserad kommunikation, lyfter vår modell fram en affektiv upplevelsebaserad väg till polarisering.
En annan liknande studie REF introducerade positiv och negativ social återkoppling och diskuterade nätverkstäthetens roll i framväxten av opinionspolarisering.
Opinion Polarization by Learning from Social Feedback
{'venue': 'The Journal of Mathematical Sociology, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Political Science', 'Physics']}