Vi undersöker olika opinionsbildande modeller på adaptiva nätverkstopologier. Beroende på den dynamiska processen, kan omkoppling antingen (i) leda till eliminering av interaktioner mellan agenter i olika stater, och påskynda konvergensen till ett samförstånd tillstånd eller bryta nätverket i icke-interaktionsgrupper eller (ii) kontra-intuitivt, gynna existensen av olika interagerande grupper för exponentiellt långa tider. Medelfältsanalysen gör det möjligt att belysa de mekanismer som står på spel. Strikely, låta de interagerande agenter att bära mer än en åsikt på samma gång drastiskt ändrar modellens beteende och leder till snabb konsensus. Under de senaste åren har agentbaserade modeller i allt större utsträckning använts inom samhällsvetenskap. Genom ett ganska enkelt modellerande tillvägagångssätt för de enskilda processerna av socialt inflytande fokuserar dessa modeller på framväxten av socialt beteende på global befolkningsnivå. Statistiska fysikmodeller och -verktyg utgör därför en naturlig ram för sådana studier och har tillämpats i stor utsträckning, vilket har lett till uppkomsten av det fält som kallas sociofysik (se [1] för en nyligen genomförd översyn av tillämpningen av statistiska fysikmodeller på social dynamik). Det växande området komplexa nätverk [2, 3, 4] har dessutom gjort det möjligt att få bättre kunskap om sociala nätverk [5, 6], och i synnerhet för att visa att den typiska topologin för de nätverk där sociala agenter interagerar inte är regelbunden. Många studier har därför övervägt utvecklingen av modeller av interagerande medel när agenter är inbäddade i mer realistiska nätverk, och studerat inverkan av olika komplexa topologier på motsvarande dynamiska beteende [7]. Ytterligare ett inslag i nätverk, som kan ha en stark inverkan på modellens beteende, ligger i deras dynamiska natur. De kan verkligen utvecklas på olika tidsskala, och utvecklingen av topologin och de dynamiska processerna kan driva varandra med komplexa återkopplingseffekter. Studier av denna koevolution är nyare och fortfarande begränsade [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], med många öppna frågor. I detta brev ger vi nya insikter om sådana återkopplingseffekter genom en undersökning av röstliknande modeller (VM), där agenter uppdaterar sina åsikter genom att efterlikna sina grannar, och kan också bryta och etablera kontakter med andra agenter. Mer exakt visar vi hur små förändringar i evolutionsregeln, som har mindre konsekvenser om topologin för interaktioner hålls fast, kan drastiskt förändra modellens beteende så snart topologin kan utvecklas på samma tidsskala som agenternas åsikter. Å andra sidan leder det enkla faktum att tillåta agenter att ha flera åsikter samtidigt, i Naming Games anda [18] eller i AB-modellen [19], till ett mer robust beteende. Väljarmodellen [20] beaktar en population av storlek N där varje individ i har en åsikt som kännetecknas av en binär variabel s i = ±1: endast två motsatta åsikter är tillåtna här (till exempel ett politiskt val mellan två partier) [25]. Med utgångspunkt från en slumpmässig konfiguration av åsikter är den dynamiska utvecklingen av den direkta virtuella maskinen (d-VM) följande: vid varje elementärt steg väljs en agent (i) slumpmässigt, väljer en av sina grannar (j) slumpmässigt och antar sin åsikt, d.v.s. s i är inställd på s j (ett tidssteg består av N sådana uppdateringar). I det omvända fallet (r-VM), den första agenten i istället övertygar sin granne j (s j är inställd lika med s i ). Skillnaden mellan d- och r-VM är nödvändig eftersom de två samverkande noderna inte spelar samma roll. Dessutom, graderna av den första och den andra valda noderna har olika fördelningar, och den andra är en stor grad nod med större sannolikhet [2]. Asymmetrin i åsiktsuppdateringen mellan de två samverkande noderna kan sedan paras till asymmetrin mellan en slumpmässigt vald nod och dess slumpmässigt utvalda granne, vilket leder till olika dynamiska egenskaper. Ingen betydande skillnad förväntas på homogena nät, men på heterogena nät kommer sannolikheten för att ett nav ska uppdatera sitt tillstånd att variera kraftigt från en regel till en annan. Den grundläggande imitationsprocessen hos VM imiterar homogeniseringen av åsikter men, eftersom interaktioner är binära och slumpmässiga, garanterar inte konvergensen till ett enhetligt tillstånd. Eftersom ett samförstånd där alla individer delar samma åsikt är ett absorberande tillstånd av dynamiken, når varje ändlig befolkning ett samförstånd, men den tid som behövs t c (N ) beror på dess storlek N och på topologin av interaktioner, och skiljer sig som N → ∞. På statiska nätverk, t c (N ) växer som en power-law av N, med en exponent beroende på gradens fördelning, och på uppdateringsregeln [21, 22, 23]. Särskilt på homogena nät, t c (N ) N för både d- och r-VM. I detta brev tar vi hänsyn till det scenario i vilket agenter kan koppla om sina "otillfredsställda" anslutningar. Mer exakt, den ursprungliga konfigurationen ges av ett slumpmässigt homogent nätverk av interagerande agenter, med genomsnittligt antal grannar k och slumpmässiga åsikter. Vid varje timestep, en agent i och en av sina grannar j är cho-
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF studerade dynamiken hos NG på adaptiva nätverk där anslutningarna kan kopplas om med utvecklingen av spelet.
Who's talking first? Consensus or lack thereof in coevolving opinion formation models
{'venue': 'Physical Review Letters 100, 15 (2008) 158701', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}