Till skillnad från många komplexa nätverk som studeras i litteraturen uppvisar sociala nätverk sällan ett regelbundet enhälligt beteende eller samförstånd om åsikter. Detta kräver en utveckling av matematiska modeller som är tillräckligt enkla för att undersökas och fånga samtidigt det komplexa beteendet hos verkliga sociala grupper, där åsikter och handlingar relaterade till dem kan bilda kluster av olika storlek. En sådan modell, som föreslås i [1], behandlar skalor och utvidgar idén [2] om iterativ sammanslagning för att ta hänsyn till aktörernas fördomar, som orsakas av vissa exogena faktorer och som leder till oenighet i de slutliga yttrandena. I detta dokument erbjuder vi en ny flerdimensionell förlängning, som representerar dynamiken i agenters åsikter om flera ämnen, och dessa ämnesspecifika yttranden är beroende av varandra. Så snart åsikter om flera ämnen samtidigt påverkas av samma påverkansnätverk blir de automatiskt relaterade. Vi anser dock att frågor som är beroende av varandra är beroende av varandra, och därför är de åsikter som bildas om dessa frågor också ömsesidigt beroende av varandra. Vi undersöker den föreslagna modellens strikta konvergensegenskaper och finner uttryckligen agenternas fasta åsikter. Även om vår modell förutsätter synkron kommunikation mellan agenterna, visar vi att samma slutliga åsikt kan nås "i genomsnitt" via asynkrona skvallerbaserade protokoll.
Parsegov m.fl. REF utvecklar en flerdimensionell förlängning av Friedkin-Johnsen-modellen, som beskriver utvecklingen av nodernas åsikter om flera ömsesidigt beroende ämnen.
Novel Multidimensional Models of Opinion Dynamics in Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control, 2017, vol. 62, no. 5, 2270--2285', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}