В выпуске «Хаос» на этой неделе от AIP Publishing исследователи из Эдинбургского университета и Университета Центральной Флориды используют теоретическую модель эволюции политических мнений среди населения, чтобы изучить, какое влияние оказывают более радикальные взгляды на поляризацию всей системы. Сетевая модель группы расширяет популярный подход к изучению динамики мнений, называемый моделью Кобба, и основан на гипотезе о том, что те, кто придерживается мнения, находящегося дальше от середины политического спектра, также меньше подвержены влиянию других, – черта, известная социальным кругам. ученых как «жесткость крайнего."
«У нас есть законы, позволяющие понять гравитацию или химическую кинетику, но люди не всегда ведут себя рационально, и законы гораздо труднее определить», – сказал автор Десмонд Хайэм. "Итак, это увлекательная, но несколько скользкая область, чтобы попытаться работать в ней.
Все, что дополняет наше понимание простой модели, фиксирующей поведение, заслуживает изучения."
В простейшем варианте модели члены общества выстраиваются в линию, каждый из которых может повлиять на двоих по обе стороны от себя. Каждому смоделированному человеку присваивается начальный номер от 0 до 1, который описывает, насколько сильно он изначально был привязан к любому концу гипотетического политического спектра.
«Подобные эффекты возникают в обществе в отдельных местах, и их бывает трудно идентифицировать», – сказал автор Александр Манцарис. "Они могут развиваться в сегменты, которые со временем растут."
Моделирование создавало периоды того, что исследователи назвали бистабильностью, когда большинство членов моделируемого общества выбирали два крайних, конкурирующих мнения. В симуляциях, в которых случайным образом связаны люди, пара обнаружила, что возможность принять крайнюю сторону происходит быстрее.
Исследователи полагают, что их работа может помочь информировать другую работу в сетях, не связанных с политическими взглядами, например, понять, как богатство влияет на управление финансами, как международные политики влияют друг на друга и даже как мы влияем на музыкальные вкусы друг друга.
Они надеются расширить модель за счет использования новых типов структур связи и применения реальных данных.