A Bayesian framework for opinion dynamics models
Yen-Shao Chen and Tauhid Zaman
这项工作引入了一个贝叶斯框架,统一了广泛的意见动态模型。 在这个框架中,个人对主题的看法是他们信念的预期值,表示为具有先验分布的随机变量。 在收到信号后,模拟为先验信念加上偏置术语,并带有已知分布的零均噪声,个人通过贝叶斯规则更新其信念分布。 通过系统地改变先前,偏差和噪声分布,这种方法可以恢复广泛的意见动态模型,包括DeGroot,有界置信度,有界移位以及表现出过度反应或适得其反效应的模型。 我们的分析显示,信号得分是每个模型数学结构的关键决定因素,支配着小信号和大信号行为。 所有模型都收敛到DeGroot对小信号的线性更新规则,但对大信号的尾部行为有分歧。 这种统一不仅揭示了以前脱节的模型之间的理论联系,而且还提供了一种产生新模型的系统方法,为在认知约束下形成意见的理性基础提供了见解。
This work introduces a Bayesian framework that unifies a wide class of opinion dynamics models. In this framework, an individual's opinion on a topic is the expected value of their belief, represented as a random variable with a prior distribution. Upon receiving a signal, modeled as the prior belief plus a bias term and subject to zero-mean noise with a known distribution, the individual updates their belief distribution via Bayes' rule. By systematically varying the prior, bias, and noise dist...