Die Meinungsdynamik in einer Bevölkerung beziffern

Die Meinungsdynamik in einer Bevölkerung beziffern
Die Meinungsdynamik in einer Bevölkerung beziffern
Anonim

Die Meinungsbildung in einer großen Bevölkerung wird sowohl von endogenen Faktoren wie der Interaktion mit Gleich altrigen - persönlich und über soziale Medien - als auch von exogenen Faktoren wie den Medien beeinflusst, zu denen die Mainstream-Medien gehören zu den einflussreichsten Faktoren. Einer Studie des National Bureau of Economic Research aus dem Jahr 2006 zufolge wurden beispielsweise nach der Einführung und Ausweitung von Fox News in den Vereinigten Staaten zwischen 1996 und 2000 schätzungsweise 3–28 % der Zuschauer davon überzeugt, die Republikaner zu wählen.

In einem kürzlich im SIAM Journal of Applied Dynamical Systems veröffentlichten Artikel verwenden die Autoren Anahita Mirtabatabaei, Peng Jia und Francesco Bullo ein mathematisches Modell, um den Prozess der Informationsassimilation in einer Bevölkerung zu untersuchen, der sich aus solchen exogenen Eingaben ergibt.

"In jeder modernen Gesellschaft interagieren Individuen, um sich Meinungen zu verschiedenen Themen zu bilden, einschließlich wirtschaftlicher, politischer und sozialer Aspekte", sagt der Autor Francesco Bullo. "Meinungen entwickeln sich als Ergebnis des kontinuierlichen Informationsaustauschs zwischen verteilten Personen und der Assimilation von Informationen, die von den Medien verbreitet werden."

Die Entwicklung quantifizierbarer Beschreibungen gesellschaftlicher Meinungsdynamiken ermöglicht es uns, die Auswirkungen einer solchen Informationsverteilung zu bestimmen. „Es ist eine zentrale Frage, ob der Interaktions- und Assimilationsprozess in einer Population zu einer gesellschaftlich vorteilhaften Aggregation von Informationen führt“, ergänzt Bullo. „Modelle der Meinungsdynamik in sozialen Netzwerken sind stark von verteilten dynamischen Systemen inspiriert, die in der statistischen Mechanik, Ökonomie und Biotechnologie beobachtet werden.“

Also, wie wird Mathematik verwendet, um Meinungen zu quantifizieren? "In unserer Untersuchung quantifizieren wir Meinungen durch reelle Zahlen, die die Einstellung einer Person in Bezug auf ein Thema beschreiben, die durch Mittelung der Meinungen von Kollegen aktualisiert wird", erklärt die Autorin Anahita Mirtabatabaei."Diese Methode liefert eine gute Annäherung an das Verh alten einer großen Bevölkerung, ohne sich auf detaillierte sozialpsychologische Erkenntnisse zu verlassen."

Das Modell berücksichtigt "begrenztes Vertrauen", was die Beobachtung ist, dass Individuen nur mit denen interagieren, deren Meinungen ihrer eigenen nahe kommen. „Eine Person erhält nur Informationen von Personen und Medien, die an ihr Vertrauen gebunden sind, d. h. mit diesen Meinungen, die ihren eigenen nahe genug sind“, sagt Mirtabatabaei. „Diese Idee spiegelt Filterblasen wider, ein Phänomen, bei dem Websites Algorithmen verwenden, um Benutzern nur Informationen anzuzeigen, die mit ihren früheren Standpunkten übereinstimmen, sowie selektive Exposition, ein psychologisches Konzept, das allgemein als die Tendenz von Personen definiert wird, sich auf vertraute Standpunkte zu verlassen.“

Das Modell berücksichtigt "Partisanenwiderstand", die Beobachtung, dass ein Wähler oder Entscheidungsträger die Botschaft einer gegensätzlichen politischen Prädisposition ignoriert.Die Autoren berücksichtigen auch die zunehmende Popularität von Social-Media-Technologien wie Blogging und Tweeting, die Nachrichten mit zusätzlicher Voreingenommenheit öffentlich weitersenden. Die Varianz oder Diskrepanz kann unter anderem darstellen, wie viel Bias in die Wiederholung eingefügt wird.

"In letzter Zeit wurde der direkte Einfluss der Medien auf die Öffentlichkeit durch indirekte Effekte des Bloggens und der sozialen Netzwerke verstärkt", sagt Mirtabatabaei. „Dementsprechend modellieren wir den Medieneinfluss als eine Hintergrund-Gauß-Signaleingabe, die auf der Meinung eines Experten zentriert ist.“Gaußsche Funktionen werden in der Statistik häufig verwendet, um Normalverteilungen zu beschreiben; Sie werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass eine Beobachtung zwischen zwei gegebene Grenzen oder reelle Zahlen fällt. „Die Varianz dieses Gaußschen Inputs hängt von vielen Faktoren ab, wie der Wiederholung der Nachricht, der Bedeutung des Experten, der unterschiedlichen Interpretation der Öffentlichkeit und der Weiterverbreitung des Blogs“, erklärt Mirtabatabaei.

Die Autoren bestimmen auch den Teil der Bevölkerung, der von der zentralen Meinung der Eingabe angezogen wird, die als „angezogene Bevölkerung“bezeichnet wird. „Wir stellen fest, dass die angezogene Bevölkerung eine zunehmende Funktion der Vertrauensgrenze einer Bevölkerung ist [wie nah sie ihrer Meinung ist] und der Standardabweichung des Medien-Inputs [wie stark die Nachricht voreingenommen weitergesendet wird] und einer abnehmenden Funktion des Input-Maßstabs (wie stark die Nachricht von den Medien verbreitet wird). Die voreingenommene Weiterverbreitung der Medienbotschaft durch verschiedene Blogs und/oder das Vertrauen einer größeren Öffentlichkeit führt dazu, dass eine größere Bevölkerung von der beworbenen Botschaft angezogen wird“, sagt Mirtabatabaei.

Ferner wurde die Studie validiert, indem verifiziert wurde, dass sie bekannten Eigenschaften der Meinungsentwicklung folgt. „Wir haben unser Meinungsdynamikmodell validiert, indem wir verifiziert haben, dass ihre Entwicklungen grundlegende bekannte Eigenschaften haben, wie z ein sozialer Kontext, wenn ausreichende Informationen verfügbar sind, und Manipulationseffekte durch irreführende Eingaben ", sagt Jia.

Während die Forschung in der Abhandlung einige allgemein intuitive Fakten über die Informationsassimilation in einer Gesellschaft bestätigt, stellen die Autoren verschiedene mathematische Eigenschaften der Systemdynamik mit konstanten Eingaben fest, die verwendet werden können, um den Einfluss der Eingabe auf die Gesamtbevölkerung vollständig zu verstehen und zur eventuellen Entstehung von Meinungsclustern. Strategische Meinungsmanipulation durch geplante Informationsverbreitung könnte ein gewünschter Effekt sein. Zukünftige Richtungen würden die Untersuchung zeitabhängiger Eingaben und ihrer Auswirkungen auf die Meinungsmanipulation im Vergleich zu konstanten Eingaben beinh alten.

Eine weitere Richtung für die zukünftige Arbeit ist die Untersuchung multipler Informationseingaben. „Eine große zukünftige Herausforderung ist die Untersuchung der Informationsaufnahme und Entwicklung öffentlicher Meinungen, wenn mehrere Eingaben berücksichtigt werden, beispielsweise wenn zwei konkurrierende Parteien über ihre unterschiedlichen Standpunkte in den Mainstream-Medien debattieren“, sagt Jia.

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