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计算机预测舆论动向 人人相互影响舆论将会怎样

  计算机能预测舆论动向吗?据Physorg网站报道,欧洲研究人员构建了一种数学模型,探讨社会观念结构如何通过个体间的互动而演化。模拟实验显示,人们彼此影响的程度,以及个人具有的社会关系数量,是决定社会观念结构的两个关键参数。
这一模型也可能用于预测现实。该研究成果刊登在最新一期的《欧洲物理快报》上。

  此模型是一个网络,模拟的是由许多个人组成的社会关系网。模型假定人人都会受到其接触的人的影响。个人由网络中的结点代表。结点的值可以是1,也可以是0———相当于在某议题上持赞同或反对意见。随着时间演化,人们的观点可能会改变,结点也要重新赋值。比如A结点在某时刻的值为0,在下一时刻,它的值有可能发生变化。变化规则是:在和A点连接的结点中,如果超过一定比例的结点的值相同,则A结点的值也会趋同。临界比例叫做“滞后参数”,它必须大于50%%。若“滞后参数”为80%%,意即:如果某一时间,A先生的伙伴有超过80%%赞同某提案,那么在下一时间,A先生便会“从众”,也表示赞同。

  包含有不同观点的个体的社会,在“从众”的规则下,将如何演化?模型运行结果显示,系统的最终状态,依赖于滞后参数和单个结点连接的结点数目。或者说,依赖于个体不愿从众的程度及个体的社会交际广度。

  首先,若滞后参数增加,已形成共识的区域就会动摇,会出现持不同观点的人混杂的局面。换句话说,个人越坚持己见,社会越容易实现各种观点的“大杂居”。除了“混杂”外,还有一种状态称之为“隔离”:群体内部拥有共识,群体之间互动很少。增加“连接度”这一参数,会使系统从隔离状态转变为混合状态的速度变快。或者说,个体平均拥有的社会关系越多,社会越快地呈现出观念的“大杂居”。一个拥有高连接度(超过10)的系统非常快地从隔离社会转变为混杂社会。而拥有较低连接度的系统则混杂得更慢,而且可能永远无法充分混杂。

  另外,系统“陷入停滞”时,会随机调整结点间的一些连接———象征个人的社会关系有所变动。如此一来,模型更加贴近现实。

  研究者之一,奥地利维也纳医科大学的斯蒂芬·特纳表示:“从我们的模型可预测到,社会共识的达成,有赖于议题的辩论是否活跃,尤其在正方反方各占一半时更是如此。一个辩论受到鼓励的社会,比起一个不欣赏、压抑甚至禁止活跃讨论的社会,更可能达成共识。”

  这个模型不仅仅是理论上的,它可以对实际情形作统计学预测。特纳说:“原则上,模型参数可以从现实中取定。如今有几十个研究团队正努力绘制社会关系网图,其成果可直接添加进模型;而人们彼此影响的方式,也可通过民意测验和行为调查获知。”

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