Models of Joint Dynamics of Opinions and Actions in Online Social Networks. Part III: Binary Models

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Based on VKontakte data, we study the influence of various factors on the dynamics of opinions and actions both at the macro level (“public opinion”) and at the micro level (opinions and actions of individual agents). This paper concludes the multi-part study. Identification results are presented for binary models (threshold models and models with latent variables) that describe the dynamics of agents’ opinions and actions in a social network. These models are used to estimate the influence of various factors on agents’ opinions and actions (public opinion, the agent’s individual opinions and actions, the opinions and actions of the social environment, and the mechanisms of the agent’s trust in information sources and information content). Finally, linear models are compared with threshold models and qualitative findings of the multi-part study are drawn.

About the authors

D. A Gubanov

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: dmitry.a.g@gmail.com
Moscow, Russia

D. A Novikov

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: novikov@ipu.ru
Moscow, Russia

References

  1. Губанов Д.А., Новиков Д.А. Модели совместной динамики мнений и действий в онлайновых социальных сетях. Ч. 1. Исходные данные и первичный анализ // Проблемы управления. – 2023. – № 2. – С. 37–53. [Gubanov, D.A., Novikov, D.A. Models of Joint Dynamics of Opinions and Actions in Online Social Networks. Part I: Primary Data Analysis // Control Sciences. – 2023. – No. 2. – P. 31–45.]
  2. Губанов Д.А., Новиков Д.А. Модели совместной динамики мнений и действий в онлайновых социальных сетях. Ч. 2. Линейные модели // Проблемы управления. – 2023. – № 3. – С. 40–64. [Gubanov, D.A., Novikov, D.A. Models of Joint Dynamics of Opinions and Actions in Online Social Networks. Part II: Linear Models // Control Sciences. – 2023. – No. 3. – P. 31–54.]
  3. Gubanov, D.А. A Study of Formalizations of User Influence in Actional Model / Proceedings of the 13th International Conference "Management of Large-Scale System Development" (MLSD). – Moscow, 2020. – P. 1–5. – URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9247658.
  4. Губанов Д.А., Чхартишвили А.Г. Влиятельность пользователей и метапользователей социальной сети // Проблемы управления. – 2016. – № 6. – С. 12–17. [Gubanov, D.A., Chkhartishvili, A.G. An Actional Model of User Influence Levels in a Social Network // Automation and Remote Control. – 2015. – Vol. 76, iss 7. – P. 1282–1290.]
  5. Новиков Д.А. Модели динамики психических и поведенческих компонент деятельности в коллективном принятии решений // Управление большими системами. – 2020. – Вып. 85. – С. 206–237. [Novikov, D.A. Dynamics Models of Mental and Behavioral Components of Activity in Collective Decision-Making // Large-Scale Systems Control. – 2020. – Vol. 85. – P. 206–237. (In Russian)]
  6. Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Управление толпой: математические модели порогового коллективного поведения. – М.: ЛЕНАНД, 2016. – 168 с. [Novikov, D.A., Breer, V.V., Rogatkin, A.D. Upravlenie tolpoj: matematicheskie modeli porogovogo kollektivnogo povedeniya. – M.: LENAND, 2016. – 168 s. (In Russian)]
  7. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. 3-е изд., перераб. и дополн. – М.: МЦНМО, 2018. – 224 с. [Gubanov, D.A., Novikov, D.A., Chkhartishvili, A.G. Social Networks: Models of Information Influence, Control and Confrontation. Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 2019. – 158 p.]
  8. Flache, A., Mäs, M., Feliciani, T., et al. Models of Social Influence: Towards the Next Frontiers // The Journal of Artificial Societies and Social Simulation. – 2017. – Vol. 20, no. 4. – doi: 10.18564/jasss.3521.
  9. Granovetter, M. Threshold Models of Collective Behavior // The American Journal of Sociology. – 1978. – Vol. 83, no. 6. – P. 1420–1443.
  10. Karimi, F., Holme, P. Threshold Model of Cascades in Empirical Temporal Networks // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. – 2013. – Vol. 392, no. 16. – Р. 3476–3483.
  11. Kempe, D., Kleinberg, J., Tardos, E. Maximizing the Spread of Influence through a Social Network // Theory of Computing. – 2015. – Vol. 11, no. 4. – P. 105–147.
  12. Schelling, T. Micromotives and Macrobehaviour. – New York, London: Norton & Co Ltd, 1978. – 256 p.
  13. Semenov, A., Veremyev, A., Pasiliao, E.L., Boginski, V. Double-Threshold Models for Network Influence Propagation // Computational Data and Social Networks: 9th International Conference, CSoNet 2020. – Dallas, 2020. – P. 512–523.
  14. Brodersen, K., Ong, C., Stephan, K., Buhmann, J. The Balanced Accuracy and Its Posterior Distribution // Proceedings of the 20th International Conference on Pattern Recognition. – Istanbul, 2010. – P. 3121–3124.
  15. Elliott, R.J., Aggoun, L., Moore, J.B. Hidden Markov Models: Estimation and Control. – Luxembourg: Springer Science & Business Media, 2008.
  16. Koller, D., Friedman, N. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. – MIT Press, 2009.
  17. Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. – М.: Наука, 1983. – 199 с. [Nikiforov, I.V. Posledovatel'noe obnaruzhenie izmeneniya svojstv vremennyh ryadov. – M.: Nauka, 1983. – 199 s. (In Russian)]
  18. Дарховский Б.С., Бродский Б.Е. Апостериорное обнаружение момента «разладки» случайной последовательности // Теория вероятностей и ее применения. – 1980. – Т. 25. – Вып. 3. – С. 635–639. [Darhovskij, B.S., Brodskij, B.E. Aposteriornoe obnaruzhenie momenta «razladki» sluchajnoj posledovatel'nosti // Teoriya veroyatnostej i ee primeneniya. – 1980. – T. 25. – Vyp. 3. – S. 635–639. (In Russian)]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».