Модели совместной динамики мнений и действий в онлайновых социальных сетях. Ч. 3. Бинарные модели
- Авторы: Губанов Д.А1, Новиков Д.А1
-
Учреждения:
- Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
- Выпуск: № 4 (2023)
- Страницы: 14-27
- Раздел: Управление в социально-экономических системах
- URL: https://journals.rcsi.science/1819-3161/article/view/286636
- DOI: https://doi.org/10.25728/pu.2023.4.2
- ID: 286636
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В серии статей исследуется подход к идентификации и анализу математических моделей совместной динамики мнений и действий агентов на примере реальных данных онлайновой социальной сети ВКонтакте. Данная работа завершает исследование, в ней представлены результаты идентификации и анализа бинарных моделей (пороговых моделей и моделей со скрытыми переменными), описывающих изменение мнений и действий агентов в социальной сети. На основе бинарных моделей проведена оценка влияния различных факторов на мнения и действия агентов: общественного мнения, собственных мнений и действий агента, мнений и действий социального окружения, а также механизмов доверия агента к источникам информации и содержанию информации. Проведено сравнение линейных и бинарных моделей, представлены качественные выводы по итогам результатов исследования.
Ключевые слова
Об авторах
Д. А Губанов
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Email: dmitry.a.g@gmail.com
г. Москва, Россия
Д. А Новиков
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Email: novikov@ipu.ru
г. Москва, Россия
Список литературы
- 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.]
- 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.]
- 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.
- 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.]
- 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)]
- 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)]
- 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.]
- 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.
- Granovetter, M. Threshold Models of Collective Behavior // The American Journal of Sociology. – 1978. – Vol. 83, no. 6. – P. 1420–1443.
- 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.
- 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.
- Schelling, T. Micromotives and Macrobehaviour. – New York, London: Norton & Co Ltd, 1978. – 256 p.
- 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.
- 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.
- Elliott, R.J., Aggoun, L., Moore, J.B. Hidden Markov Models: Estimation and Control. – Luxembourg: Springer Science & Business Media, 2008.
- Koller, D., Friedman, N. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. – MIT Press, 2009.
- 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)]
- 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)]
Дополнительные файлы
