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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
我們在離散自旋統計物理模型的框架內建立簡單的信念動力學計算模型，並探索它們如何適合理解和預測個人和群體層面的現實世界信念變化。我們發現，對現實世界模式的準確建模需要關注人們使用的社交互動規則、嵌入這些規則的網路結構、初始信念和內在偏好的分佈，以及社會資訊和內在偏好的相對重要性。我們證明這些模型參數可以受到經驗測量的約束，所得模型可用於研究實際社會中信仰動態的潛在機制。我們使用了兩項關於信仰改變的縱向研究的數據，一項針對 2008 年總統選舉季期間住在麻省理工學院宿舍的 80 名參與者，另一項針對 2016 年總統選舉初選季期間從 Mechanical Turk 招募的 94 名參與者。我們發現簡單的基於統計物理的模型包含對現實世界信念動態的預測價值，並且能夠對有關底層網絡結構和社會互動規則的不同假設進行實證測試。