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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
當一個社會系統的集體屬性敏感地依賴幾個關鍵組成部分時，它就很容易受到擾動。利用統計物理學中最小模型的資訊幾何，我們開發了一種方法來識別粗粒度或聚合屬性敏感的關鍵組件。作為一個例子，我們介紹了我們的簡化玩具模型的方法，其中中位選民總是投票多數。多數與少數分歧對選民行為變化的敏感度顯示了中位數的獨特作用。更一般地說，敏感性識別了精確確定複雜交互網絡產生的集體結果的關鍵組成部分。我們利用擾動來定位模型中的關鍵組件，分析來自政治投票、金融和 Twitter 的資料集。在這些系統中，我們發現了顯著的多樣性，從由類似中位數的組件主導的系統到組件表現更平等的系統。在法院或立法機構等政治機構的背景下，我們的方法可以幫助描述選民的變化如何映射到新的集體投票結果。對於經濟指數而言，不同的系統反應反映了不同時期不同的財政狀況。因此，我們的資訊幾何方法提供了一個有原則的定量框架，可以幫助評估集體結果對目標擾動的穩健性，並跨時間相互比較社會制度，甚至生物網絡。