論文の概要: Evolution of beliefs in social networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13587v1
• Date: Thu, 26 May 2022 19:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 13:23:58.044330
• Title: Evolution of beliefs in social networks
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワークにおける信念の進化
• Authors: Pushpi Paranamana, Pei Wang, Patrick Shafto
• Abstract要約: 本稿では,マルコフ連鎖理論のツールを信念の進化解析に適用する理論的枠組みを提案する。 静的ネットワーク、ランダムに変化するネットワーク、およびホモフィリーに基づく動的ネットワークの3つのケースを分析する。 一般条件下では、静的およびランダムに変化するネットワークは、収束率とともに、すべての個人の間で単一の信念の集合に収束することが証明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.862869876920513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evolution of beliefs of a society are a product of interactions between people (horizontal transmission) in the society over generations (vertical transmission). Researchers have studied both horizontal and vertical transmission separately. Extending prior work, we propose a new theoretical framework which allows application of tools from Markov chain theory to the analysis of belief evolution via horizontal and vertical transmission. We analyze three cases: static network, randomly changing network, and homophily-based dynamic network. Whereas the former two assume network structure is independent of beliefs, the latter assumes that people tend to communicate with those who have similar beliefs. We prove under general conditions that both static and randomly changing networks converge to a single set of beliefs among all individuals along with the rate of convergence. We prove that homophily-based network structures do not in general converge to a single set of beliefs shared by all and prove lower bounds on the number of different limiting beliefs as a function of initial beliefs. We conclude by discussing implications for prior theories and directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 社会の信念の進化は、世代を超えて社会内の人々の相互作用(水平伝達)の産物である(垂直伝達)。 研究者は水平と垂直の両方の伝送を別々に研究している。 先行研究を拡張し,マルコフ連鎖理論から水平および垂直伝達による信念進化の解析へツールを適用するための新しい理論的枠組みを提案する。 静的ネットワーク、ランダムに変化するネットワーク、およびホモフィリーに基づく動的ネットワークの3つのケースを分析する。 前者2人はネットワーク構造が信念とは無関係であると仮定するが、後者は人々が同様の信念を持つ人々とコミュニケーションをとる傾向があると仮定する。 一般条件下では、静的およびランダムに変化するネットワークは、収束率とともに、すべての個人の間で単一の信念の集合に収束することが証明される。 ホモフィリーに基づくネットワーク構造は、一般に、すべての者が共有する信念の集合に収束せず、初期信念の関数として異なる制限的信念の数に対する下限を証明している。 今後の研究に先立つ理論や方向性について論じる。

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