論文の概要: Validating argument-based opinion dynamics with survey experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10143v2
- Date: Fri, 21 Jul 2023 13:43:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 16:26:49.143450
- Title: Validating argument-based opinion dynamics with survey experiments
- Title（参考訳）: 調査実験による議論に基づく意見力学の検証
- Authors: Sven Banisch and Hawal Shamon
- Abstract要約: モデルの実証的な検証は、意見力学における最も重要な課題の1つである。
拡張された議論に基づくモデルは、議論によって引き起こされる態度変化のマイクロプロセスからマクロレベルの意見分布への確かなブリッジを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The empirical validation of models remains one of the most important
challenges in opinion dynamics. In this contribution, we report on recent
developments on combining data from survey experiments with computational
models of opinion formation. We extend previous work on the empirical
assessment of an argument-based model for opinion dynamics in which biased
processing is the principle mechanism. While previous work (Banisch & Shamon,
in press) has focused on calibrating the micro mechanism with experimental data
on argument-induced opinion change, this paper concentrates on the macro level
using the empirical data gathered in the survey experiment. For this purpose,
the argument model is extended by an external source of balanced information
which allows to control for the impact of peer influence processes relative to
other noisy processes. We show that surveyed opinion distributions are matched
with a high level of accuracy in a specific region in the parameter space,
indicating an equal impact of social influence and external noise. More
importantly, the estimated strength of biased processing given the macro data
is compatible with those values that achieve high likelihood at the micro
level. The main contribution of the paper is hence to show that the extended
argument-based model provides a solid bridge from the micro processes of
argument-induced attitude change to macro level opinion distributions. Beyond
that, we review the development of argument-based models and present a new
method for the automated classification of model outcomes.
- Abstract（参考訳）: モデルの実証的な検証は、意見のダイナミクスにおける最も重要な課題の1つです。
本稿では,調査実験データと意見形成の計算モデルを組み合わせた最近の研究について報告する。
バイアスド・プロセッシングが原理メカニズムである意見力学のための議論に基づくモデルの実証的評価に関する先行研究を拡張した。
前回の論文(Banisch & Shamon, press)では、議論による意見の変化に関する実験データによるマイクロメカニズムの校正に重点を置いているが、本研究では、調査実験で収集した経験データを用いてマクロレベルに集中している。
この目的のために、議論モデルはバランスの取れた情報の外部ソースによって拡張され、他のノイズのあるプロセスと比較してピア影響プロセスの影響を制御できる。
その結果,調査対象の意見分布はパラメータ空間内の特定の領域において高い精度で一致し,社会的影響と外部騒音の影響が等しいことが示された。
さらに重要なことに、マクロデータに対するバイアス処理の推定強度は、マイクロレベルで高い可能性を達成するこれらの値と互換性がある。
この論文の主な貢献は、拡張された議論ベースモデルが、議論によって引き起こされる態度変化のマイクロプロセスからマクロレベルの意見分布への固い橋渡しとなることを示すことである。
さらに、議論に基づくモデルの開発を概観し、モデル結果の自動分類のための新しい方法を提案する。
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