論文の概要: How social reinforcement learning can lead to metastable polarisation and the voter model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07993v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:02:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:57:38.127580
• Title: How social reinforcement learning can lead to metastable polarisation and the voter model
• Title（参考訳）: 社会的強化学習が準安定分極と有権者モデルにどう寄与するか
• Authors: Benedikt V. Meylahn, Janusz M. Meylahn,
• Abstract要約: 最近のシミュレーション研究は、エージェントが社会的強化学習を用いて意見を形成するとき、偏極は持続的であることを示している。 シミュレーション研究のモデルで観測された偏光は無限に持続できず、確率1と一致していることを示す。 強化学習モデルと有権者モデルとのリンクを構築することにより、観測された分極は準安定であると主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Previous explanations for the persistence of polarization of opinions have typically included modelling assumptions that predispose the possibility of polarization (i.e., assumptions allowing a pair of agents to drift apart in their opinion such as repulsive interactions or bounded confidence). An exception is a recent simulation study showing that polarization is persistent when agents form their opinions using social reinforcement learning. Our goal is to highlight the usefulness of reinforcement learning in the context of modeling opinion dynamics, but that caution is required when selecting the tools used to study such a model. We show that the polarization observed in the model of the simulation study cannot persist indefinitely, and exhibits consensus asymptotically with probability one. By constructing a link between the reinforcement learning model and the voter model, we argue that the observed polarization is metastable. Finally, we show that a slight modification in the learning process of the agents changes the model from being non-ergodic to being ergodic. Our results show that reinforcement learning may be a powerful method for modelling polarization in opinion dynamics, but that the tools (objects to study such as the stationary distribution, or time to absorption for example) appropriate for analysing such models crucially depend on their properties (such as ergodicity, or transience). These properties are determined by the details of the learning process and may be difficult to identify based solely on simulations.
• Abstract（参考訳）: 従来の意見の偏極の持続性に関する説明は、通常、偏極の可能性を前提としたモデル化の仮定(すなわち、反発的相互作用や有界信頼など、エージェントのペアが彼らの意見でバラバラにすることを許す仮定)を含んでいた。 例外は、エージェントが社会的強化学習を用いて意見を形成するとき、偏極が持続的であることを示す最近のシミュレーション研究である。 我々のゴールは、意見力学をモデル化する文脈における強化学習の有用性を強調することであるが、そのようなモデルの研究に使用されるツールを選択する際には、注意が必要である。 シミュレーション研究のモデルで観測された偏光は無限に持続できないことを示し、確率1と漸近的にコンセンサスを示す。 強化学習モデルと有権者モデルとのリンクを構築することにより、観測された分極は準安定であると主張する。 最後に,エージェントの学習過程のわずかな変更により,モデルが非エルゴディックからエルゴディックに変化することを示す。 以上の結果から,強化学習は意見力学における分極をモデル化する強力な手法である可能性が示唆された。しかし,そのようなモデル解析に適したツール(定常分布や吸収時間など)は,その特性(エルゴード性やトランジェンスなど)に大きく依存している。 これらの特性は学習過程の詳細によって決定され、シミュレーションのみに基づいて識別することは困難である。

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