論文の概要: Emotional Modulation in Swarm Decision Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09963v1
- Date: Tue, 10 Mar 2026 17:56:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.52103
- Title: Emotional Modulation in Swarm Decision Dynamics
- Title（参考訳）: Swarm Decision Dynamicsにおける感情変調
- Abstract要約: 我々は、蜂の方程式をエージェントベースモデルに拡張し、コンセンサス形成における感情的伝染を研究する。
その結果,感情変調は意思決定結果に偏りを生じ,収束時間を変化させる可能性が示唆された。
提案フレームワークは,自然システムと人工システムの両方において,集団選択の感情的次元を研究する柔軟なツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0221069271989305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Collective decision-making in biological and human groups often emerges from simple interaction rules that amplify minor differences into consensus. The bee equation, developed initially to describe nest-site selection in honeybee swarms, captures this dynamic through recruitment and inhibition processes. Here, we extend the bee equation into an agent-based model in which emotional valence (positive-negative) and arousal (low-high) act as modulators of interaction rates, effectively altering the recruitment and cross-inhibition parameters. Agents display simulated facial expressions mapped from their valence-arousal states, allowing the study of emotional contagion in consensus formation. Three scenarios are explored: (1) the joint effect of valence and arousal on consensus outcomes and speed, (2) the role of arousal in breaking ties when valence is matched, and (3) the "snowball effect" in which consensus accelerates after surpassing intermediate support thresholds. Results show that emotional modulation can bias decision outcomes and alter convergence times by shifting effective recruitment and inhibition rates. At the same time, intrinsic non-linear amplification can produce decisive wins even in fully symmetric emotional conditions. These findings link classical swarm decision theory with affective and social modelling, highlighting how both emotional asymmetries and structural tipping points shape collective outcomes. The proposed framework offers a flexible tool for studying the emotional dimensions of collective choice in both natural and artificial systems.
- Abstract（参考訳）: 生物学的グループと人間グループの集団的意思決定は、小さな違いをコンセンサスに増幅する単純な相互作用規則から生じることが多い。
ミツバチの群れにおける巣場選択を記述するために最初に開発されたミツバチの方程式は、リクルートと抑制プロセスを通じてこのダイナミクスを捉えている。
ここでは、ハチの方程式をエージェントベースモデルに拡張し、感情価(正負)と覚醒(低高)が相互作用率の変調器として作用し、採用と相互抑制のパラメータを効果的に変化させる。
エージェントは、その原子価-覚醒状態からマッピングされたシミュレートされた表情を表示し、コンセンサス形成における感情的伝染の研究を可能にする。
3つのシナリオについて検討し,(1)有意差と覚醒がコンセンサス結果と速度に与える影響,(2)有意差が一致した場合の有意関係の破れにおける覚醒の役割,(3)中間支持閾値を越えてコンセンサスを加速する「雪効果」について検討した。
その結果、感情変調は、効果的な採用率と抑制率を変化させることで、決定結果に偏りを生じ、収束時間を変化させることを示した。
同時に、本質的な非線形増幅は、完全に対称な感情状態であっても決定的な勝利をもたらす。
これらの知見は、古典的なSwarm決定理論と感情的・社会的モデリングを結びつけ、感情的非対称性と構造的転換点の両方が集合結果をどのように形成するかを強調した。
提案フレームワークは,自然システムと人工システムの両方において,集団選択の感情的次元を研究する柔軟なツールを提供する。
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