Simple Science

Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla

# Matemáticas# Probabilidad

La influencia de las redes sociales en las opiniones

Este artículo analiza cómo la presión social influye en las opiniones dentro de las redes.

― 4 minilectura


Cómo la presión socialCómo la presión socialmoldea las opinionesla gente.en las opiniones y comportamientos deLas redes sociales influyen un montón
Tabla de contenidos

En el mundo de hoy, las redes sociales juegan un papel importante en cómo la gente comparte Opiniones e influye entre sí. Este artículo mira un modelo que nos ayuda a entender cómo se difunden las opiniones en una red social compuesta por muchas personas. El enfoque principal es cómo la gente expresa sus opiniones, el impacto de la Presión Social y cómo estos factores llevan a diferentes resultados con el tiempo.

El Modelo

Consideramos un grupo de personas, llamadas actores sociales, que pueden expresar una opinión positiva o negativa sobre un tema específico. La opinión de cada individuo cambia con el tiempo según sus propios sentimientos y las influencias de los que los rodean. El modelo rastrea la "presión social" que cada persona siente, lo que afecta su probabilidad de compartir sus opiniones.

Cuando alguien expresa una opinión, su presión social se reinicia a cero. Al mismo tiempo, las presiones sociales de otros se ajustan ligeramente según la opinión que se acaba de expresar. Esto significa que si alguien comparte una opinión positiva, puede influir en otros para que también se sientan positivos, y viceversa para las opiniones negativas.

Presión Social y Expresión de Opiniones

La velocidad a la que alguien expresa su opinión depende de cuánta presión social siente. Si siente presión positiva, es más probable que exprese una opinión favorable. Por el contrario, si siente presión negativa, es probable que exprese una opinión contraria.

El modelo utiliza parámetros clave para controlar la fuerza de las interacciones entre individuos y qué tan rápido responden a las presiones sociales. Estos parámetros juegan roles esenciales en dar forma a la dinámica de la red y al comportamiento general de las opiniones con el tiempo.

Hallazgos Clave

Uno de los principales descubrimientos de este estudio es la "Propagación del Caos". A medida que aumenta el número de actores sociales, el comportamiento del sistema en su conjunto puede describirse con un modelo matemático más sencillo. Esto significa que las acciones y opiniones individuales comienzan a comportarse de manera más predecible, aunque muchas personas estén involucradas.

Otro aspecto importante es el concepto de transición de fase. Dependiendo del nivel de presión social, el sistema puede comportarse de manera diferente. Si la presión social está por debajo de cierto umbral, todos tienden a converger hacia una opinión neutra. Sin embargo, si la presión supera este umbral, pueden formarse grupos distintos con opiniones opuestas fuertes.

Implicaciones del Modelo

Entender cómo las presiones sociales influyen en las opiniones puede tener aplicaciones en el mundo real. Por ejemplo, las empresas pueden usar este conocimiento para dar forma a sus estrategias de marketing, los responsables de políticas pueden entender mejor el sentir del público, y las plataformas de redes sociales pueden mejorar la participación de los usuarios a través de contenido dirigido.

Este modelo también puede ayudar a identificar las condiciones bajo las cuales las opiniones pueden polarizarse en un grupo. Al conocer los factores que llevan a divisiones más fuertes, se pueden hacer esfuerzos para fomentar discusiones más constructivas y mitigar conflictos.

El Papel de las Redes Sociales

Las redes sociales actúan como plataformas para que la gente comparta sus pensamientos y sentimientos. Estas interacciones pueden crear efectos en cadena donde la opinión de una persona puede influir significativamente en otras. Esta interconexión es crucial para entender los comportamientos grupales y las opiniones públicas.

El estudio de las redes sociales es vital en varios campos, desde la psicología y la sociología hasta la economía y la ciencia política. Cada disciplina puede beneficiarse de ideas sobre cómo se forman y cambian las opiniones a través de interacciones sociales.

Conclusión

En un mundo donde las redes sociales dictan gran parte de nuestras interacciones, entender cómo se forman e influyen las opiniones es esencial. El modelo presentado ofrece ideas valiosas sobre los mecanismos en juego cuando las personas expresan sus opiniones en una sociedad conectada.

Al examinar las presiones sociales y sus efectos en la dinámica de las opiniones, podemos entender las complejidades detrás de los comportamientos colectivos. Este entendimiento puede llevar a mejores estrategias de comunicación, a una toma de decisiones más efectiva y a un clima social más armonioso.

Fuente original

Título: Propagation of chaos and phase transition in a stochastic model for a social network

Resumen: We consider a model for a social network with N interacting social actors. This model is a system of interacting marked point processes in which each point process indicates the successive times in which a social actor expresses a "favorable" (+1) or "contrary" (-1) opinion. The orientation and the rate at which an actor expresses an opinion is influenced by the social pressure exerted on this actor. The social pressure of an actor is reset to 0 when the actor expresses an opinion, and simultaneously the social pressures on all the other actors change by h/N in the direction of the opinion that was just expressed. We prove propagation of chaos of the system, as N diverges to infinity, to a limit nonlinear jumping stochastic differential equation. Moreover, we prove that under certain conditions the limit system exhibits a phase transition described as follows. If h is smaller or equal than a certain threshold, the limit system has only the null Dirac measure as an invariant probability measure, corresponding to a vanishing social pressure on all actors. However, if h is greater than the threshold, the system has two additional non-trivial invariant probability measures. One of these measures has support on the positive real numbers and the other is obtained by symmetrization with respect to 0, having thus support on the negative real numbers.

Autores: Eva Löcherbach, Kádmo Laxa

Última actualización: 2024-05-28 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.18200

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.18200

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

Más de autores

Artículos similares