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[en] EFFECTS OF CONTACT NETWORK RANDOMNESS ON MULTIPLE OPINION DYNAMICS / [pt] EFEITOS DA ALEATORIEDADE DA REDE DE CONTATOS EM DINÂMICAS DE MÚLTIPLAS ESCOLHASVIVIAN DE ARAUJO DORNELAS NUNES 07 July 2017 (has links)
[pt] Muitas vezes enfrentamos o desafio de escolher entre diferentes opções com atratividade semelhante como, por exemplo, na escolha de um candidato parlamentar, na escolha de um filme ou ao comprar um produto no supermercado. A fim de estudar a distribuição das preferências em tais situações, podemos considerar dinâmicas de opinião (com diversas opções possíveis, contemplando também os casos em que há indecisão) em redes. Neste trabalho, utilizamos duas dinâmicas distintas: uma envolvendo o contágio direto de cada sítio para a sua vizinhança (regra A) e a outra onde a opinião de cada sítio é definida pela maioria relativa local (regra B). A topologia da rede de contatos pode ter um efeito importante sobre a distribuição final de opiniões. Utilizamos as redes de Watts-Strogatz e, em particular, estamos interessados
em investigar a contribuição da aleatoriedade p da rede no resultado final das dinâmicas. Dependendo das propriedades estruturais da rede e das condições iniciais, podemos ter diferentes resultados finais: equipartição de preferências, consenso e situações onde a indecisão é relevante. O papel da aleatoriedade da rede é não trivial: para um número pequeno de opiniões, as regras A e B (esta última com atualização síncrona) apresentam um valor ótimo de p, onde o predomínio da opinião vencedora é máximo. Já para a regra da pluralidade com atualização assíncrona, o aumento do número de atalhos pode até mesmo promover situações de consenso. Além disso, as duas dinâmicas (e seus diferentes modos de atualização) coincidem para baixa desordem da rede, mas diferem para graus de desordem maiores. Observaremos também que a quantidade de iniciadores diminui a fração da opinião vencedora para todas as dinâmicas e
atenua o máximo local que aparece na região de mundo pequeno. / [en] People often face the challenge of choosing amongst different options with similar attractiveness, such as when choosing a parliamentary candidate, a movie or buying a product in the supermarket. In order to study the distribution of preferences in such situations, we can consider opinion dynamics (where different options are available as well as the undecided state) in network. In this work, we use two different opinion dynamics: one involving the direct contagion from each site to its neighborhood (rule A) and another where the opinion of each site is defined by the local relative majority (rule B). The contact network topology can have a important effect in the final distribution of opinions. We use the Watts-Strogatz network and, in particular, we are interested in investigating the contribution of the network randomness p in the output of the dynamics. Depending on the structural properties of the network and the initial conditions, the final distribution can be: equipartition of preferences, consensus and situations where indecision is relevant. The role of network randomness is nontrivial: for a small number of opinions, the rules A and B (the latter with synchronous update) present an optimum value of p, where the predominance of a winning opinion is maximal. Moreover, for the plurality rule with asynchronous update, the increase of the number of shortcuts can even promote consensus situations. Furthermore, both dynamics coincide for small disorder of the network, but differ for larger disorder. Also we observe that the number of initiators decreases the value of the winning fraction in all types of dynamics and attenuates the local maximum that appears in
the small-world region.
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[pt] DINÂMICAS DE OPINIÃO EM REDES COMPLEXAS / [en] OPINION DYNAMICS IN COMPLEX NETWORKSMARLON FERREIRA RAMOS 17 May 2016 (has links)
[pt] Esta tese aborda diversos problemas que podem ser tratados mediante
modelos de dinâmica de opiniões, segundo os quais os indivíduos, conectados
de acordo com redes complexas, interagem mediante regras que moldam
as preferências e o posicionamento desses indivíduos com relação a uma
determinada questão. A metodologia utilizada para investigar os padrões
emergentes dessas interações consiste na utilização de diversas técnicas da física
estatística. A tese está organizada em torno de quatro problemas distintos,
com uma questão particular a ser respondida em cada caso, buscando sempre
a validação empírica dos resultados teóricos e computacionais. No primeiro
trabalho, é respondida a seguinte questão básica sobre propriedades da rede
que podem ter impacto sobre os processos de propagação: quais são os
valores típicos das distâncias, coeficiente de aglomeração e outras grandezas
estruturais da rede, quando considerado o ensemble de redes aleatórias com
uma assortatividade fixa? No segundo trabalho, investigamos os padrões que
surgem na avaliação de filmes, considerando como fonte o IMDb (Internet
Movie Database). Encontramos que a distribuição de votos apresenta um
comportamento livre de escala com um expoente muito próximo de 3/2.
Curiosamente, esse padrão é robusto, independente de atributos dos filmes
como nota média, idade ou gênero. A análise empírica aponta para um
mecanismo de propagação de adoções simples, que gera uma dinâmica de
avalanches de campo médio. No terceiro trabalho, abordamos o problema
de múltiplas escolhas por meio de um modelo que inclui a possibilidade
de indecisão e onde as escolhas dos indivíduos evoluem segundo uma regra
de pluralidade. Mostramos que essa dinâmica em redes com a propriedade
de mundo pequeno produz diferentes estados estacionários realísticos, que
dependem do número de alternativas e da distribuição de graus: consenso,
distribuição de adoções larga similar à reais e situações onde a indecisão
predomina, quando o número de alternativas é suficientemente grande. Por
último, investigamos o surgimento de posições extremas na sociedade, mediante
pesquisas em uma ampla gama de questões. O aumento de atitudes extremas
tem como precursor uma relação não linear entre a fração de extremistas e
a de moderados. Propomos um modelo, com regras de ativação baseadas na
teimosia dos indivíduos, que permite interpretar o início da não linearidade
em termos de uma transição abrupta do tipo percolação de inicialização onde
acontecem cascatas de extremismo. Como conclusão geral, destacamos que
esta tese ilustra como os modelos de opinião, aliados às enormes bases de
dados, fornecem resultados com poder de interpretação e predição dos padrões
empíricos. / [en] This thesis addresses several problems that can be treated through
models of opinion dynamics, according to which individuals, connected
according to complex networks, interact through rules that shape their
preferences and opinions in relation to a particular issue. The methodology
used to investigate the patterns that emerge from those interactions relies on
the use of various techniques of statistical physics. The thesis is organized
around four distinct problems, with a particular question to be answered
in each case, always looking for empirical validation of the theoretical and
computational results. In the first work, it is answered the following basic
question about network properties that can have impact on the spreading
processes: what are the typical values of the distances, clustering coefficient
and other structural quantities, when considering the ensemble of random
networks with fix assortativity? In the second study, we investigated the
patterns that emerge in the ratings of films, considering as source IMDb
(Internet Movie Database). We found that the distribution of votes has a
scale-free behavior with a exponent close to 3/2. Interestingly, this pattern is
robust, independently of movie attributes such as average note, age or gender.
The empirical analysis points to a simple mechanism of adoption propagation,
that generates mean-field avalanches. In the third study, we discuss the problem
of multiple choices by means of a model which includes the possibility of
indecision and where the choices of individuals evolve according to a plurality
rule. We show that this dynamics on top of networks with the small-world
property produces different stationary states that depend on the number
of alternatives and on the degree distribution: consensus, wide adoption
distributions similar to actual ones and situations where indecision prevails
when the number of alternatives is large enough. Finally, we investigate the
appearance of extreme positions in society, through the polls on a wide variety
of questions. The increase of extreme opinions has as precursor a non-linear
relationship between the fraction of extremists and that of moderates. We
propose a model with activation rules, based on the stubbornness of the
individuals, which enables interpreting the beginning of the non-linearity in
terms of an abrupt transition of the class of bootstrap percolation, where
activation cascades occur. As a general conclusion, we emphasize that this
thesis illustrates how opinion models, combined with huge databases, provide
results with power of interpretation and prediction of empirical patterns.
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