【摘要】：黄庆花等［24］通过融入节点的优先选择机制，建立了一种新的观点动力学模型，发现优先选择策略促进了观点的收敛。Chen et al.［25］对政治民意演变情况进行实验分析，发现网络中的观点收敛情况与有限置信度等模型参数有关。
Lewandowsky et al.［17］通过构建代理模型来模拟科学发现与政治冲突下公众舆论的实际演变情况，发现即使科学界对于气候变化提出更多有力证据，公众却仍然会受到政治家观点的影响，从而对气候变化的现实持矛盾态度；Bode et al.［18］研究了从众性不同的个体在接收到错误信息后被人纠正的情况；Chan et al.［19］从个体改变观点的概率来分析个体接受有效信息背后的因素；Hamilton et al.［20］通过论坛的真实数据及4个实验发现，在网络中先表达自身观点的个体会对后来者产生影响；Colliander［21］指出，个体在网络中交互观点的意愿是可变的，并且这种交互意愿会在遭受他人批评之后降低；Chen et al.［22］建立了可用于描述网络同步行为的模型，利用人工免疫算法对网络结构进行优化，提升了网络同步效果；Kleiner［23］提出，在两极分化的环境中，公民会有威胁感，从而变得比过往情况下更加积极参与政治决策。黄庆花等［24］通过融入节点的优先选择机制，建立了一种新的观点动力学模型，发现优先选择策略促进了观点的收敛。Chen et al.［25］对政治民意演变情况进行实验分析，发现网络中的观点收敛情况与有限置信度等模型参数有关。Zhang et al.［26］提出了一种广义的D-W模型，并对与观点收敛有关的因素进行分析。(www.xing528.com)
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
