Модель отражающая динамику мнений населения

Целью данной работы является построение на основе принятых гипотез рабочей модели, отражающей динамику мнений различных групп населения. Для того, чтобы достигнуть поставленной цели, необходимо решить следующие задачи:- проанализировать, каким образом обнаруживается эффект «информационного кокона» при работе с источниками информации и через какой период времени данный эффект может быть обнаружен;- проанализировать, каким образом мнение лидеров продаж может повлиять на мнение потребителей о покупках;- проанализировать, как различные личные характеристики потребителя влияют на его решение о покупке с учетом влияния эффекта информационного кокона;- проанализировать, какое влияние на принятие решения о покупке оказывают на потребителя близкие по духу люди.Степень разработанности. В настоящее время существуют множество вариантов модели динамики мнений [1], которые подразделяются на двумерные и многомерные. К многомерным моделям относятся модель де Гроота [2], модель Фриедкина Джонсона [3-4] и динамика социальной сети с двумя центрами влияния [5]К двумерным моделям относятся модель Хегсельманна-Крауза [6], динамика Дюффаунта-Вейбуха [7], динамика Зайлера-Дюффаунта [8].Теоретическая и практическая значимость. Данное исследование имеет как теоретическую, так и практическую направленность. Его результаты могут иметь большое значение для дальнейших разработок математических моделей динамики мнений. Теоретико-методологическая направленность работы состоит в анализе формирования мнения потребителя с учетом эффекта информационного кокона с целью дальнейшего прогнозирования спроса и предложения на различные товары на относительно коротких временных интервалов. Результаты данной работы могут быть использованы для дальнейшего совершенствования данного класса экономико-математических моделей. Работа состоит из введения, трех глав, заключения списка литературы.В первой главе рассматриваются следующие модели: модель де Гроота, модель Дюффауна, модель Хегсельманна-Крауза. Во второй главе рассматриваются базовая структура социальной сети, правила взаимодействия и обновление контента социальной сети. Третья глава посвящена экспериментальным исследованиям социальной сети, которых рассматриваются три основных модели социальной сети: Сеть с преобладающим количеством лидеров мнений; сеть с ограниченным кругозором потребителя; сеть с большим количеством дружеских и семейных связей.Более того, персонализация (алгоритмы рекомендаций) в информационных системах и социальных сетях онлайн помогает человеку справляться с большим объемом информации. Пользовательские предпочтения и интересы закодированы во взаимодействии с пользовательскими элементами в информационной системе, такими как поиск новостей, просмотр веб-страниц, переход по ссылкам, оценка продуктов. Данные взаимодействия используются информационными системами для настройки и персонализации контента для каждого пользователя на основе его предпочтений, и с помощью персонализации пользователи могут более эффективно и точно получать информацию, которая соответствует их интересам. Таким образом, пользователи оказываются в информационном коконе собственных предпочтений. 

1 Модели динамики мнений

1.1 Модель де Гроота

Данная модель представляет собой одну из самых простых динамик, в основе которой лежат марковские процессы. Любой участник подвергается влиянию остальных участников, которое оценивается определенно заданными не меняющимися во времени весами. Основой указанной модели служит принцип последовательного итерирования, отражающего сближения мнения всех членов коллектива. Именно де Гроот ввел понятие консенсуса. Указанная модель применима к сценариям, где все участники являются равноправными партнерами, обмениваются мнениями и влияют друг на друга. Рассмотрим модель коллектива, состоящего из участников. Мнение каждого из них друг о друге оценивается как случайная величина.

1. Дорофеева Ю.А. Обзор динамики мнений различных социальных сообществ // Инженерный вестник Дона. – 2020. - № 5. – С. 1-11.
2. DeGroot M.H. Reaching a Consensus // Journal of the American Statistical Association. – 1974. – V. 69. – P. 118-121.
3. Friedkin N., Johnsen E. Social influence network and opinion change // Advances in Group Processes. – 1999. - № 16. – P. 1-29.
4. Friedkin N., Johnsen E. Social influence and opinions // Journal of Mathematical Sociology. – 1990. – Vol. 15. – P.193-206.
5. Bure V., Parilina E., Sedakov A. Consensus in a social network with two principals // Autom.Remote.Control. – 2017. - № 78. – P.1489-1499.
6. Hegselmann R., Krause U. Opinion Dynamics and bonded confidence models, analysis and simulation // Journal of Artifical Societies and Social Simulation. – 2002. – V.5(3). – P.1-33.
7. Wiesbuch G., Deffuant G. and Amblard F. Persuasion dynamics // Physica A. – 2005. - № 353. – P.555-575.
8. Malarz K., Gronek P., Kulakowski K. Zaller-Deffuant model of mass opinion // Journal of Artifical Societies and Social Simulation. – 2009. – Vol.14(1). – P.1-9.
9. Воронкин А.С. Социальные сети: эволюция, структура, анализ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnye-seti-evolyutsiya-struktura-analiz/viewer (дата обращения 19.11.2021).
10. Sirbu A., Lorento V., Servedio V., Francessa T. Opinion dynamics: models, extensions and external effects // Physics and Society. – 2016. – Vol.5. – P.363-401.