УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:   озицин ».¬.
Ќазвание:  ѕостроение прогноза динамики общественного мнени€ при помощи SCARDO-модели
¬ыпуск:  108
–убрика:  ”правление в социально-экономических системах
√од:  2024
Ѕиблиографи€:   озицин ».¬. ѕостроение прогноза динамики общественного мнени€ при помощи SCARDO-модели // ”правление большими системами. ¬ыпуск 108. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2024. —.124-136. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2024.108.7
 лючевые слова:  модели формировани€ мнений, SCARDO-модель, социальные сети, валидаци€
 лючевые слова (англ.):  opinion formation models, SCARDO-model, social networks, validation
јннотаци€:  ѕоследние 20 лет теори€ агент-ориентированных моделей социального вли€ни€ активно развиваетс€, что св€зано с необходимостью описани€ процессов формировани€ мнений в услови€х перехода каналов общени€ в цифровую среду и интенсификации информационных потоков. ¬месте с тем практическа€ сторона данной теории остаетс€ слабо изученной. ѕричиной этому в первую очередь €вл€ютс€ трудности в калибровке параметров моделей и построении эмпирической базы. ¬ насто€щей работе проводитс€ валидаци€ SCARDO-модели формировани€ мнений на эмпирических лонгитюдных данных из социальной сети ¬ онтакте, включающих три снимка мнений крупномасштабной выборки пользователей, а также снимок дружеских св€зей между ними. ѕараметры модели калибруютс€ на первых двух снимках, а третий используетс€ дл€ проверки точности прогноза модели (объект прогноза -- численности сторонников различных взгл€дов). ¬ качестве ориентира выступает модель посто€нного тренда. ѕроведенный анализ показывает, что в зависимости от способа калибровки параметров прогноз SCARDO-модели может быть более или менее точным, чем предсказание модели посто€нного тренда. ¬месте с тем изменени€ общественного мнени€ в рассматриваемом датасете (несмотр€ на то, что достаточны дл€ калибровки параметров модели) малы и в результате характерна€ величина ошибки прогноза не превышает одного процента "голосов".
јннотаци€ (англ.):  Over the past 20 years, the theory of agent-based social influence models has been actively developing, a trend which is associated with the need to explain opinion formation processes in the context of the digitalization of communication channels and the intensification of information exchange processes. However, the practical side of this theory remains poorly studied. The key reason for this is the difficulties in calibrating model parameters and thus constructing an empirical foundation. This paper validates the SCARDO-model of opinion formation using empirical longitudinal data from the social network VKontakte. The data include three opinion snapshots of a large-scale sample of VKontakte users and a snapshot of their friendship connections. The model parameters are calibrated on the first two snapshots, whereas the third one is used to check the accuracy of the modelТs forecast regarding the populations of opinion fractions at the next time moment. The constant trend model serves as a benchmark. The analysis performed shows that, depending on the method of parameter calibration, the prediction of the SCARDO-model can be more or less accurate than those of the constant trend model. At the same time, changes in public opinion in the dataset at hand (despite being sufficient to calibrate the model parameters) are small from the macro-scale point of view and, as a result, the typical value of the forecast error does not exceed one percent of "votes".

¬ формате PDF

ѕросмотров: 101, загрузок: 41, за мес€ц: 26.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены