A model for changing individual opinions in a group under the influence of interpersonal contacts and external factors

 
PIIS042473880014053-7-1
DOI10.31857/S042473880014053-7
Publication type Article
Status Published
Authors
Occupation: Principal Scientific Researcher
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences
Address: Moscow, Russian Federation
Occupation: Scientific Researcher
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute, Russian Academy of Sciences
Address: Moscow, Russian Federation
Journal nameEkonomika i matematicheskie metody
EditionVolume 57 Issue 1
Pages92-104
Abstract

The paper proposes a technique for computer modeling of the formation of opinions and subjective values of people under the influence of interpersonal information contacts and various external factors. It is assumed that the studied society consists of a fixed number of individuals, each of whom has its own subjective attitude to a certain socially significant phenomenon. This ratio (position) can be expressed in a numeric scale of the interval type. A dynamic model is proposed in the form of a difference system of linear equations. The basis of the interpersonal contact model is a matrix, whose coefficients express the influence of the opinions of some individuals on the positions of others. The properties of these matrices are indicated, which provide stability of stationary states of estimation systems and facilitate forecasting. Based on the derived formulas, the forecast calculations were made on conditional data, which showed the effectiveness of the proposed procedures. At the model level, the possibilities of taking into account the influence of various external factors on opinions and assessments are considered. Such factors may include living conditions, natural conditions, media, political events, etc. It is emphasized that certain external factors can express controlling influences from certain social forces that have their own goals. A specific model of influence on electoral behavior is proposed, which aims to change the proportions of votes between several candidates. The paper considers the influence of random factors on the process of forming opinions. The formulas of estimates of variances and mathematical expectations for possible forecasts are given, and the corresponding calculations for the described model are performed. It is noted that the practical use of the described methods requires the availability of official statistics and serious sociological surveys.

Keywordssubjective estimates, coefficients of mutual influence, difference equations, stationary states, external influences, random factors, electoral behavior, public opinion management
Received25.03.2021
Publication date29.03.2021
Number of characters31189
Cite  
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной
1

Введение

2 Настоящее исследование продолжает цикл работ, выполненных в лаборатории математической социологии ЦЭМИ РАН, посвященных компьютерному моделированию и анализу процессов формирования социальных позиций групп населения и общественного мнения в целом. В этих работах использовалось два способа моделирования: 1) изменение социальных предпочтений в группах с постоянной численностью участников ( ГаврилецТараканова , 2019), 2) изменение численностей групп с одинаковыми позициями ( ГаврилецТараканова , 2018). В подобных работах других авторов в основном рассматривались модели изменения численностей групп (Михайлов и др., 2014; Прончева, 2016) под влиянием информационных взаимодействий между людьми, СМИ и других внешних факторов. Необходимо отметить, что анализ динамики общественного мнения близок анализу формирования социальных норм, которому, особенно на Западе, уделяется большое внимание (Calabuig, Olcina, Panebianco, 2017; Roos et al., 2015; Tankard, Paluck, 2016; Kimbrough, Vostroknutov, 2016).
3 Целью данной работы является не решение какой-то конкретной прикладной задачи, каких много в современной жизни, а разработка и развитие математических и компьютерных процедур, способных обеспечить более конструктивный анализ социальной действительности. По нашему мнению, сложность социума достигла такого уровня, что адекватно понять происходящее в нем и увидеть последствия принимаемых решений без использования математических моделей и количественных (цифровых) расчетов невозможно. Приводимые далее модели, их свойства, поведение и внешние условия необходимо рассматривать как некий виртуальный мир – аналог мира, в котором мы живем. Анализируя его, мы оттачиваем инструмент возможного прогнозирования и управления реальностью.
4 Далее рассматривается процесс формирования у людей субъективной оценки некой социальной проблемы или объекта. Эти оценки могут меняться в результате взаимодействия с другими людьми при получении информации об их оценках, под воздействием отдельных каналов СМИ, а также под влиянием условий жизни или случайных обстоятельств. Предполагается, что эти оценки могут измеряться в некоторой количественной шкале типа интервальной. В данной работе в отличие от большинства наших предыдущих исследований особое внимание уделяется возможностям учета влияния случайных факторов.
5

Модель формирования оценок при информационном взаимодействии индивидов в замкнутой группе

В данной работе мы следуем традиции, когда при описании массовых социальных процессов (демографических, эпидемиологических, экономических, политических и пр.), в которые вовлечены люди различного характера, употребляются термины «группа», «межгрупповые взаимодействия» и подобные категории. Это удобно, но просто использовать эти термины недостаточно, так как отсутствие операционального определения может приводить к ошибочным выводам, особенно если применяются статистические расчеты, а группа рассматривается как нечто целое.

Number of purchasers: 0, views: 151

Readers community rating: votes 0

1. Calabuig V., Olcina G., Panebianco F. (2017). The dynamics of personal norms and the determi-nants of cultural homogeneity. Rationality and Society, 29 (3), 322–354.

2. Fantatstsini D., Shakleina M.V., Yuras N.A. (2018). Big Data in determining the social well-being of the Russian population. Applied Econometrics, 50, 43–66 (in Russian).

3. Gavrilets Y., Kudrov A., Tarakanova I. (2020). Optimization of the media messages structure for recruiting supporters. In: 50th International Scientific Conference on Economic and Social Development, 257–263.

4. Gavrilets Yu.N., Tarakanova I.V. (2018). Computer Analysis of Qualitative Features in the For-mation of the Socio-Ideological Structure of Society. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 11, 1, 116–131 (in Russian).

5. Gavrilets Yu.N., Tarakanova I.V. (2019). Optimizing information influence with limited re-sources. Herald of CEMI, 2 (in Russian).

6. Gubanov D.A., Novikov D.A., Chkhartishvili A.G. (2010). Social networks: Models of informa-tion influence of management and confrontation. Moscow: Fizmatlit (in Russian).

7. Kimbroug E.O., Vostroknutov A. (2016). Norms make preferences social. Journal of the Euro-pean Economic Association, 14, 608–638.

8. Lankaster K. (1972). Mathematical Economics. Moscow: Sovetskoe radio (in Russian).

9. Luman N. (2005). The reality media. Moscow: Praksis (in Russian).

10. Mikhailov A.P., Petrov A.P., Marevtseva N.A., Tret'jakova I.V. (2014). Development of the model of information dissemination in society. In: Mathematical modeling, 26, 3, 65–74 (in Russian).

11. Proncheva O.G. (2016). The influence of the degree of polarization of society on the outcome of the information confrontation. Preprint’s Keldysh Institute of Applied Mathematics, 75, 29 (in Russian).

12. Roos P., Gelfand M., Nau D., Lun J. (2015). Societal threat and cultural variation in the strength of social norms: An evolutionary basis. Organizational Behavior and Human Decision, Processes, 129, 14–23.

13. Tankard M.E., Paluck E.L. (2016). Norm perception as a vehicle for social change. Social Issues and Policy Review, 10, 181–211.

Система Orphus

Loading...
Up