Analyzing the extremization of opinions in a general framework of bounded confidence and repulsion

Abstract

En el marco de confianza limitada, las opiniones de los agentes evolucionan como resultado de las interacciones con otros agentes que tienen opiniones similares. Así, puede alcanzarse el consenso o la fragmentación de opiniones, pero no la extremización (evolución de las opiniones hacia un valor extremo). En cambio, cuando actúan mecanismos de repulsión, los agentes con opiniones distantes interactúan y se repelen, lo que conduce a la extremización. Este trabajo propone un marco general de dinámica de opiniones de confianza y repulsión limitadas, que incluye interacciones de redes sociales y racionalidad variable en el tiempo e independiente de los agentes. Analizamos ampliamente el funcionamiento de nuestro modelo para demostrar que el grado de extremismo entre una población puede controlarse mediante la regla de repulsión, y que las redes sociales promueven las opiniones extremas. La racionalidad basada en agentes y la adaptación variable en el tiempo también tienen un fuerte impacto en la dinámica de las opiniones. La alta precisión de nuestro modelo se determina en una red social del mundo real bien referenciada en la literatura, el Club de Karate Zachary (con una verdad de base conocida). Finalmente, utilizamos nuestro modelo para analizar la extremización de las opiniones en un escenario del mundo real, en España: una acción de marketing para la serie de Netflix «Narcos».

In the bounded confidence framework, agents’ opinions evolve as a result of interactions with other agents having similar opinions. Thus, consensus or fragmentation of opinions can be reached, but not extremization (the evolution of opinions towards an extreme value). In contrast, when repulsion mechanisms are at work, agents with distant opinions interact and repel each other, leading to extremization. This work proposes a general opinion dynamics framework of bounded confidence and repulsion, which includes social network interactions and agent-independent time-varying rationality. We extensively analyze the performance of our model to show that the degree of extremization among a population can be controlled by the repulsion rule, and social networks promote extreme opinions. Agent-based rationality and time-varying adaptation also bear a strong impact on opinion dynamics. The high accuracy of our model is determined in a real-world social network well referenced in the literature, the Zachary Karate Club (with a known ground truth). Finally, we use our model to analyze the extremization of opinions in a real-world scenario, in Spain: a marketing action for the Netflix series “Narcos”.