Исследование динамики мнений агентов в социальных сетях как случайного процесса

Автор(ы): Скляринский Л.С., Губанов Д.А.

Выпуск: 118

Рубрика: Управление в социально-экономических системах

Год: 2025

Библиография: Скляринский Л.С., Губанов Д.А. Исследование динамики мнений агентов в социальных сетях как случайного процесса // Управление большими системами. - 2025. - Вып. 118. - С.286-299.

Дата опубликования: 30.11.2025

Ключевые слова: социальные сети, случайный процесс, динамика мнений, консенсус, имитационное моделирование

Аннотация: Актуальность обусловлена возможностью моделирования позиций агентов в социальных сетях на основе эмпирических данных. В настоящее время предложены различные подходы для описания динамики мнений агентов. К ним можно отнести теоретико-игровые модели, основанные, например, на динамике репликаторов, классические модели систем взаимодействующих частиц, мотивация которых исходит из статистической механики, байесовское обучение и др. В этих моделях мнения представлены либо конечным числом дискретных значений, либо непрерывными значениями. Задачей данной работы является разработка стохастической модели и ее описание для динамики позиций агентов в социальной сети, основанной на выполнении марковского свойства для позиций участников сети. Основными способами задания и описания динамики позиций агентов как непрерывной величины выступают аппарат теории случайных процессов, теории вероятностей и социальных сетей. В рамках исследования предполагается представление этой динамики как случайного процесса с учетом взаимодействий агентов. Предлагается новая модель для динамики позиций агентов, проводится ее моделирование с различными входными параметрами для изучения их влияние на консенсус. Представленные результаты согласуются с интуитивным представлением процесса изменения людьми мнения при общении.

Author(s): Sklyarinskiy L., Gubanov D.

Article title: Research of agents' opinions dynamics in social networks as a random process

Issue: 118

Year: 2025

Keywords: social networks, random process, opinion dynamics, consensus, and simulation modeling

Abstract: The relevance is due to the possibility of modeling the positions of agents in social networks based on empirical data. Currently, various approaches have been proposed to describe the dynamics of agents' opinions. These include game-theoretic models based on replicator dynamics, classical models of interacting particle systems motivated by statistical mechanics, Bayesian learning, and others. In these models, opinions are represented by either a finite number of discrete values or continuous values. The objective of this work is to develop a stochastic model and its description for the dynamics of agent positions in a social network, based on the Markov property for the positions of network participants. The main methods for specifying and describing the dynamics of agent positions as a continuous variable are the theory of random processes, probability theory, and social networks. The study assumes that this dynamics can be represented as a random process.