Difuzarea preferințelor politice se referă la procesul prin care opiniile, convingerile și preferințele politice se răspândesc printre indivizii dintr-o rețea socială. Din punct de vedere sociologic, acest concept este profund înrădăcinat în înțelegerea modului în care interacțiunile și structurile sociale influențează difuzarea informațiilor politice și formarea atitudinilor politice

Mecanisme și factori-cheie
Mai multe mecanisme și factori contribuie la difuzarea preferințelor politice în cadrul rețelelor sociale:

🟥Influența socială și homofilia

Influența socială este un mecanism primar prin care indivizii sunt afectați de opiniile și comportamentele semenilor lor. Homofilia, tendința indivizilor de a se asocia cu alte persoane similare, joacă un rol semnificativ în consolidarea preferințelor politice existente și în facilitarea răspândirii acestora în cadrul unei rețele. Acest concept este esențial pentru înțelegerea modului în care se formează și persistă camerele de ecou politice.

🟥Comunicarea interpersonală

Interacțiunile directe între indivizi, cum ar fi conversațiile sau dezbaterile, sunt principalele canale prin care preferințele politice sunt împărtășite și influențate. Comunicarea verbală implică schimbul informal de informații și opinii politice între membrii rețelei, care poate avea un impact semnificativ asupra difuzării preferințelor politice. Credibilitatea și fiabilitatea sursei determină adesea eficiența acestei comunicări.

🟥Influența mass-media și platformele social media

Mass-media tradiționale și sociale servesc drept canale puternice pentru difuzarea informațiilor politice. Acestea pot modela preferințele politice prin formularea problemelor în moduri specifice și prin furnizarea de platforme pentru discuții și angajamente politice. Platformele de social media, în special, amplifică procesul de difuzare permițând difuzarea rapidă și pe scară largă a conținutului politic. De asemenea, acestea permit utilizatorilor să se angajeze cu un public mai larg, dincolo de cercurile lor sociale imediate.

🟥Structura rețelei

Topologia unei rețele sociale, inclusiv densitatea și centralitatea nodurilor, afectează rapiditatea și amploarea cu care se pot răspândi preferințele politice. Rețelele cu noduri de mare centralitate (persoane influente) pot facilita difuzarea rapidă. Înțelegerea acestor structuri este esențială pentru înțelegerea dinamicii difuzării preferințelor politice.

🟥Caracteristici individuale

Factori precum ideologia politică, trăsăturile de personalitate și inteligența emoțională pot influența modul în care indivizii procesează informațiile politice și adoptă noi preferințe. Aceste diferențe individuale contribuie la modelele variate de difuzare a preferințelor politice observate în rețelele sociale.

🟥Identitatea socială și dinamica de grup

Teoria identității sociale sugerează că indivizii sunt influențați de normele și comportamentele grupurilor cu care se identifică. Dinamica grupurilor, inclusiv conformitatea și presiunea colegilor, poate conduce la difuzarea preferințelor politice. Acest factor este deosebit de important în înțelegerea modului în care mișcările politice capătă amploare în cadrul rețelelor sociale.

🟥Mecanisme cognitiv-motivaționale

Acestea includ motivele de justificare a ego-ului și de justificare a grupului, în care indivizii își aliniază preferințele politice cu cele ale grupului din care fac parte pentru a menține coerența cognitivă și armonia socială. Astfel de mecanisme pot consolida preferințele politice existente și pot contribui la polarizarea rețelelor sociale.

🟥Factori tehnologici

Proiectarea și algoritmii platformelor social media pot crea camere de ecou, în care indivizii sunt expuși în principal la informații care le consolidează convingerile existente, influențând astfel procesul de difuzare. Acest aspect tehnologic al rețelelor sociale a devenit din ce în ce mai important în ultimii ani, pe măsură ce discursul politic se mută tot mai mult online.

@socialcomputing

Teorii și modele
Mai multe teorii și modele au fost elaborate pentru a explica și a prezice difuzarea preferințelor politice în rețelele sociale:

🟥 Modelul fluxului în doi pași
Acest model subliniază rolul liderilor de opinie în difuzarea informațiilor. Acesta sugerează că informațiile circulă de la mass-media la liderii de opinie și apoi de la acești lideri la populație. Acest model este relevant pentru înțelegerea modului în care informațiile și preferințele politice sunt difuzate prin intermediul rețelelor sociale, unde anumite persoane pot avea mai multă influență asupra altora.

🟥Modelul participării politice în mediile sociale (SMPPM)
Acest model explică modul în care expunerea la conținut politic pe social media poate duce la acțiuni participative atât cu efort redus, cât și cu efort ridicat. Acesta ia în considerare atât expunerea intenționată, cât și cea accidentală la conținutul politic, subliniind rolul social media în modelarea preferințelor și acțiunilor politice.

🟥Modele de difuzie a convingerilor
Aceste modele, adesea utilizate în economie, descriu modul în care opiniile și convingerile se răspândesc între agenții raționali dintr-o rețea. Ele oferă un cadru pentru înțelegerea modului în care preferințele politice se pot răspândi prin interacțiuni sociale și a influenței structurilor de rețea asupra acestui proces.

🟥 Modele de difuzie a opiniilor concurente
Aceste modele examinează modul în care diferite opinii concurează pentru dominație în cadrul unei rețele sociale. Ele iau în considerare influența colectivă a atributelor individuale, a rețelelor sociale locale și a mass-mediei globale asupra difuzării opiniilor, oferind o perspectivă asupra modului în care preferințele politice se pot schimba în timp.

🟥 Modelul cascadei independente
Acest model descrie modul în care informațiile se răspândesc într-o rețea, în care fiecare individ are o probabilitate de a-și influența vecinii. Acesta evidențiază natura stocastică a proceselor de difuzie.

🟥Modelul pragului liniar
Acest model presupune că indivizii adoptă noi comportamente sau preferințe atunci când influența cumulată a vecinilor lor depășește un anumit prag, subliniind rolul consolidării sociale.

🟥 Teoria spiralei tăcerii
Această teorie sugerează că indivizii sunt mai puțin predispuși să își exprime opiniile politice dacă se percep ca fiind în minoritate, ceea ce poate afecta vizibilitatea și difuzarea anumitor preferințe politice.

@socialcomputing

Dilema Regelui Gol în sociologie este o metaforă care descrie situațiile în care oamenii aderă la norme sociale nepopulare, de teamă să nu fie considerați diferiți sau excluși din grup. Iată 5 puncte cheie:

🟥Norme nepopulare, dar respectate: Oamenii adesea respectă anumite reguli sau obiceiuri chiar dacă nu sunt de acord cu ele, din teama de a nu fi ostracizați.

🟥Presiunea conformismului: Dorința de a fi acceptat de grup poate determina indivizii să adopte comportamente care nu corespund propriilor convingeri.

🟥Iluzia consensului: Mulți oameni cred în mod eronat că majoritatea celor din jur împărtășesc aceeași opinie sau comportament, chiar dacă nu este cazul.

🟥Întărirea normei: Prin respectarea unei norme nepopulare, indivizii contribuie la întărirea acesteia, creând un cerc vicios.

🟥Rolul liderilor de opinie: Un mic grup de persoane care cred cu tărie într-o anumită normă poate influența un număr mare de oameni să o adopte, chiar dacă aceștia nu sunt de acord cu ea.

@socialcomputing

În modelele computaționale bazate pe agenți sunt folosite patru roluri pentru analiza mecanismelor dilemei Regelui Gol:

🟥Credincioși adevărați: Aceștia sunt cei care cred cu adevărat în norma sau ideea promovată și o susțin atât prin comportament, cât și prin impunere. Ei sunt cei care inițiază și mențin presiunea conformismului.

🟥Credincioși falși: Aceștia pretind că cred într-o anumită normă, deși în sinea lor nu o susțin. Motivul este adesea dorința de a se integra într-un grup sau de a evita sancțiuni sociale.

🟥Împunători adevărați: Aceștia sunt cei care impun norma pentru că cred cu adevărat în ea și doresc ca ceilalți să o respecte. Ei pot fi atât credincioși adevărați, cât și falși.

🟥Împunători falși: Aceștia impun norma deși nu cred în ea, de obicei pentru a-și masca propriile nesiguranțe sau pentru a se conforma presiunii sociale.

Rolul fiecărui grup în dilema Regelui Gol:

🟥Credincioșii adevărați: Ei sunt cei care inițiază și susțin norma, creând o impresie inițială de consens.

🟥Credincioșii falși: Ei amplifică percepția unui consens larg în jurul normei, chiar dacă nu o cred cu adevărat.

🟥Împunătorii adevărați: Ei mențin presiunea conformismului, pedepsind pe cei care încalcă norma și recompensând pe cei care o respectă.

🟥Împunătorii falși: Ei pot atât întări, cât și submina norma, în funcție de cât de eficienți sunt în a-și ascunde adevăratele convingeri.

În esență, aceste roluri interacționează într-un mod complex pentru a crea și menține o normă socială, chiar dacă aceasta este nepopulară sau nejustificată.

@socialcomputing

🎓 Un alt curs dedicat Analizei Rețelelor Sociale din partea Johns Hopkins University.

Cursul constă din trei module: metrica de centralitate, teorii și modelare.

E posibil de aplicat gratuit pentru o săptămână.

#cursuri@socialcomputing

Un alt curs dedicat Analizei Rețelelor Sociale din partea Cornell University pe platforma edX, în special pentru cei interesați de marketing și economie:

🎓Networks, Crowds and Markets

Cursul e împărțit în șase module:

🟥Modulul 1: Explorarea teoriei grafurilor
🟥Modulul 2: Teoria jocurilor și licitațiile
🟥Modulul 3: Armonizarea piețelor
🟥Modulul 4: Căutarea pe web
🟥Modulul 5: Cascade informaționale
🟥Modulul 6: Contagiunea socială

#cursuri@socialcomputing

Ierarhia motivațiilor legăturilor sociale

🟥Afiliere

Legături sociale slabe și afiliere liberă. Motivația: statutul, prestigiul

🟥Formare

Crearea unor legături pentru validare și resurse. Motivația: Homofilia, reciprocitatea, proximitatea

🟥Conformare

Stabilirea unor norme sociale, conformitate sociale, acceptarea de către grup. Motivația: Prestigiul, influența, puterea

🟥Optimizare

Utilitate maximă, efort minim. Motivația: Tranzitivitatea, găurile (golurile) structurale, capital social, optimizarea legăturilor, echilibru, clusterabilitate.

🎓 Cursul Social Network Analysis - John Hopkins University

Capacitatea de predicție a modelelor bazate pe agenți

Modelele bazate pe agenți au demonstrat o capacitate semnificativă de a prezice comportamentul uman în rețelele sociale, oferind o serie de avantaje:

🟥Modelarea interacțiunilor complexe: ABM-urile pot simula interacțiuni complexe între indivizi, luând în considerare o gamă largă de factori precum preferințele personale, influențele sociale și contextul de mediu. Această abordare permite o reprezentare mai realistă a dinamicii rețelelor sociale.

🟥Captarea comportamentelor emergente: Unul dintre punctele forte ale ABM-urilor este capacitatea lor de a evidenția comportamente emergente care rezultă din interacțiunile la nivel micro între agenți. Acest lucru este deosebit de relevant pentru rețelele sociale, unde tendințele și fenomenele la scară largă pot apărea din acțiunile individuale.

🟥Flexibilitate și adaptabilitate: ABM-urile pot fi ajustate și rafinate pe măsură ce noi date devin disponibile, permițând îmbunătățirea continuă a predicțiilor. Această flexibilitate le face deosebit de utile în mediul dinamic al rețelelor sociale.

🟥Integrarea datelor heterogene: Modelele bazate pe agenți pot incorpora o varietate de surse de date, inclusiv informații demografice, date comportamentale și factori contextuali, oferind o imagine mai completă a dinamicii rețelei sociale.

Aplicații și exemple de succes

Cercetările au demonstrat eficacitatea ABM-urilor în diverse aspecte ale analizei rețelelor sociale:

🟥Difuzarea informațiilor și a opiniilor: ABM-urile au fost utilizate cu succes pentru a modela și prezice răspândirea informațiilor, zvonurilor și opiniilor în rețelele sociale. De exemplu, studiile au arătat cum ABM-urile pot simula propagarea știrilor false și impactul intervențiilor pentru combaterea dezinformării.

🟥Formarea și evoluția comunităților: Aceste modele pot prezice formarea grupurilor și comunităților în rețelele sociale, oferind informații valoroase despre dinamica socială și polarizarea opiniilor.

🟥Comportamentul consumatorilor: În contextul marketingului în social media, ABM-urile au fost folosite pentru a prezice tendințele de consum și răspunsurile la campaniile de marketing, ajutând la optimizarea strategiilor de promovare.

🟥Răspunsul la crize și dezastre: Modelele bazate pe agenți s-au dovedit utile în predicția comportamentului uman în situații de criză, cum ar fi răspândirea informațiilor în timpul dezastrelor naturale sau pandemiilor.

Mecanisme cheie prin care analiza de rețea explică polarizarea politică

🟥Influența structurală
Analiza de rețea revelează modul în care structura rețelelor sociale și politice influențează polarizarea. Comunitățile strâns unite sau camerele de ecou pot consolida convingerile și atitudinile existente, conducând la o polarizare crescută. Acest mecanism funcționează prin faptul că indivizii sunt mai susceptibili de a fi influențați de cei cu care sunt strâns conectați, creând o buclă de feedback care întărește opiniile similare.

🟥Fluxul de informații
Modul în care informațiile circulă într-o rețea are un impact semnificativ asupra polarizării politice. Rețelele care sunt puternic segmentate sau au legături transversale limitate pot duce la expunerea selectivă la informații. Acest lucru înseamnă că indivizii sunt expuși predominant la informații care se aliniază cu convingerile lor preexistente, intensificând astfel polarizarea prin limitarea diversității perspectivelor întâlnite.

🟥Homofilia
Acest concept se referă la tendința indivizilor de a se asocia și de a crea legături cu alții similari. Analiza de rețea poate identifica modele de homofilie în cadrul rețelelor politice, contribuind la înțelegerea modului în care se formează grupuri omogene rezistente la perspective externe. Acest mecanism este crucial pentru înțelegerea modului în care indivizii cu gândire similară se grupează, consolidându-și reciproc convingerile și atitudinile comune.

🟥Influența și contagiunea
Analiza de rețea permite explorarea modului în care atitudinile și comportamentele politice se răspândesc prin rețele. Conceptul de contagiune socială sugerează că convingerile politice se pot răspândi prin rețele asemenea unui virus, cu noduri influente (indivizi sau grupuri) jucând un rol cheie în diseminarea ideilor și atitudinilor. Acest lucru poate duce la răspândirea rapidă a opiniilor polarizate în cadrul unei rețele.

🟥Centralitatea rețelei și dinamica puterii
Prin identificarea nodurilor centrale sau a actorilor influenți într-o rețea, cercetătorii pot înțelege cum dinamica puterii contribuie la polarizare. Actorii centrali pot avea o influență disproporționată asupra rețelei, modelând discursul și potențial conducând la polarizare prin promovarea unor probleme sau retorici divizive.

Mesa: Un cadru Python esențial pentru modelarea bazată pe agenți, cu aplicații în analiza rețelelor sociale

În era complexității sistemice, înțelegerea fenomenelor emergente necesită instrumente avansate. Mesa se distinge ca un cadru Python de modelare bazată pe agenți (ABM), oferind o platformă robustă pentru explorarea și simularea comportamentelor colective, inclusiv în contextul rețelelor sociale.

Ce este Mesa?

Mesa este o bibliotecă open-source care facilitează crearea de modele bazate pe agenți, permițând cercetătorilor și practicienilor să simuleze sisteme complexe prin intermediul interacțiunilor dintre agenți autonomi.

Caracteristici cheie:

🟥Modularitate și flexibilitate: Mesa oferă componente predefinite pentru modelare, cum ar fi grile spațiale și programatoare de agenți, dar permite și personalizarea extinsă pentru a se adapta la nevoi specifice, inclusiv modelarea interacțiunilor din rețelele sociale.

🟥Vizualizare interactivă: Interfața de vizualizare bazată pe browser permite monitorizarea în timp real a simulărilor, facilitând înțelegerea dinamicii sistemului, inclusiv a dinamicii rețelelor sociale.

🟥Integrare cu ecosistemul Python: Mesa se integrează perfect cu biblioteci populare precum Pandas și NumPy, oferind instrumente puternice pentru analiza datelor generate de simulări, inclusiv a datelor din rețelele sociale.

🟥Comunitate activă și documentație extinsă: O comunitate de utilizatori activă și o documentație detaliată asigură suport și resurse pentru dezvoltatori.

Aplicații în analiza rețelelor sociale:

Mesa este aplicabilă într-o gamă largă de domenii, inclusiv analiza rețelelor sociale:

🟥Răspândirea informațiilor: Modelarea modului în care informațiile se răspândesc în rețelele sociale, inclusiv fenomenul de fake news.

🟥Dinamica grupurilor: Simularea formării și evoluției grupurilor online, precum și a interacțiunilor dintre acestea.

🟥Influența socială: Studiul modului în care indivizii se influențează reciproc în rețelele sociale.

🟥Comportamentul mulțimilor online: Modelarea comportamentului mulțimilor virtuale în diverse contexte, cum ar fi proteste online sau campanii de marketing.

#soft@socialcomputing

https://mesa.readthedocs.io/latest/index.html