共進化ネットワークにおける偏光の出現

偏光は、社会システムにおけるユビキタスな現象です。経験的研究では、ソーシャルメディア全体で意見の二極化の実質的な証拠を文書化し、典型的な双極化パターンが個人を反対の意見を持つ2つのグループに考案することを示しています。偏光を理解するために共進化するネットワークモデルが提案されていますが、既存の作業は安定した双極化構造を生成することはできません。さらに、偏光を支配する一般的なメカニズムを捉えた定量的かつ包括的な理論的枠組みは、依然として依然として依然としてです。この手紙では、一連のスケーリング指数を特徴とする意見分布のための普遍的なスケーリング法を発見します。これらの指数は、社会システムを双極化および脱分極相に分類します。偏光のダイナミクスを管理する2つの一般的なメカニズムを見つけ、意見のダイナミクスとネットワークの進化に同時にカウントされる共進化フレームワークを提案します。社会的相互作用に関するいくつかの一般的な仮定の下では、共進化するダイナミクスから自然に双極化された安定したコミュニティ構造が現れることがわかります。私たちの理論は、Facebookおよびブロゴスフィアのデータセットの経験的観察に沿った3つの異なる偏光フェーズにわたる2相遷移を分析的に予測します。私たちの理論は、経験的に観察されたスケーリング法則を説明するだけでなく、スケーリング指数を定量的に予測することもできます。

Polarization is a ubiquitous phenomenon in social systems. Empirical studies document substantial evidence for opinion polarization across social media, showing a typical bipolarized pattern devising individuals into two groups with opposite opinions. While coevolving network models have been proposed to understand polarization, existing works cannot generate a stable bipolarized structure. Moreover, a quantitative and comprehensive theoretical framework capturing generic mechanisms governing polarization remains unaddressed. In this Letter, we discover a universal scaling law for opinion distributions, characterized by a set of scaling exponents. These exponents classify social systems into bipolarized and depolarized phases. We find two generic mechanisms governing the polarization dynamics and propose a coevolving framework that counts for opinion dynamics and network evolution simultaneously. Under a few generic assumptions on social interactions, we find a stable bipolarized community structure emerges naturally from the coevolving dynamics. Our theory analytically predicts two-phase transitions across three different polarization phases in line with the empirical observations for the Facebook and blogosphere data sets. Our theory not only accounts for the empirically observed scaling laws but also allows us to predict scaling exponents quantitatively.