오픈뉴스백과
둘러보기ONP 브리핑뉴스
회사학술과학정부용어사전커뮤니티피드 제보
...

오픈뉴스백과

집단지성 기반 뉴스 검증 플랫폼. 다양한 시각으로 뉴스를 이해합니다.

서비스

세계의 오늘한국의 오늘라이브뉴스정부과학학술용어사전소개

법적 고지

개인정보처리방침이용약관콘텐츠 이용 안내

문의

문의하기

본 플랫폼에서 제공하는 뉴스 콘텐츠의 저작권은 각 언론사에 있으며, 무단 복제 및 배포를 금지합니다.

RSS 피드를 통해 수집된 콘텐츠는 각 원저작자의 라이선스 조건을 따릅니다. 오픈 라이선스(CC-BY 등) 콘텐츠는 해당 라이선스에 따라 출처를 표기합니다.

오픈뉴스백과는 뉴스 집계 및 검증 플랫폼으로, 개별 기사의 내용에 대한 책임은 해당 언론사에 있습니다.

이용자가 작성한 피드백, 팩트체크, 독자 제보 등의 콘텐츠에 대한 책임은 해당 작성자에게 있습니다.

콘텐츠 제거·정정이 필요하시면 문의하기에 남겨 주세요.

© 2026 오픈뉴스백과 (OpenNewsPedia). All rights reserved.

뉴스 목록
미디어 커버리지1건1개 미디어
arXiv Physics
학술
기타

Drift Behavior in a Bounded-Confidence Opinion Model with Media Influence

arXiv Physics
조회 0

이 뉴스, 어떠셨어요?

한 번의 탭으로 반응을 남겨요 · 로그인 불필요

CC BY
이 매체는 공공·자유 라이선스로 본문을 직접 표시합니다.

Abstract

People's opinions can change both from their interactions with each other and from their interactions with media sources.

Bounded-confidence models (BCMs) of opinion dynamics provide one framework to study such dynamics.

In a BCM, the nodes of a network are agents with continuous-valued opinions, and these agents interact with each other via the edges of the network.

In this paper, we extend the original Deffuant--Weisbuch (DW) BCM by incorporating influence from two media sources -- one with a positive value and one with a negative value -- to capture the effects of a polarized media landscape.

We show both numerically and analytically that our extended DW model exhibits drifting behavior in which a large cluster of opinions shifts toward one of the media agents.

We analyze how the drift trajectory and speed depend on the model parameters, and we identify conditions in which drift is promoted or suppressed.

Our results provide insight into how competing media sources can influence collective opinion formation in social systems.

전문 보기

관련 뉴스

관련 뉴스 제보는 로그인 후 가능합니다.

'research' 카테고리 뉴스

AI-Model Network: Concept, Current State and Future

arXiv CS.AI

When Does Personality Composition Matter for Multi-Agent LLM Teams?

arXiv CS.AI

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

arXiv CS.AI

arXiv의 다른 기사

MER-R1: Multimodal Emotion Reasoning via Slow-Fast Thinking Synergy

arXiv CS.AI

ToE: A Hierarchical and Explainable Claim Verification Framework with Dynamic Multi-source Evidence Retrieval and Aggregation

arXiv CS.AI

Towards Reliable and Robust LLM Planning: Symbolic Feedback-Driven Iterative Self-Refinement Framework

arXiv CS.AI

피드백

피드백을 남기려면 로그인해 주세요.