计算机能预测舆论动向吗？欧洲研究人员构建了一种数学模型，探讨社会观念结构如何通过个体间的互动而演化。模拟实验显示，人们彼此影响的程度，以及个人具有的社会关系数量，是决定社会观念结构的两个关键参数。这一模型也可能用于预测现实。该研究成果刊登在最新一期的《欧洲物理快讯》（Europhysics Letters）上。

 

此模型是一个网络，模拟的是由许多个人组成的社会关系网。模型假定人人都会受到其接触的人的影响。个人由网络中的结点代表。结点的值可以是1，也可以是0——相当于在某议题上持赞同或反对意见。随着时间演化，人们的观点可能会改变，结点也要重新赋值。比如A结点在某时刻的值为0，在下一时刻，它的值有可能发生变化。变化规则是：在和A点连接的结点中，如果超过一定比例的结点的值相同，则A结点的值也会趋同。临界比例叫做“滞后参数”，它必须大于50%。若“滞后参数”为80%，意即：如果某一时间，A先生的伙伴有超过80%赞同某提案，那么在下一时间，A先生便会“从众”，也表示赞同。

 

包含有不同观点的个体的社会，在“从众”的规则下，将如何演化？模型运行结果显示，系统的最终状态，依赖于滞后参数和单个结点连接的结点数目。或者说，依赖于个体不愿从众的程度及个体的社会交际广度。

 

首先，若滞后参数增加，已形成共识的区域就会动摇，会出现持不同观点的人混杂的局面。换句话说，个人越坚持己见，社会越容易实现各种观点的“大杂居”。除了“混杂”外，还有一种状态称之为“隔离”：群体内部拥有共识，群体之间互动很少。增加“连接度”这一参数，会使系统从隔离状态转变为混合状态的速度变快。或者说，个体平均拥有的社会关系越多，社会越快地呈现出观念的“大杂居”。一个拥有高连接度（超过10）的系统非常快地从隔离社会转变为混杂社会。而拥有较低连接度的系统则混杂得更慢，而且可能永远无法充分混杂。

 

另外，系统“陷入停滞”时，会随机调整结点间的一些连接——象征个人的社会关系有所变动。如此一来，模型更加贴近现实。

 

研究者之一，奥地利维也纳医科大学的斯蒂芬·特纳表示：“从我们的模型可预测到，社会共识的达成，有赖于议题的辩论是否活跃，尤其在正方反方各占一半时更是如此。一个辩论受到鼓励的社会，比起一个不欣赏、压抑甚至禁止活跃讨论的社会，更可能达成共识。”

 

这个模型不仅仅是理论上的，它可以对实际情形作统计学预测。特纳说：“原则上，模型参数可以从现实中取定。如今有几十个研究团队正努力绘制社会关系网图，其成果可直接添加进模型；而人们彼此影响的方式，也可通过民意测验和行为调查获知。” （来源：科技日报 高博）

 

（《欧洲物理快讯》（Europhysics Letters），DOI: 10.1209/0295-5075/82/28008，P. Klimek，S. Thurner）