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Résumé
We present a model of opinion dynamics in which agents adjust continuous opinions as a result of random binary encounters whenever their difference in opinion is below a given threshold. High thresholds yield convergence of opinions toward an average opinion, whereas low thresholds result in several opinion clusters. The model is further generalized to network interactions, theshold heterogeneity, adaptive thresholds, and binary strings of opinions.
Nous présentons un modèle de dynamique d'opinions dans lequel les agents ajustent des opinions continues suite à des rencontres binaires aléatoires quand la différence d'opinion est en dessous d'un seuil fixé. Des seuils importants conduisent à une convergence des opinions vers une opinion moyenne, alors que des seuils plus faibles résultent en plusieurs clusters d'opinions. Le modèle est ensuite généralisé à des interactions sur réseau, des seuils hétérogènes, des seuils adaptatifs et des chaines binaires d'opinions.