Zealots’ effect on opinion dynamics in complex networks

Abstract

У цій статті вивчається вплив фанатиків на соціальні мережі. Розглядувана соціальна мережа заснована на безмасштабних мережах із використанням методу Барабаші– Альберта та випадкових мереж із використанням методу Ердос–Рені. Використовувалася попередньо вивчена модифікована модель виборця, яка включає фанатиків —людей, які ніколи не змінюють своєї думки. Вибрано видатних особистостей (тобто хабів) як фанатиків. Таким чином, спочатку вибрано за фанатиків важливих людей із високим ступенем (хабів); пізніше — людей із високим ступенем близькості. А потім проаналізовано час досягнення консенсусу у випадку, коли фанатики вибираються як неважливі особистості та порівняно результати усіх випадків. Виявлено, що час для досягнення консенсусу в соціальних мережах однаковий для різної кількості фанатиків, але з однаковим ступенем зараженості фанатизмом. Наприклад, ефект одного фанатика зі ступенем 64 збігається з ефектом 8 фанатиків зі ступенем 8.In this paper, we study zealots’ effects on social networks. Our social network is based on scale-free networks using Barabasi–Albert method and random networks using Erd'os–R'enyi method. We used a pre-studied modified Voter model that includes zealots, individuals who never change their opinions. We chose prominent individuals (i.e. hubs) as zealots. In this way we first chose important individuals with high degree (hubs); second, individuals with high closeness. And then examined the consensus time compared with that zealots are chosen as non-important individuals. We found that the time to get to the consensus state in social networks is the same for different numbers of zealots but with the same degrees of contamination with zealotry. For example, one zealot’s effect with a degree of 64 is same to 8 zealots’ effects with a degree of 8.