BC Model 驗證

BC Model 有兩個重要的參數，一個是代理人意見交流的門檻值 threshold(d)，

當兩個代理人意見差異小於門檻值才進行意見交流，第二個是兩個代理人進行意 見交流時的意見聚合參數convergence parameter〈µ〉，也就是控制意見靠近程度 的參數。本模型使用1 與-1 之間的實數表示代理人的意見，因此 threshold 的值 域落在0 到 2 之間，convergence parameter 的值域落在 0 到 1 之間。

4.1.1.1. 實驗設計

將模型中的大眾媒體與小眾媒體數量設為零，只留下人際交流，此時模型即 是傳統的BC Model 加上無尺度網路與 Moore Neighborhood。設定實驗中總人口 2500 人，模擬 200 回合，分別對 threshold 以及 convergence parameter 兩個參數 分析。

實驗一：convergence parameter 等於 0.5，threshold 從 0 到 2 的意見分布。

實驗結果：下圖的橫軸代表時間，從0 到 200 個模擬回合，縱軸代表代理人 從1 到-1 的意見。當意見交流門檻值〈d〉很小時，表示代理人只願意與意見非 常相近的人意見交流時，經過200 代的模擬後會形成許多個的獨立的意見群

〈cluster〉，群集之間不會互相溝通跟影響，隨著 d 值增大，表示代理人願意接 受的意見範圍變廣，經過200 個回合後群集數變少，形成兩個極端的小群集以及 龐大的中立群體，當d 值增加到 1 之後，兩端的群集消失，所有人意見一致並且 中立。

圖表 24：意見交流門檻值 d=0.1 的意見分布 圖表 25：意見交流門檻值 d=0.3 的意見分布

圖表 26：意見交流門檻值 d=0.7 的意見分布 圖表 27：意見交流門檻值 d=1.0 的意見分布

圖22 整合意見交流門檻值 d 從 0 到 2 的結果，x 軸代表意見交流門檻 d，y 軸代表代理人的意見，z 軸表示累積人數，由下圖可以看出，隨著 d 值的增大，

代理人的意見分布會從多個意見群〈cluster〉變成聚集在中立意見。

圖表 28：意見交流門檻值與累積人數關係圖

傳統BC Model 隨機挑選代理人進行意見交流，隨著 d 值增大，代理人的意 見分布會從「多個獨立群」變成集中在兩端的「雙極化」，最後才變成所有人意 見集中在中立的「意見一致」。我們的研究中沒有雙極化現象是由於加入了Moore Neighborhood 以及無尺度網路，2002 年的研究指出 BC Model 加上的社會網路後

會使得雙極化現象消失[5]，本實驗結果與前人研究結果相符合。

實驗二：固定threshold 等於 0.7，探討不同的 convergence parameter 對於意 見動態的影響

實驗結果：convergence parameter 的大小不會影響最終意見分布情形，只會 影響到最終意見收斂的速度。

圖表 29：convergence parameter=0.1 圖表 30：convergence parameter=0.7

圖表 31：convergence parameter=0.3 圖表 32：convergence parameter=0.9

圖表 33：convergence parameter=0.5

1.1.1.1 結論

本模型採用結合無尺度網路以及Moore Neighborhood Model 的意見動態模 型，隨著d 值增大，群眾的意見會從分散成多個群集慢慢集中變成意見一致，過

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程中不會出現雙極化現象，符合Hegselmann 的研究發現[5]；Deffuant 的研究中 提出convergence parameter 的大小只會影響收斂的速度而不會對結果造成影響，

我們的模型符合這個結果，因此驗證本模型在於意見動態上與先前的研究結果一 致，只要將本模型的大眾媒體與小眾媒體個數設定成0 便可和先前的模型相容。

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McKeown 的模型採用 Von Neumann Neighborhood 為底層網路，每個代理人 可以與上、下、左、右四個鄰居進行人際交流，或是接受大眾媒體傳播的意見。

模型中加入了兩個重要參數，一個是媒體傳播頻率broadcast ratio〈r〉，1:5 表示 代理人每五次的意見交流就有一次是受到大眾媒體的影響，另一個參數是媒體極 化程度polarization〈p〉，表示兩個媒體的意見差距，當p 等於 1 表是一個媒體的 意見是1，另一個媒體的意見是 0。

4.1.2.1 實驗設計

為了避免不同的底層社會網路造成結果的差異，我們這階段的驗證實驗移除 本模型中的無尺度網度，代理人只留下Moore Neighborhood 的八個鄰居連線，

其他的參數設定仿造McKeown 實驗中的設定，convergence parameter〈µ〉等於 0.3，broadcast ratio〈r〉等於 1:5，媒體極化程度 polarization〈p〉等於 2〈McKeown 的意見值域落在1 到 0，他實驗中採用 polarization 等於 1，對應到本模型中的 polarization 等於 2〉，模擬人口數400，代理人的初始意見採均勻隨機分布〈uniform distribution〉，即多數人的意見都集中在中立的範圍，探討不同的意見交流門檻 值threshold 的影響。

實驗結果：總共會有四個不同的結果，第一個結果出現在當threshold〈d〉

小於0.5，極端的兩個大眾媒體將部分的代理人意見拉向極端，但是媒體卻無法 影響到意見較中立的個體，因此除了極端的意見群集外，有許多較中立的意見群