Aprendizaje automático para la predicción de opiniones de modelos de votantes a través de estructuras de red complejas

Por • 20 nov, 2022 • Sección: sociologia

Aruane M. Pineda , Caroline L. Alves , Colm Connaughton , Francisco A. Rodrigues

La inferencia de resultados en procesos dinámicos a partir de las características estructurales de los sistemas es un esfuerzo crucial en la ciencia de redes. Investigaciones recientes han sugerido un enfoque basado en el aprendizaje automático para la interpretación de patrones dinámicos que surgen en sistemas de red complejos. La hipótesis se aplica en este estudio para mostrar que las opiniones se pueden clasificar en el modelo de votante con el uso de características topológicas de redes complejas. Primero se realizó un análisis con 2 (0 o 1) opiniones de un modelo votante y se extendió a 3 y luego a 4 opiniones del mismo modelo. Se proporciona un desglose de las características topológicas de red clave para la estimación y las métricas de red se clasifican en orden de importancia con gran precisión. Nuestro enfoque generalizado es aplicable a procesos dinámicos que se ejecutan en redes complejas.

 arXiv:2211.07420v1 [physics.soc-ph]

Physics and Society (physics.soc-ph); Mathematical Physics (math-ph)

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