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Formación de Opiniones en Redes Ising de Wikipedia

Autores: Ermann, Leonardo; Frahm, Klaus M.; Shepelyansky, Dima L.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Formación de Opiniones en Redes Ising de Wikipedia


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Propiedades
Formación de opiniones
Redes Ising de Wikipedia
Nodos
Competencia
Opiniones

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Estudiamos las propiedades de la formación de opiniones en redes Ising de Wikipedia. Cada artículo de Wikipedia se representa como un nodo, y los enlaces se forman mediante citas de un artículo a otro, generando una red dirigida de una edición de idioma dada con millones de nodos. Se colocan giros de Ising en cada nodo, y su orientación hacia arriba o hacia abajo se determina por una votación mayoritaria de los vecinos conectados. En la etapa inicial, solo hay unos pocos nodos de dos grupos con opiniones fijas en competencia hacia arriba y hacia abajo, mientras que se supone que otros nodos no tienen una opinión inicial que afecte la votación. La competencia de dos opiniones se modela mediante un proceso de Monte Carlo asíncrono que converge a una fase de estado estacionario polarizada en giros. Esta fase permanece estable con respecto a pequeñas fluctuaciones inducidas por una temperatura efectiva del proceso de Monte Carlo. La polarización de opiniones en el estado estacionario proporciona preferencias de opinión (giro) para cada nodo. En el marco de este modelo de formación de opiniones en redes Ising, analizamos la influencia y competencia entre líderes políticos, países del mundo y conceptos sociales. Este enfoque también se generaliza a la competencia entre tres grupos de diferentes opiniones descritas por tres colores; por ejemplo, Donald Trump, Vladimir Putin y Xi Jinping, o los EE. UU., Rusia y China, dentro de las ediciones en inglés, ruso y chino de Wikipedia de marzo de 2025. Argumentamos que este enfoque proporciona una descripción genérica de la formación de opiniones en varias redes complejas.

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