个体的观点不确定性对群体观点多元化的影响

用社会群体中个体的微观特性,来研究群体的宏观规律,是提升社会观点演化研究科学化水平的重要手段。然而,目前对个体的观点不确定性与群体观点多元化涌现之间关系的探索还不够深入。在有界信任模型的基础上,通过区分观点不确定性的范围和程度,构建了“有界信任”与“部分观点坚定”共同作用的模型,研究了个体的观点不确定性对群体形成多元化观点的影响。通过调整个体的观点不确定性,考察单个个体、同质群体和异质群体的观点演化效果,用仿真计算实验揭示了个体的观点不确定性的范围和程度对群体形成观点多样性的影响机制和特点;通过对社会群体的分析,建立了个体的观点不确定性与观点的依赖关系,考察了3种典型初始观点分布条件下的群体观点演化,发现观点呈现出类似均匀分布或正态分布时容易形成群体观点多元化,而呈现出“极端子群体”分布时难以形成观点多元化。仿真计算实验从一定程度上揭示了社会群体观点演化的规律。     

态势感知水平的解析化度量模型

态势感知研究领域一个尚未解决的重要问题,是对态势感知程度水平进行解析化计算描述。在Ensley态势感知认知模型的基础上,对态势感知过程中流动的信息包数量、耗费时间和信息处理速度、信息存续时限等进行了量化的定义和描述,根据现实经验将信息处理的原则特征归纳为5条假设,在此基础上建立了一个能够度量态势感知水平的解析化数学模型,通过案例计算得到了与实际相符的态势感知水平变化曲线,检验了模型分析的有效性。