社交网络中的朴素学习：人群的融合、影响和智慧-研究论文

我们在代理根据任意社交网络进行通信并通过反复取邻居意见的加权平均值来天真地更新他们的信念的环境中研究学习和影响。 重点是大型社会中所有主体的信念都趋向于真理的条件，尽管它们的更新很幼稚。 我们表明，当且仅当社会中最有影响力的代理人的影响力随着社会的发展而消失时，才会发生这种情况。 使用简单的例子，我们确定了可以防止这种情况发生的两个主要障碍。 通过排除这些障碍，我们在社交网络上提供了足以收敛到真理的一般结构条件。 此外，我们展示了当一些代理重新分配他们的信任时社会影响如何变化，并且我们提供了对信仰趋同的社交网络的完整表征。 最后，我们调查了一些最近关于收敛速度的结构性结果，并将这些结果与隔离、两极分化和宣传问题联系起来。