EC
Edmund Chattoe‐Brown
Author with expertise in Statistical Physics of Opinion Dynamics
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
575
h-index:
16
/
i10-index:
23
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Models of Social Influence: Towards the Next Frontiers

Andreas Flache et al.Jan 1, 2017
In 1997, Robert Axelrod wondered in a highly influential paper If people tend to become more alike in their beliefs, attitudes, and behavior when they interact, why do not all such differences eventually disappear? Axelrod's question highlighted an ongoing quest for formal theoretical answers joined by researchers from a wide range of disciplines. Numerous models have been developed to understand why and under what conditions diversity in beliefs, attitudes and behavior can co-exist with the fact that very often in interactions, social influence reduces differences between people. Reviewing three prominent approaches, we discuss the theoretical ingredients that researchers added to classic models of social influence as well as their implications. Then, we propose two main frontiers for future research. First, there is urgent need for more theoretical work comparing, relating and integrating alternative models. Second, the field suffers from a strong imbalance between a proliferation of theoretical studies and a dearth of empirical work. More empirical work is needed testing and underpinning micro-level assumptions about social influence as well as macro-level predictions. In conclusion, we discuss major roadblocks that need to be overcome to achieve progress on each frontier. We also propose that a new generation of empirically-based computational social influence models can make unique contributions for understanding key societal challenges, like the possible effects of social media on societal polarization.
0

Different Modelling Purposes

Bruce Edmonds et al.Jan 1, 2019
How one builds, checks, validates and interprets a model depends on its 'purpose'.This is true even if the same model code is used for di erent purposes.This means that a model built for one purpose but then used for another needs to be re-justified for the new purpose and this will probably mean it also has to be rechecked, re-validated and maybe even re-built in a di erent way.Here we review some of the di erent purposes for a simulation model of complex social phenomena, focusing on seven in particular: prediction, explanation, description, theoretical exploration, illustration, analogy, and social interaction.The paper looks at some of the implications in terms of the ways in which the intended purpose might fail.This analysis motivates some of the ways in which these 'dangers' might be avoided or mitigated.It also looks at the ways that a confusion of modelling purposes can fatally weaken modelling projects, whilst giving a false sense of their quality.These distinctions clarify some previous debates as to the best modelling strategy (e.g.KISS and KIDS).The paper ends with a plea for modellers to be clear concerning which purpose they are justifying their model against.