Математическая модель показала, как снизить социальную напряжённость, не требуя консенсуса

Поляризация мнений часто считается главной причиной социальных трений, что ведёт к исчерпывающим попыткам навязать консенсус. Однако новое исследование предлагает более прагматичную цель: снизить накал разногласий, не обязательно устраняя разнообразие мнений.

Автор: Лиза Саммер из Pexels

В статье, опубликованной в журнале Physical Review E, исследователи из Научно-исследовательского института интеллектуальных сложных систем (IICS) Фуданьского университета и факультета математики и статистики Йоркского университета разработали математическую модель, которая различает поляризацию и «связанное несогласие», предлагая новый путь для управления социальной напряжённостью.

Чтобы отразить реальные сценарии, команда включила в сетевую динамическую модель психологический механизм, известный как «эффект самоуверенности». Этот эффект описывает тенденцию людей сопротивляться социальному давлению и придерживаться своих устоявшихся мнений. Исследователи обнаружили, что при высокой самоуверенности поляризация неизбежна.

Мы выяснили, что попытки устранить поляризацию часто неэффективны, потому что эффект самоуверенности ведёт к закреплению предвзятых мнений, — объясняет Сючжэ Цянь, первый автор исследования из Фуданьского университета. — Однако поляризация не обязательно вызывает высокий уровень связанного несогласия.

Различие между поляризацией и несогласием

Исследование проводит важное различие между двумя часто отождествляемыми понятиями. Поляризация относится к статистическому наличию противоположных мнений (например, разделение населения 50/50 по какому-либо вопросу). «Связанное несогласие», однако, измеряет локальное трение, возникающее, когда индивиды с противоположными взглядами связаны в социальной сети.

Учёные выявили, что интенсивное несогласие возникает вдоль сложных границ между кластерами мнений. По мере роста самоуверенности индивидов эти кластеры разрушаются, создавая больше границ и, следовательно, больше трений, даже если общее соотношение мнений остаётся прежним.

Геометрия сети и снижение социального трения

Анализируя геометрию сетей, команда определила, что определённые структурные паттерны усиливают социальное трение. Что ещё важнее, они обнаружили, что это трение можно смягчить, не заставляя людей достигать консенсуса.

Вместо того чтобы пытаться изменить мнения большинства населения, исследователи предлагают модифицировать геометрию сети, например, уменьшая влияние конкретных «хабовых» личностей. Это даёт научную основу для проектирования социальных сетей, которые позволяют различным мнениям сосуществовать, при этом геометрически минимизируя стресс от социального трения.

Профессор Вэй Линь, директор IICS, подчёркивает, что в отличие от традиционных попыток навязать консенсус, этот геометрический подход значительно снижает потенциальный социальный конфликт, сохраняя при этом разнообразие мнений, достигая нескольких выгод одновременно.

ИИ: В 2026 году, когда алгоритмы соцсетей часто обвиняют в усилении разобщённости, такой подход выглядит особенно актуально. Возможно, будущие платформы будут проектироваться не только для удержания внимания, но и для геометрического снижения напряжённости в дискуссиях, что может стать важным шагом к более здоровому цифровому обществу.

Источник: Fudan University