Диффузия информации в моделировании электоральных процессов

В статье рассматриваются:   диффузия информации, математическое моделирование, электоральные процессы, автомат Фон Неймана, клеточный автомат.

4 year, Faculty of Computer Science and Management Systems

BMSTU them. N.E. Bauman

Russia, Moscow

Shapiev MM, student

4 year, Faculty of Computer Science and Management Systems

BMSTU them. N.E. Bauman

Russia, Moscow

Nikitin KI, student

4 year, Faculty of Computer Science and Management Systems

BMSTU them. N.E. Bauman

Russia, Moscow

DIFFUSION OF INFORMATION IN MODELING ELECTORAL PROCESSES

Annotation:

For social systems with a democratic form of government, electoral processes play an important role in the dynamics of these systems. One of the most effective solutions for modeling these processes is considered to be the description of processes using mathematical modeling. For this reason, we have considered this topic and analyzed one of the most relevant aspects to describe the processes of information exchange - diffusion model of information dissemination. This model of cellular automata very realistically simulates the process of information dissemination in the environment of information sources.

The article deals with: information diffusion, mathematical modeling, electoral processes, Von Neumann automaton, cellular automaton.

ДИФФУЗИЯ ИНФОРМАЦИИ В МОДЕЛИРОВАНИИ ЭЛЕКТОРАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ

Для общественных систем с демократической формой правления электоральные процессы играют важную роль в динамике развития этих систем. К электоральным процессам можно отнести избирательные и референдумные процессы. Каждый гражданин, достигший совершеннолетия и получивший право голосовать, так или иначе принимает участие в электоральных процесса. Даже политическая пассивность является следствием влияния рассматриваемых процессов, как реакция на поведение действующих лиц и возлагают на исход выборов определенные надежды.

Количественный анализ слабо подходит для работы с процессами, которые описывают функционирование человеческого социума. В результате чего возникает проблема фактического отсутствия приемлемых законов, моделирующих социальные системы.

Одним из наиболее эффективных решений этой проблемы принято считать описание процессов с помощью математического моделирования. Суть этого метода заключается в замене существующей, реальной системы, с множеством параметров, которые нам известны не в полной мере, на модель, механизмы функционирования которой мы в явно описываем в ходе ее проектирования.

Очевидно, что невозможно заранее спрогнозировать будет ли функционировать наша модель, так как ожидается, но в достижении такого результата и заключается моделирование.

Изучение процессов распространения информации представляет собой одну из ключевых задач, так как их влияние в электоральных процессах предельно высоко. По этой причине мы рассмотрели эту тему и проанализировали одну из наиболее актуальных сторон процессов информационного обмена - диффузионную модель распространения информации.

В природе под диффузией понимают явление, при котором происходит взаимное проникновение молекул одного вещества между молекулами другого. Явление это объясняется свойством молекул находиться в беспрерывном движении. В случае информационных процессов, аналогия с диффузией достаточно полная, что дает возможность использовать хорошо разработанный инструментарий.

Для изучения модели диффузии информации эффективно применять теорию клеточных автоматов Фон Неймана. Клеточный автомат - это дискретная модель, включающая регулярную решетку ячеек каждая из которых может находиться в одном из конечного множества состояний. Решетка может быть любой размерности. Также для каждой ячейки определено множество ячеек, называемых окрестностью.

Клеточный автомат - это абстрактное множество конечных автоматов определенных на плоскости координатами (i;j) Е N каждый из которых находится в одном из определенных состояний oi,j oEZ={0,1,2...k-1,k}.

Все изменения состояний автомата происходит по закономерности перехода:

OiJ(t+1)=ф(ok,l(t)|ok,l(t)ЕN), где Nij - множество соседей точки (i:j).

Число всех возможных правил перехода определяется числом состояний σ и количеством соседей n и составляет

№=оЛоЛп

Эта модель работает по данным закономерностям:

Каждый человек способный воспринять новость - это клетка на плоскости.

Клетка может быть в одном из состояний: 1 - «свежая информация» (клетка окрашивается в черный цвет); 2 - старая информация, но её запомнили (серая клетка); 3 - не имеет информации (клетка белая).

Правила распространения информации:

• •    В начальный момент времени все поле белое за исключением одной, черной, которая самой первой получила информацию;

• ·    белая клетка может переходить только в черный цвет или же оставаться дальше белой;

• •    белая клетка совершает переход в черное, если выполнено условие pm > 1;

• •    если клетка черная, а вокруг нее только черные и серые, то

она переходит в серое состояние (процесс устаревания информации);

• •    если клетка серая, а в ее окрестности только серые и черные, то она перекрашивается в белый цвет (процесс забывания информации).

Данная модель клеточных автомат очень реалистично моделирует процесс распространения информации в среде информационных источников.

Заключение

Итак, рассмотрено достаточно компактная модель, которая в некотором приближении позволяют описывать некоторые аспекты информационно-электоральных процессов. Модель в том виде, в котором она приведены в данной работе, пригодны для описания общих тенденций в динамике информационно-электоральных процессов. Полная картина может быть получена с учетом дополнительного набора факторов, большинство которых являются случайными и потому не воспроизводятся во времени. В какой мере необходим их явный учет - зависит в первую очередь от поставленной задачи. Поэтому в нашем распоряжении в данный момент не оказалось надежного способа верификации результатов. По-видимому, дальнейшие исследования внесут в этот вопрос большую ясность.